• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-181
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• 2022

일반 상식 추론 능력은 가장 사람다운 능력 중 하나로써, 인공지능 모델이 쉽게 모사하기 어려운 영역이다. 딥러닝 기반의 언어 모델은 여전히 일반 상식에 기반한 추론을 필요로 하는 분야에서 부족한 성능을 보인다. 특히, 한국어에서는 일반 상식 추론과 관련한 연구가 상당히 부족한 상황이다. 이러한 문제 완화를 위해 최근 생성 기반의 일반 상식 추론을 위한 한국어 데이터셋인 Korean CommonGen [1]이 발표되었다. 그러나, 해당 데이터셋의 평가 지표는 어휘 단계의 유사성과 중첩에 의존하는 한계를 지니며, 생성한 문장이 일반 상식에 부합한 문장인지 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 한국어 일반 상식 추론 및 생성 능력에 대한 평가 지표를 개선하기 위해 문장 성분의 의미역과 자모의 형태 변화를 바탕으로 생성 결과를 평가하는 SRLev, 사람의 평가 결과를 학습한 BIH, 그리고 두 평가 지표의 장점을 결합한 SRLev-BIH를 제안한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.505-507
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• 2021

영상 인식 기술은 인공지능 기술을 기반으로 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술로, 일반적으로 영상에 나타난 객체를 인식하는 기술을 뜻한다. 스마트 안전 축사에서 전력소비 및 화재 발생 복합 환경 분석을 위해 설치되는 전력화재 관리 디바이스를 통합 관리함으로써 축사 전력 사용의 효율성 향상 및 전기 사용의 과부화로 발생할 수 있는 사고를 방지하여 축산 농가의 이익 증대 및 피해를 최소화하고 안전하고 최적화된 지능형 스마트 안전 축사를 개발하여 보급하는데 요구되는 전력 관리 프레임워크를 구현하는데 목적이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.51-54
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• 2023

최근 딥러닝 기술의 발달로 물체 탐지를 위한 객체 인식 분야가 기계학습을 접목한 연구가 급격히 증가하고 있다. 하지만, 탐지하려는 물체가 다른 객체에 가려진 경우와 같이 특수한 상황에 대한 데이터의 수량이 부족하여 성능 저하를 야기한다는 점과, 객체 탐지 수행 과정에서 작은 객체의 탐지가 어렵다는 한계점이 있다. 본 연구는 전술한 문제점을 보완할 방법을 제안한다. 데이터 증강 기법을 이용하여 클래스가 부족한 데이터의 양을 늘려 학습 데이터를 증강시켰다. 한편, SRGAN을 사용하여 작은 객체를 확대시킨 뒤 이미지를 합성시켜 데이터를 구성하였다. 제안된 방법은 PyTorch 환경에서 YOLOv5를 수행한 결과, 객체 탐지 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권1호
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• pp.7-10
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• 2023

This study proposes an AI-based shoe recommendation model based on user clothing image data to solve the problem of the global fashion industry, which is worsening due to factors such as the economic downturn. Shoes are an important part of modern fashion, and this research aims to improve user satisfaction and contribute to economic growth through a generative AI-based shoe recommendation service. By utilizing generative AI in the personalized consumer market, we show the feasibility, efficiency, and improvements through an accessible web-based implementation. In conclusion, this study provides insights to help fulfill consumer needs in the ever-changing fashion market by implementing a generative AI-based shoe recommendation model.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.13-19
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• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.896-905
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• 2021

인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.33-39
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• 2024

본 연구는 최근 생성형 AI로 인한 새로운 교육 트렌드 변화에 학습자들의 수업 경험에 대한 긍정/부정 인식의 변화와 실제 활용 형태를 살펴본다. 공학 계열 대학생 6학급을 대상으로 2학기 동안 AI 챗봇을 웹 프로그래밍 수업에 활용하였고, 학기 초부터 설문 조사를 시작으로 중간/기말 고사 보고서 제출 기간까지 학습자의 경험과 활용에 대한 변화를 분석했다. 연구 분석 결과, Q/A 피드백과 실습 문제 해결 등 학습 개선에 도움이 되었고, 수업 적용 이후 중간부터 기말범위까지 챗봇에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였다. 이외 수업 내에 커뮤니티 단절(개인화) 문제와 교육 S/W로써 활용 방안에 대한 유의미한 결론을 도출했다. 본 연구는 앞으로 생성형 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로써 의의가 있다.