• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.71-79
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• 2024

미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.160-165
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• 2023

본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.53-63
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• 2015

노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.227-248
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• 2017

본 논문에서는 급격히 증가하는 생의학 분야 비정형 텍스트에서 핵심적 내용을 추출할 수 있는 기계학습 기반 정보 추출시스템을 구축하기 위한 언어자원 수집 및 통합적 구조화 방안을 제안한다. 제안된 방법은 정보 추출 시스템을 크게 개체명 인식과 개체명 간 관계 추출 시스템으로 구분하고, 각각의 시스템에 적합한 학습데이터를 구성하기 위해 생의학 분야 개체명 사전과 학습 집합을 수집한다. 그리고 수집된 해당 자원들의 특성을 분석하여 개체 구별을 위해 필수적으로 포함시켜야 할 항목들을 도출하고 이를 통해 시스템 학습과정에서 사용될 학습 데이터를 구성하기 위한 항목을 선정한다. 이와 같이 선정된 학습데이터의 구성 내용에 따라 수집된 자원들을 가공하여 학습 데이터를 구축한다. 본 연구에서는 생의학 분야의 하위 분야인 유전자, 단백질, 질병, 약물 4개 분야에 대한 개체명 사전과 학습 집합을 수집하여 각각을 학습 데이터로 구축하였으며, 개체명 사전을 통해 구축된 개체명 인식용 학습 데이터를 대상으로 개체명 수용 범위를 측정하기 위한 검증 과정을 수행하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-307
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• 2016

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.219-225
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• 2019

한자 급수와 같이 기존 한자 난이도 선정 방식에 문제점이 있다. 실생활에서 쓰이는 한글 단어와 차이가 나며 해당 급수가 실제로 얼마나 많이 쓰이는지 알 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 빈도수를 이용하여 다중 회귀 분석을 이용하여 한자 난이도를 측정한다. 초등 교과서를 기반으로 한자활용빈도수와 한글의미빈도수를 집계한다. 두 빈도수와 획수를 함께 사용하여 설문지를 작성하여 해당 한자의 학습 적정 시기를 답변 받아 이를 회귀에서 사용할 타겟 변수로 이용한다. 단계별 회귀분석을 이용하여 적절한 피처를 선택하고 다중 선형 회귀 분석을 한다. 모델의 R²는 0.1105가 나왔으며 RMSE는 0.1105의 결과가 나왔다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1001-1010
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• 2021

시각이 온전한 사람들은 식사를 할 때 시각에 대한 의존도를 깊게 인지하지 못한다. 그러나 시각장애인은 식단에 어떤 음식이 있는지 알지 못하기 때문에 옆에 있는 보조인이 시각장애인 수저로 음식의 위치를 시계방향 또는 전후좌우 등 일정한 방향으로 설명하여 그릇 위치를 확인한다. 본 논문에서는 시각장애인이 스마트폰의 카메라를 이용하여 자신의 식단을 비추면 각각의 음식 이미지를 인식하여 음성으로 음식의 이름을 알려주는 식사보조 시스템의 개발 내용에 대해 기술한다. 이 시스템은 음식과 식기도구(숟가락)의 이미지를 학습한 YOLO모델을 통해 숟가락이 놓인 음식을 추출해 내고, 이 음식이 무엇인지를 인식하여 이를 음성으로 알려준다. 본 시스템을 통해 시각장애인은 식사보조인의 도움없이 식사를 할 수 있음으로써 자립의지와 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.