Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
  • /
  • Pages.1109-1110
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Artificial Intelligence Model for Empathy Conversation Generation

공감형 대화 생성 인공지능 모델에 관한 연구

  • Chi-Hyeok Min (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Hye-Jin Song (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Bo-Min Lyu (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Jang-An Lee (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Ho-Seong Jeong (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Hong-Sik Cho (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Seok-Bong Yoo (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
  • 민치혁 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 송혜진 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 유보민 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 이장안 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 정호성 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 조홍식 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 유석봉 (전남대학교 인공지능융합학과)
  • Published : 2024.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

이 연구는 KoGPT2(Korean Generative Pre-trained Transformer)를 활용해 아동 및 청소년의 의사소통을 지원하는 공감형 대화 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 소아청소년심리 데이터를 기반으로 KoGPT2를 파인튜닝하고, 향후 음성 및 이미지 데이터를 포함한 멀티모달 모델로확장할 계획이다. 이로써 아이들의 정서와 의사소통 능력을 다각도로 지원하는 AI(Artificial Intelligence) 시스템을 구축하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업, 인공지능융합혁신인재양성사업, 대학ICT연구센터사업의 연구결과로 수행되었습니다. (2021-0-01409, 2023-00256629, 2024-00437718)

References

  1. Park, D., An, G. T., Kamyod, C., Kim, C. G., "A Study on Performance Improvement of Prompt Engineering for Generative AI with a Large Language Model," Journal of Web Engineering, vol. 22, no. 8, pp. 1187-1206, 2023
  2. A. Radford, J. Wu, R. Child, D. Luan, D. Amodei, and I. Sutskever, "Language models are unsupervised multitask learners," 2019.
  3. Devlin, J. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv 2018 arXiv:1810.04805.