• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.619-623
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• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.567-569
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• 2023

GAN은 이미지 생성모델로서 이미지 공간에서 좋은 결과를 보여왔다. 우리는 이러한 GAN의 능력을 더욱 향상하기 위하여 본 연구에서 주파수 영역에서 이미지를 학습하고 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 학습데이터를 2D FFT로 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 학습데이터를 GAN이 학습하게 한다. 학습 후에 GAN은 새로운 이미지를 생성하며 생성된 이미지를 2D IFFT하여 이미지 공간으로 변환한다. 이렇게 주파수 영역에서 이미지를 생성하는 방법은 이미지 공간에서 생성하는 방법보다 다양한 장점이 있다. 생성된 이미지의 품질을 평가하기 위하여 4개 데이터 셋에 4개의 평가지표를 사용하여 평가한 결과 주파수 영역에서 생성한 이미지가 IS, P&R, D&C 측면에서 더 좋은 것으로 평가되었다.

• Journal of the Korean Ceramic Society
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• v.40 no.3
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• pp.249-254
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• 2003

AI, AIN and additives such as Li$_2$CO$_3$, Y$_2$O$_3$ and CaCO$_3$ which promoted nitridation were mixed, formed and heat-treated in nitrogen atmosphere. The effect of solvent, additive and temperature on nitridation of AI-AIN system was studied. When ethanol containing 1 wt% oleic acid was used as a mixing solvent, the formation of oxide was minimized due to surface modification of AI and AIN particles. The addition of Li$_2$CO$_3$ or CaCO$_3$ as an additive extremely diminished the formation of oxide which formed during heat treatment for nitridation compared with the addition of Y$_2$O$_3$.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.432-433
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• 2023

스테이블 디퓨전(Stable diffusion)과 같은 텍스트 프롬프트 입력 기반 이미지 생성 AI 기술의 발전으로 원하는 형태의 고품질 이미지를 누구나 손쉽게 생성가능할 것으로 기대하였으나 대부분의 경우 원하는 이미지를 얻기 위해서는 텍스트 프롬프트를 정교하게 조정해가며 많은 실패를 겪어야만 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 클립 인터로게이터(CLIP Interrogator)와 같은 유사 이미지를 재생성하기 위한 텍스트 프롬프트 추정 기술이 개발되었으며 몇몇 이미지에 대해 뛰어난 결과를 보였다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 프롬프트 추정 기술의 활용이 한국화를 재생성할 수 있는지 실험을 통해 가능성을 확인하고 향후 한국화 재생성을 위한 연구 방향을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.1
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• pp.27-38
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• 2023

In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.499-504
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• 2023

본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.4
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• pp.191-205
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• 2023

Artificial Intelligence (AI), especially in the domain of text-generative services, has witnessed a significant surge, with forecasts indicating the AI-as-a-Service (AIaaS) market reaching a valuation of $55.0 Billion by 2028. This research set out to explore the quality dimensions characterizing synthetic text media software, with a focus on four key players in the industry: ChatGPT, Writesonic, Jasper, and Anyword. Drawing from a comprehensive dataset of over 4,000 reviews sourced from a software evaluation platform, the study employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique using the Gensim library. This process resulted the data into 11 distinct topics. Subsequent analysis involved comparing these topics against established AI service quality dimensions, specifically AICSQ and AISAQUAL. Notably, the reviews predominantly emphasized dimensions like availability and efficiency, while others, such as anthropomorphism, which have been underscored in prior literature, were absent. This observation is attributed to the inherent nature of the reviews of AI services examined, which lean more towards semantic understanding rather than direct user interaction. The study acknowledges inherent limitations, mainly potential biases stemming from the singular review source and the specific nature of the reviewer demographic. Possible future research includes gauging the real-world implications of these quality dimensions on user satisfaction and to discuss deeper into how individual dimensions might impact overall ratings.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.34 no.3
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• pp.34-42
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• 2019

This study introduces artificial intelligence (AI) techniques for video generation. For an effective illustration, techniques for video generation are classified as either semi-automatic or automatic. First, we discuss some recent achievements in semi-automatic video generation, and explain which types of AI techniques can be applied to produce films and improve film quality. Additionally, we provide an example of video content that has been generated by using AI techniques. Then, two automatic video-generation techniques are introduced with technical details. As there is currently no feasible automatic video-generation technique that can generate commercial videos, in this study, we explain their technical details, and suggest the future direction for researchers. Finally, we discuss several considerations for more practical automatic video-generation techniques.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.172-175
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• 2021

4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.