• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1067-1078
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• 2020

인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.170-185
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• 2023

The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제25권3호
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• pp.116-122
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• 2024

Background: Due to the importance of evidence-based research in plastic surgery, the authors of this study aimed to assess the accuracy of ChatGPT in generating novel systematic review ideas within the field of craniofacial surgery. Methods: ChatGPT was prompted to generate 20 novel systematic review ideas for 10 different subcategories within the field of craniofacial surgery. For each topic, the chatbot was told to give 10 "general" and 10 "specific" ideas that were related to the concept. In order to determine the accuracy of ChatGPT, a literature review was conducted using PubMed, CINAHL, Embase, and Cochrane. Results: In total, 200 total systematic review research ideas were generated by ChatGPT. We found that the algorithm had an overall 57.5% accuracy at identifying novel systematic review ideas. ChatGPT was found to be 39% accurate for general topics and 76% accurate for specific topics. Conclusion: Craniofacial surgeons should use ChatGPT as a tool. We found that ChatGPT provided more precise answers with specific research questions than with general questions and helped narrow down the search scope, leading to a more relevant and accurate response. Beyond research purposes, ChatGPT can augment patient consultations, improve healthcare equity, and assist in clinical decision-making. With rapid advancements in artificial intelligence (AI), it is important for plastic surgeons to consider using AI in their clinical practice to improve patient-centered outcomes.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.56-61
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• 2022

본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1181-1186
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• 2019

최근에 패스트푸드점, 개인이 운영하는 소규모 식당이나 카페 등에서도 키오스크를 이용하여 주문하고 결제하는 모습들을 흔하게 볼 수 있다. 팔을 사용하는데 불편한 장애인과 휠체어에 앉아 있는 장애인들은 그래픽 버튼을 눌러 사용하기가 어렵고, 노인들은 나이가 많아질수록 새로운 정보를 받아들이는 인지능력이 떨어져 사용하기에 불편함을 느낀다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용자가 키오스크와 상호작용을 할 때 기본적으로 제공되는 시각적인 명령요소에 인공지능 스피커의 음성적 명령요소를 추가하여 키오스크에서 음성으로 명령을 수행할 수 있는 주문결제 시스템을 설계하고 구현한다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.50-57
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• 2022

Along with the development of the 4^th Industrial Revolution technology, artificial intelligence technology is also being used in the field of systems engineering. This study analyzed the development status of artificial intelligence technology in the areas of systems engineering core processes such as stakeholder needs and requirements definition, system requirement analysis, and system architecture definition, and presented future technology development directions. In the definition of stakeholder needs and requirements, technology development is underway to compensate for the shortcomings of the existing requirement extraction methods. In the field of system requirement analysis, technology for automatically checking errors in individual requirements and technology for analyzing categories of requirements are being developed. In the field of system architecture definition, a technology for automatically generating architectures for each system sector based on requirements is being developed. In this study, these contents were summarized and future development directions were presented.

• 식물병연구
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• 제30권1호
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• pp.99-102
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• 2024

Integrated pest management is essential for controlling plant diseases that reduce crop yields. Rapid diagnosis is crucial for effective management in the event of an outbreak to identify the cause and minimize damage. Diagnosis methods range from indirect visual observation, which can be subjective and inaccurate, to machine learning and deep learning predictions that may suffer from biased data. Direct molecular-based methods, while accurate, are complex and time-consuming. However, the development of large multimodal models, like GPT-4, combines image recognition with natural language processing for more accurate diagnostic information. This study introduces GPT-4-based system for diagnosing plant diseases utilizing a detailed knowledge base with 1,420 host plants, 2,462 pathogens, and 37,467 pesticide instances from the official plant disease and pesticide registries of Korea. The AI plant doctor offers interactive advice on diagnosis, control methods, and pesticide use for diseases in Korea and is accessible at https://pdoc.scnu.ac.kr/.