• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 산학경영연구
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• 제20권2호
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• pp.105-118
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• 2007

추천시스템은 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 기업에서 고객의 구매율을 높이기 위한 도구로써 이용되고 있다. 추천시스템은 전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 예측하고 예측 결과를 이용하여 고객들이 원하는 상품목록을 자동적으로 제시할 수 있기 때문에 고객의 정보탐색 비용을 줄여주며 동시에 고객의 구매 특성을 파악하여 마케팅 전략의 중요 자료를 제공할 수 있다. 그러나 전자상거래에서 거래되는 상품과 고객이 증가함에 따라 추천시스템은 규모의 확장성이라는 문제점을 안고 있으며 신뢰도가 낮은 추천시스템을 이용하여 고객에게 상품을 추천할 경우 추천시스템에 대한 고객의 충성도가 떨어지게 된다. 본 연구는 추천시스템에서 고객의 선호도를 예측하기 이전에 고객이 과거에 상품들에 대해 평가한 사전정보를 이용하여 예측성과에 대한 사전평가 기준을 제시하고 이를 통해 선별된 고객들의 특성에 대하여 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5113-5119
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• 2010

인체측정학(Anthropometry)은 자동차, 가전제품, 의료기기 및 스포츠 용품 등 다양한 분야에서 소비자의 만족도와 사용 효율성을 최적화하기 위해 조사되고 연구되어 왔다. 하지만 아직까지 인체 측정 방식은 계측자를 이용한 직접측정 또는 스캐너나 디지털 측정기 등 고가의 장치에 의존적인 방법에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 사진으로부터 신체인식 알고리즘을 이용하여 신체사이즈를 자동으로 추출하고, 의류추천 및 자전거 피팅사이즈 서비스 등에 활용가능성을 제시한다. 이를 위해 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 신체 영역을 검출한다. 이후 AAM(Active Appearance Model)을 이용하여 특징점을 검출하고 도출된 측정치에 최적화된 상품을 추천하는 지능형 모듈 시스템을 구현하고 성능평가를 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1058-1065
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• 2014

질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.195-209
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• 2008

고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.837-840
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• 2007

최근에 모바일 환경에서도 PC 환경처럼 데이터 전송을 XML 문서를 이용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 하드웨어 조건이나 현재 국내에서 활성화 되고 있는 모바일뱅킹 같은 서비스를 고려할 때 모바일 환경은 PC 환경보다 보다 높은 보안성을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 XML 문서의 암호화에 관련한 W3C 권고안의 요구사항에 맞추어 모바일 환경에서의 XML 문서 암호화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 DES(Data Encryption Standard), Triple-DES, AES(Advanced Encryption Standard), SEED 및 RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘을 사용하였으며, 국내의 여러 무선 플랫폼이 공존하고 있는 현실을 고려하여 정부에서 추진하고 있는 무선 인터넷 표준인 WIPI 플랫폼에서 개발을 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1825-1830
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• 2015

일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.992-999
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• 2014

단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.