• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.89-95
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• 2024

요즘 기업의 경쟁력은 조직이 축적한 조직의 지식들을 모든 조직원들이 잘 공유하고 활용하는 능력에 달려있다. 이것을 증명이라도 하듯이 지금 세상은 LLM(거대언어모델)의 기반의 생성형 AI 기술을 이용한 쳇GPT서비스에 대해 집중하고 있다. 하지만, 쳇GPT 서비스를 업무에 적용하기에는 아직 환각성 문제가 많아 어려운 상태이다. 이 문제를 해결하기 위해 sLLM(경량거대언어모델) 기술이 대안으로 제시되고 있다. sLLM을 구성하기 위해서는 기업데이터가 필수적으로 필요하다. 기업데이터는 조직의 ERP Data와 조직이 보존하고 있는 기업의 오피스 문서 지식 데이터이다. ERP Data는 sLLM과 직접 연결하여 활용할 수 있으나 오피스 문서는 파일 형태로 저장되어 있어서 데이터 형태로 변환하여야 sLLM과 연결하여 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 파일 형태로 저장되어져 있는 오피스 문서들을 조직을 지식 정보로 활용하기에는 기술적 제약 사항이 너무 많다. 본 연구는 오피스 문서를 파일 형태가 아닌 DB 형태로 저장하는 방법을 제시함으로서 기업이 기 축적 된 오피스 문서를 조직의 지식 시스템으로 잘 활용할 수 있게 하고, 기업의 sLLM에 오피스 문서를 데이터 형태로 제공하여 AI 기술과 접목하여 기업 경쟁력을 향상 시키는데 기여하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.89-95
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• 2012

본 논문은 삼합의 수리적 함수를 동반한 새로운 기법의 연구를 적용하여, 역학(易學) 데이터 모델링을 제작하는데 목적이 있다. 그 목적은 삼합의 새로운 연결고리의 연구가 요구되는데, 이것을 LLM이라고 한다. 그러므로 삼합을 작성할 때, 수기(手記)에 의하지 않고, LLM방식으로 제작함으로서, 현장에서의 편리성을 확보할 수 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권2호
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• pp.223-226
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• 2012

가축분뇨 액비 중의 총 질소함량이 많고 적음에 관계없이 일정부분 질산태 질소의 형태로 존재하며 특히 질소의 농도가 낮은 저농도 액비의 경우 질산태 질소의 농도에 따라 총 질소 함량이 달라질 수 있다. 이를 개선하기 위한 방법으로 가축분뇨 액비 총 질소의 분석 시 액비의 황산 분해 후에 devarda's alloy를 첨가하면 액비에 포함되어있는 질산태 질소까지 정량할 수 있기 때문에 총 질소 정량을 효과적으로 할 수 있는 장점이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.87-94
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• 2024

LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국세라믹학회지
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• 제41권9호
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• pp.677-683
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• 2004

레이저 모체재료용 Nd:LLM (Nd:LiLa(MoO$_4$)$_2$) 단결정을 쵸크랄스키법으로 성장시켰다 성장된 Nd:LLM 단결정은 균열 등이 쉽게 발생하였는데, 균열의 원인은 상전이, 불합치용융, 구성성분의 화학적 불균질, 열적구조의 불균형 및 성장방향 등이 있다. 성장된 단결정의 TG-DTA 열분석 결과 상전이는 없었으며, XRD 회절분석에 의해 합치 용융체임을 확인하였다. Li$_2$O 성분의 휘발은 화학적 불균질에 중요한 원인이었다. 자체 제작된 저항발열로의 온도프로파일은 도가니 높이로 조절하였다 또한, Nd:LLM 결정은 성장방향에 따라 단결정의 성장에 영향을 받았으며, (101)의 방향의 성장에서 단결정의 품질이 가장 우수하였다. 성장된 단결정의 N$d^{3+}$ 이온의 분포 및 유효편석계수은 PIXE분석에 의해 수행되었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제20권12호
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• pp.1849-1857
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• 2007

The experiment was carried out using fistulated multiparous Holstein Friesian crossbred (75% Holstein Friesian and 25% Red Sindhi) dairy cows in their dry period fed on untreated rice straw to evaluate the nutritive value of local protein feed resources using the in sacco method and in vitro pepsin-pancreatin digestion. Experimental feeds were cottonseed meal (CSM); soybean meal (SBM); dried brewery's grains (DBG); palm kernel meal (PSM); cassava hay (CH); leucaena leaf meal (LLM). Each feedstuff was weighed into duplicate nylon bags and incubated in each of the two rumen fistulated cows for 0, 2, 4, 8, 16, 24, and 48 h. Rumen feed residues from bags of 16 h incubation were used for estimation of lower gut digestibility by the technique of in vitro pepsin-pancreatin digestion. Ruminal ammonia-nitrogen ($NH_3-N$) concentrations did not differ between treatments or time with a mean of 5.5 mg%. Effective degradability of DM of CSM, SBM, DBG, PSM, CH and LLM were 41.9, 56.1, 30.8, 47.0, 41.1 and 47.5%, respectively. Effective degradabilities of the CP in feedstuffs were 49.6, 59.2, 40.9, 33.5, 47.3 and 65.0% for the respective feedstuffs. The CP in vitro pepsin-pancreatin digestibility as ranked from the highest to the lowest were SBM, CSM, LLM, CH, DBG, PSM, respectively. The intestinal and total tract digestion of feedstuffs in the current study were relatively lower than that obtained from previous literature. The results of this study indicate that SBM and LLM were highly degradable in the rumen, while CH, CSM and DBG were less degradable and, hence resulted in higher rumen undegradable protein. Soybean meal and LLM could be used to improve rumen ecology whilst CH, CSM and DBG could be used as rumen by-pass protein for ruminant feeding in the tropics.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.205-213
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• 2024

This study uses a large language model (LLM) to identify Aristotle's rhetorical principles (ethos, pathos, and logos) in COVID-19 information on Naver Knowledge-iN, South Korea's leading question-and-answer community. The research analyzed the differences of these rhetorical elements in the most upvoted answers with random answers. A total of 193 answer pairs were randomly selected, with 135 pairs for training and 58 for testing. These answers were then coded in line with the rhetorical principles to refine GPT 3.5-based models. The models achieved F1 scores of .88 (ethos), .81 (pathos), and .69 (logos). Subsequent analysis of 128 new answer pairs revealed that logos, particularly factual information and logical reasoning, was more frequently used in the most upvoted answers than the random answers, whereas there were no differences in ethos and pathos between the answer groups. The results suggest that health information consumers value information including logos while ethos and pathos were not associated with consumers' preference for health information. By utilizing an LLM for the analysis of persuasive content, which has been typically conducted manually with much labor and time, this study not only demonstrates the feasibility of using an LLM for latent content but also contributes to expanding the horizon in the field of AI text extraction.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.237-238
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• 2023

Urbanization and the increase in building scale have amplified the complexity of M.E.P design. Traditional design methods face limitations when considering intricate pathways and variables, leading to an emergent need for research in automated design. Initial algorithmic approaches encountered challenges in addressing complex architectural structures and the diversity of M.E.P types. However, with the launch of OpenAI's ChatGPT-3.5 beta version in 2022, new opportunities in the automated design sector were unlocked. ChatGPT, based on the Large Language Model (LLM), has the capability to deeply comprehend the logical structures and meanings within training data. This study analyzed the potential application and latent value of LLMs in M.E.P design. Ultimately, the implementation of LLM in M.E.P design will make genuine automated design feasible, which is anticipated to drive advancements across designs in the construction sector.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.77-98
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• 2023

본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.