• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.55-71
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• 2013

부도예측을 위한 지식기반시스템에서 모델은 실적에 영향을 끼치는 주요한 요인이다. 예측 모형의 개발에 있어 초기 연구들은 통계기법 및 인공지능기법들을 이용하여 최고 실적을 가지는 단일 모델을 만드는데 주력하였다. 1980년대 중반 이후에는 다수 기술의 통합(하이브리드), 더 나아가, 다수 모델의 결과의 결합(앙상블) 기법이 수많은 실험에서 개별 모델들보다 더 나은 결과를 보여왔다. 다수 모델들의 출력값들을 결합하여 한 개의 최종 예측값을 산출하는 앙상블 모델링에서 결합기법은 앙상블의 예측 정확도에 영향을 끼치는 중요한 이슈이다. 본 논문은 부도예측을 위한 앙상블 결합기법으로서 앙상블 멤버들이 다른 유형의 연속형 수치 출력값들을 산출하더라도 통일된 확신을 측정할 수 있는 확신 기반의 선택 접근법을 제안하고 이에 대한 앙상블 멤버 사이즈의 영향을 연구하였다. 실험 결과는 앙상블 멤버들의 생성 타입에 따라 결합하는 모델 개수를 변화시켰을 때 가장 많은 기본 모델들을 가지는 앙상블에서의 제안 결합기법이 부도예측에 가장 자주 사용되는 다른 방법들에 비해서도 가장 높은 실적을 가진다는 것을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2020

컴퓨터 프로그램의 표절 또는 복제에 대한 유사도 검출은 구현에 사용된 프로그래밍 언어, 분석 대상 코드의 종류에 따라 각기 다른 감정 방법과 도구가 필요하다. 최근 들어 증가하고 있는 내장형 시스템의 목적 코드에 대한 유사도 감정은 원시 코드와 비교해 더욱 복잡한 과정 및 고도의 기술과 함께 상당한 자원을 요구하고 있다. 본 연구에서는 목적 코드를 대상으로 역 어셈블리 기법의 적용과 같은 역공학 방법을 이용하여, 목적 코드의 어셈블리어 변환을 통한 어셈블리어 레벨에서의 함수 단위 유사도 감정 방법에 관하여 연구하였다. 그리고, 어셈블리어 레벨에서의 유사도 비교를 위해 코드의 구문분석을 통한 명령어 및 오퍼랜드 테이블을 생성하고, 이를 대상으로 유사도를 검출할 수 있는 도구의 설계에 관하여 기술하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.487-492
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• 2022

대학들은 급변하는 사회 환경에 적합한 교육역량 수준을 높이기 위해 다양한 방법들을 찾고 있다. 본 논문에서는 조사 항목을 수정, 보완한 만족도 사전조사를 개강 전에 실행하여 학업성취도를 높이고 전공 이탈자의 비율을 낮춰 교육 성과를 높이는 방안을 제안한다. 일반적인 만족도 조사 이후에 시행되는 교육품질 개선(CQI) 방식을 보완하고자 만족도 사전조사를 시행하였다. 학생역량을 강화하기 위해 설계가 진행 중인 인공지능형 메디치 플랫폼에 적용할 수 있는 머신러닝 기법의 랜덤 포레스트를 활용하여 중요한 데이터의 예측 및 분석을 가능하게 하였다. 만족도 사전조사 데이터들을 전처리하여 수강 신청 학생들의 정보를 설명 변수로 정의하고 분류하여 모델 생성 및 학습하였다. 실험 환경은 주피터 노트북 3.7.7, Python 3.7에서 관련 알고리즘과 사이킷런(sklearn) 라이브러리를 함께 사용하였다. 제안하는 방안의 결과를 수업에 반영하여 수업 후에 진행하는 교육 만족도 조사의 변화와 중도 탈락생 수의 동향을 비교 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.71-79
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• 2024

미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.15-27
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• 2020

본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.233-256
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• 2023

이 연구는 수학교육에서의 ChatGPT의 활용 방안 도출을 위한 기초 연구로서 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT는 생성형 인공지능 모델로서 여러 분야에서 주목 받고 있으며, 교육계에서도 ChatGPT 활용 방안에 대한 요구의 목소리가 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 3개년 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT 3.5의 응답에 대해서 정답률, 풀이 과정의 정확도, 오류 유형을 분류하여 분석하였다. ChatGPT의 국가수준 학업성취도 평가 문제 및 대학수학능력시험 문제의 정답률은 각각 37.1%, 15.97%로 나타났다. ChatGPT의 풀이 과정의 정확도는 5점 만점으로 산출하였을 때, 국가수준 학업성취도 평가는 3.44점, 대학수학능력시험은 2.49점으로 산출되었다. ChatGPT의 수학 문제를 풀이하는 데 나타나는 오류 유형은 절차적 오류와 기능적 오류로 나뉘었다. 절차적 오류는 다음 단계로의 식을 연결 짓는 과정이나 계산상의 오류를 가리키며, 기능적 오류는 ChatGPT가 텍스트를 인식, 판단, 출력하는 과정에서 발생하는 오류였다. 이러한 분석은 정답률만이 ChatGPT의 수학적 성능을 판단하는 기준이 되어서는 안 되며, 풀이 과정의 정확도나 오류유형까지도 복합적으로 고려해야 함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.