• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.596-599
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• 2023

본 연구는 브랜드가 시장 트렌드를 파악하고 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 성장하는 방법을 탐구하고 있다. 이를 위해 세 가지 핵심 요소를 고려하였다. 첫째, 시장의 트렌드 정보를 파악하기 위해 검색 포털 사이트의 검색어 랭킹 정보를 활용하였다. 둘째, 브랜드 상품과 트렌드의 연관성을 분석하기 위해 상품 타이틀과 리뷰 데이터를 활용하였다. 셋째, 각 상품의 브랜드 중요성을 추정하기 위해 리뷰 수, 리뷰 길이, 표현의 다양성 등을 고려했다. 연구 결과, 브랜드는 시장 트렌드를 더욱 정확하게 이해하고 파악함으로써 경쟁 우위를 확보하고 성장할 수 있는 기회를 제공함을 확인하였다. 더불어, 이를 통해 브랜드는 소비자의 요구를 더욱 효과적으로 충족시키고 고객 경험을 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.301-305
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• 2023

최근 등장한 Large Language Models (LLM)은 자연어 처리 분야에서 눈에 띄는 성과를 보여주었지만, 주로 영어 중심의 연구로 진행되어 그 한계를 가지고 있다. 본 연구는 사전 학습된 LLM의 언어별 지식 전이 가능성을 한국어를 중심으로 탐구하였다. 이를 위해 한국어와 영어로 구성된 코드 스위칭 코퍼스를 구축하였으며, 기본 모델인 LLAMA-2와 코드 스위칭 코퍼스를 추가 학습한 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 결과적으로, 제안하는 방법론으로 학습한 모델은 두 언어 간의 희미론적 정보가 효과적으로 전이됐으며, 두 언어 간의 지식 정보 연계가 가능했다. 이 연구는 다양한 언어와 문화를 반영하는 다국어 LLM 연구와, 소수 언어를 포함한 AI 기술의 확산 및 민주화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.456-457
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• 2023

ADHD(과활동성 주의력 결핍 장애) 환자 수가 증가하며 주의력 집중이 사회적 문제로 대두되고 있다. 그러나 ADHD에 대한 이해나 요인에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 아동기 전신마취가 ADHD 발생에 영향이 있다는 연구를 기반으로, 상관관계 분석과 선형회귀분석, Lasso Regression, Support Vector Regression, Deep Neural Network, Ensemble, Random Forest Regression을 활용하여 ADHD 증가 요인에 대해 탐구했다. 분석 결과는 전신 마취에 노출될 가능성이 높은 아동의 경우 ADHD에 노출될 가능성 역시 높을 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.221-223
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• 2024

이 연구에서는 21세기 정보화 시대의 중요성을 감안하여 창의적 문제해결 프로세스인 디자인 씽킹과 그 첫 번째 단계인 '공감' 단계에 초점을 맞추어 ChatGPT를 페르소나 기법과 결합하여 사용자 이해와 공감을 강화하는 방법을 제안한다. 이를 통해 스탠퍼드 D.School의 디자인씽킹프로세스를 기반으로 한 창의적 문제 해결을 강조하고, ChatGPT를 활용하여 페르소나를 개발하고 심층 인터뷰를 통해 사용자를 더 잘 이해하고 공감하는 방법을 탐구한다. 프로그램을 통해 학생들이 실제로 창의인적 문제 해결 능력과 공감 능력을 향상시킬 수 있도록 하여, 미래를 대비하는 역량을 효과적으로 강화하는 교육 방법을 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.34 no.1
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• pp.21-25
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• 2024

최근 몇 년 동안 탈중앙화 금융(DeFi)은 블록체인 기술의 혁신적인 사용을 통해 금융 부문의 지형을 재정의할 획기적인 세력으로 부상했다. 본 연구는 DeFi의 제도화를 향한 패러다임 전환에 대한 포괄적인 기술적 분석을 제시하며, DeFi가 전통적인 금융 시스템을 혼란에 빠뜨리고 글로벌 경제 프레임워크를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조한다. 본 연구에서 스마트 계약, 분산형 자율 조직(DAO) 및 합의 알고리즘을 포함한 DeFi 핵심 기술의 복잡성을 조사하고 이러한 요소가 어떻게 집합적으로 보다 개방적이고 투명하며 포용적인 금융 생태계를 조성하는지 탐구한다. 주요 고려 사항에는 규제 장애물, 보안 문제, 확장성 문제, 혁신과 소비자 보호 간의 균형이 포함된다. 금융 포괄성, 특히 은행 서비스를 받지 못하는 인구와 은행 서비스를 받지 못하는 인구에게 금융 서비스에 대한 접근을 제공하는 역량 측면에서 DeFi의 혁신적인 잠재력에 대해 논의하여 일드 파밍, 유동성 채굴, 분산형 대출 등 새로운 금융 상품 및 서비스를 도입하는 데 있어 DeFi의 역할을 평가하여 소비자와 기존 금융 기관 모두에 미치는 영향을 강조한다. DeFi의 기술 기반과 기관 금융 프레임워크 내에서 급성장하는 역할에 대한 자세한 조사를 제공함으로써 본 논문은 금융의 미래 궤적과 글로벌 경제 시스템의 진화하는 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.854-855
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• 2024

디지털 기술의 발전과 메타버스의 성장은 2021년을 전후로 전 세계적인 주목을 받았다. 이러한 트렌드는 게임과 소셜 서비스를 넘어 다양한 산업 분야에 영향을 미치고 있다. 관광 산업 또한 메타버스의 활용 가능성에 주목하며, 이를 통해 새로운 경험과 가치를 제공하려는 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 기반 관광지 추천 서비스를 통해 관광 산업 내에서 메타버스의 발전 방향성을 제시하며, 특히 한국의 주요 관광지인 서울과 제주의 랜드마크들을 중심으로 한 가상 관광 체험과 사용자 맞춤형 관광지 추천 서비스를 강조한다. 이를 통해 메타버스가 관광 산업에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐구한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.582-585
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• 2024

이 연구는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서 딥러닝 모델의 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망(CNN)에서 동적 가지치기 모델의 적용을 탐구한다. 첫째, 동적 가지치기 모델의 원리와 방법에 대해 기존 방법과의 비교를 소개한다. 둘째, 기존적인 방법 동적 가지치기 모델의 구현 과정 및 결과 분석을 포함한 실험 단계를 자세히 설명한다. 실험 결과는 동적 가지치기 모델이 적절한 훈련에서 모델의 분류 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있으며 강력한 일반화 능력을 가지고 있음을 보여준다. 마지막으로 딥러닝 방법과 기존 방법의 차이점과 장단점을 분석하고 요약하여 실제 적용에서 딥러닝 모델 배치에 유용한 탐색과 참고 자료를 제공한다. 이 연구는 딥러닝 분야에서 동적 가지치기 모델의 적용을 추가로 탐색하기 위한 중요한 이론 및 실습 기반을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.646-647
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• 2024

사이버 범죄가 증가함에 따라 익명성을 보장하는 암시장인 다크웹 내 불법적인 활동에 대한 모니터링의 중요성이 커졌다. 최근 다양한 분야에서 ChatGPT 의 쓰임이 주목받고 있듯이 다크웹에서도 전용 GPT 가 등장하였으며, 다크웹 생태계를 분석하고 정보를 수집하는데 이러한 다크웹 전용 생성형 인공지능 모델을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 다크웹 GPT 에서 불법 행위와 관련된 질의를 통해 정보를 수집하고 해당 정보가 표면웹과 다크웹 상에서 다르게 쓰이고 있음을 확인함으로써 수사를 위한 다크웹 전용 GPT 활용 가능성 및 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 탐구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.207-208
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• 2019

제3차 영재교육진흥종합계획을 통하여 소외계층을 대상으로 한 영재교육의 활성화가 진행되었다. 이에 따라 전체 학생 중에서 영재교육의 대상자 수의 비율도 증가하였으며, 영재교육 대상자 중 소외계층의 비율도 증가하였다. 일반 영재학생과 다르게 소외계층 영재 학생은 경제적, 문화적, 지리적 어려움을 겪고 있으므로 다각적인 지원이 필요하다. 하지만 선행 연구에서는 소외계층의 중학생을 대상으로 한 교육 프로그램 개발연구가 부족한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 소외계층 중학생을 위한 온라인 교육 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램은 총 20차시이며, 2015 개정 교육과정의 과학, 수학, 정보 교과의 교육 내용을 기반으로 주제를 추출하였다. 추출한 주제를 기반으로 기초-심화로 이루어진 온라인 교육 콘텐츠를 개발하였으며, 교과별 역량 개발을 위하여 탐구 과제를 구성하였다. 향후 연구에서는 본 연구에서 개발한 교육 프로그램을 소외계층 학생을 대상으로 운영하고, 프로그램의 만족도와 개선 방향을 도출하고자 한다. 또한, 교육 프로그램의 교육적 효과를 알아보기 위하여 사전, 사후 검사를 통하여 학생들의 변화를 관찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.453-456
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• 2022

The role of the power grid is to ensure stable power supply. It is necessary to take various measures to prepare for unstable situations without notice. After identifying the relationship between features through exploratory data analysis using weather data, a machine learning based energy production prediction model is modeled. In this study, the prediction reliability was increased by extracting the features that affect energy production prediction using principal component analysis and then applying it to the machine learning model. By using the proposed model to predict the production energy for a specific period and compare it with the actual production value at that time, the performance of the energy production prediction applying the principal component analysis was confirmed.