자동판매기 매매 관련 분쟁은 한국소비자단체협의회 자율분쟁조정위원회에서 조정을 한다 이 위원회는 사법적 판단과 중재결정이 갖는 단점을 보완하기 위한 사전적 분쟁 해결 장치로서, 분쟁의 당사자가 다른 당사자에 대해 승리를 얻은 게 아니라 서로가 수용할 수 있는 해결책을 발견하여 당사자 모두에게 이익(win-win)이 되는 방향으로 분쟁 해결을 도모하고 있다. 한마디로 합리적으로 분쟁을조정하고 있는 것이다. 과거 방문판매의 비중이 높았을 당시 자판기 관련 분쟁도 많이 발생했다. 특히 소비자들 기망하는 사기 판매도 많아 피해를 당한 억울한 사람들이 조정을 요청하기도 했다. 방문판매의 비중이 줄어들자고 고정 건수도 급감했다. 자판기가 실수요 위주로 재편이 되다보니 꼭 필요한 사람이 자판기를 구매하는 행태가 일반화된 것이다. 이렇게 절대 건수를 줄었지만 분쟁은 여전히 발생하고 있다. 자판기 구매자가 운영을 하다가 계약해지를 하고 싶은 쪽으로 마음이 바뀌는 경우가 가장 많다. 자판기 방문판매는 사업권유거래에 해당되어 소비자가 계약해지를 원하면 판매자는 수용을 해야 한다. 공정거래위원회와 한국자동판매기공업협회가 제정한 <자판기 매매 표준약관>을 기준으로 손율을 적용하고 있는데 계약해지 하는 입장에서 이 손율도 무척 아까울 수밖에 없다. 가능하면 손율을 많이 받으려는 판매자 입장과 적게 적용받으려는 소비자 입장의 중간에서 합리적인 조정활동이 이루어진다. 이 자율분쟁조정위원회에는 한국자동판매기공업협회 임원도 조정의원으로 참여하고 있다. 사업자와 소비자 상호 신뢰를 바탕으로 건전한 소비문화를 만들어 나가기 위해서는 다양한 분쟁 발생 사례에 대한 모범 조정 해결 사례를 명확히 이해하는 게 중요하다. 지금부터는 과연 어떠한 분쟁유형이 발생하고, 조정은 어떻게 이루어지고 있는지 사례들을 예시한다. 한국소비자단체협의회가 발간한 <2010년 자율분쟁조정위원회 조정사례집>에서 발췌를 했다. 이 사례들은 자판기 관련 분쟁에 있어 해결기준을 제시하는데 도움이 되리라 판단된다.
근래에 트랜스포머(Transformer) 구조를 기초로 하는 ChatGPT와 같은 생성모델이 크게 주목받고 있다. 트랜스포머는 다양한 신경망 모델에 응용되는데, 구글의 BERT(bidirectional encoder representations from Transformers) 문장생성 모델에도 사용된다. 본 논문에서는, 한글로 작성된 영화 리뷰에 대한 댓글이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 텍스트 이진 분류모델을 생성하기 위해서, 사전 학습되어 공개된 BERT 다국어 문장생성 모델을 미세조정(fine tuning)한 후, 새로운 한국어 학습 데이터셋을 사용하여 전이학습(transfer learning) 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해서 104 개 언어, 12개 레이어, 768개 hidden과 12개의 집중(attention) 헤드 수, 110M 개의 파라미터를 사용하여 사전 학습된 BERT-Base 다국어 문장생성 모델을 사용했다. 영화 댓글을 긍정 또는 부정 분류하는 모델로 변경하기 위해, 사전 학습된 BERT-Base 모델의 입력 레이어와 출력 레이어를 미세 조정한 결과, 178M개의 파라미터를 가지는 새로운 모델이 생성되었다. 미세 조정된 모델에 입력되는 단어의 최대 개수 128, batch_size 16, 학습 횟수 5회로 설정하고, 10,000건의 학습 데이터셋과 5,000건의 테스트 데이터셋을 사용하여 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9582, 손실 0.1177, F1 점수 0.81인 문장 감정 이진 분류모델이 생성되었다. 데이터셋을 5배 늘려서 전이 학습시킨 결과, 정확도 0.9562, 손실 0.1202, F1 점수 0.86인 모델을 얻었다.
사전 학습 모델을 특정 데이터에 미세 조정할 때, 최대 길이는 사전 학습에 사용한 최대 길이 파라미터를 그대로 사용해야 한다. 이는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 일부 작업에서 단점으로 작용한다. 본 연구는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 질의 응답(Question Answering, QA) 작업에서 사전 학습 모델을 활용할 때 발생하는 시퀀스 길이 제한에 따른 성능 저하 문제를 극복하는 방법론을 제시한다. KorQuAD v1.0과 AIHub에서 확보한 데이터셋 4종에 대하여 BERT와 RoBERTa를 이용해 성능을 검증하였으며, 실험 결과, 평균적으로 길이가 긴 문서를 보유한 데이터에 대해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
도메인 적응 사전 훈련(Domain-Adaptive Pre-training, DAPT)을 활용한 한국어 문서 요약 연구에서는 특정 도메인의 문서에 대한 이해도와 요약 성능을 향상시키기 위해 DAPT 기법을 적용했다. 이 연구는 사전 훈련된 언어 모델이 일반적인 언어 이해 능력을 넘어 특정 도메인에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 도메인 특화 데이터셋을 사용하여 추가적인 사전 훈련을 진행한다. 구체적으로, 의료, 법률, 기술 등 다양한 도메인에서 수집한 한국어 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 미세 조정하며, 이를 통해 얻은 모델은 도메인에 특화된 용어와 문맥을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 성능 평가에서는 기존 사전 훈련 모델과 DAPT를 적용한 모델을 비교하여 DAPT의 효과를 검증했다. 연구 결과, DAPT를 적용한 모델은 도메인 특화 문서 요약 작업에서 성능 향상을 보였으며, 이는 실제 도메인별 활용에서도 유용할 것으로 기대된다.
문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 있는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구현된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.
개체명 인식에 적용된 대부분의 신경망 모델들에서 CRFs와 결합을 통해 성능 향상을 하였다. 그러나 최근 대용량 데이터로 사전 학습한 모델을 활용하는 경우, 기 학습된 많은 유의미한 파라미터들로 인해 CRFs의 영향력이 비교적 작아졌다. 따라서 본 논문에서는 한국어 대용량 말뭉치로 사전 학습한 ELECTRA 모델에서의 CRFs 가 개체명 인식에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 모델의 입력 단위로 음절 단위와 Wordpiece 단위로 사전 학습된 두 가지의 모델을 사용하여 미세 조정을 통해 개체명 인식을 학습하였다. 실험을 통해서 두 모델에 대하여 각각 CRFs 층의 유무에 따른 성능을 비교해 보았다. 그 결과로 ELECTRA 기반으로 사전 학습된 모델에서 CRFs를 통한 F1-점수 향상을 보였다.
기계독해(MRC)는 인공지능 알고리즘이 문서를 이해하고 질문에 대한 정답을 찾는 기술이다. MRC는 사전 학습 모델을 사용하여 높은 성능을 내고 있고, 일반 텍스트문서 뿐만 아니라 문서 내의 테이블(표)에서도 정답을 찾고자 하는 연구에 활발히 적용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 사전학습 모델을 테이블 데이터에 활용하여 질의응답을 할 수 있는 방법을 제안한다. 더불어 테이블 데이터를 효율적으로 학습하기 위한 데이터 구성 방법을 소개한다. 사전학습 모델은 BERT[1]를 사용하여 테이블 정보를 인코딩하고 Masked Entity Recovery(MER) 방식을 사용한다. 테이블 질의응답 모델 학습을 위해 한국어 위키 문서에서 표와 연관 텍스트를 추출하여 사전학습을 진행하였고, 미세 조정은 샘플링한 테이블에 대한 질문-답변 데이터 약 7만건을 구성하여 진행하였다. 결과로 KorQuAD2.0 데이터셋의 테이블 관련 질문 데이터에서 EM 69.07, F1 78.34로 기존 연구보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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