언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.
본 연구는 자폐아동들의 음악적 선호도 그리고 주 행동 성향과 음악적 선호도의 상관관계를 알아보기 위한 것으로 60명의 자폐아동들의 어머니, 치료사, 선생님들을 대상으로 설문조사를 통하여 조사 하였다. 연구 결과 자폐아동들의 선호 음악 활동은 음악 듣기이며 선호 악기는 건반악기인 것으로 나타났다. 음악 장르별 선호도 조사에서 모든 아동이 언어 장애를 갖고 있음에도 불구하고 가사 중심의 음악인 동요와 광고음악에 높은 선호도를 보였으며 행동 성향에 따른 음악 선호도 조사에서 과잉행동, 반항적 자폐아동들은 그렇지 않은 그룹의 아동들과 비교할 때 자극적인 음악에 강한 선호도를 보였다.
본 연구에서는 인간의 제품에 대한 이미지 연상과 관련된 인지 반응 특성을 파악하고, 제품 선호도 및 경험과의 상관관계 분석을 목적으로 하였다. 이를 위하여, 휴대폰과 제안형 제품사진을 실험자극으로 선정하여, 연상되는 감성어휘를 표현하는 실험과 각 제품사진의 선호도를 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과로부터 두 가지 결론이 도출되었다. 먼저, 사용 경험이 있는 제품에 대한 언어적 지각 반응에서는 비유 언어와 정서적 이미지의 표현을 혼용하며 선호도 수준이 높아짐에 따라 정서적 표현의 적용이 많아진다. 두 번째는, 제품의 비사용 경험은 선호도와 관계없이 인지 대상을 단지 지각적으로 이해하고 자신의 일반적 경험 정보와 유사성을 고려하여 대응시키는 반응을 유발한다.
사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.
연구에서는 언어적 정보의 형태가 화학 개념 학습에서 제공되는 외적 표상들 간의 연계와 통합을 촉진하는 방안으로 도입된 그리기에 미치는 영향을 학생들의 언어적 학습 양식에 따라 조사하였다. 남녀공학 중학교 1학년 133명을 선정하여 그리기에서 언어적 정보를 형식적인 형태로 제공하는 FD(formal drawing) 집단과 개인화된 형태로 제공하는 PD(personalized drawing) 집단으로 배치한 후, ‘보일의 법칙'과 ‘샤를의 법칙'에 대하여 2차시 동안 수업을 실시하였다. 연구 결과, 개념 이해도 검사에서 PD 집단의 점수가 FD 집단의 점수보다 통계적으로 유의미한 차이로 높았다. 상황 흥미 검사에서는 두 집단에서 모두 언어적 학습 선호 학생들의 점수가 비선호 학생들의 점수보다 통계적으로 유의미한 차이로 높았다. 수업에 대한 인식 검사 결과에서는 많은 학생들이 그리기에서 언어적 정보를 형식적인 형태보다 개인화된 형태로 제공하는 것을 선호하였으며, 이에 대해 인지적, 정의적, 동기적 측면에서 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 언어적 학습 선호 학생들이 비선호 학생들보다 정의적, 동기적 측면에서 좀 더 긍정적으로 인식하는 경향이 있었다.
For this study of the writing performance of verbally gifted elementary and middle school students and its relations to home literary environment, reading attitude, perceived verbal ability, and preference for verbal expression, a sample of 101 verbally gifted children was recruited from classes in a gifted education institute in P metropolitan area. Results of path analyses show that verbally gifted children's home literary environment affects reading attitude and perceived verbal ability; reading attitude and perceived verbal ability affects preference for verbal expression; and preference for verbal expression directly affects writing performance. Results imply that the indirect relations of home literary environment to verbally gifted children's writing performance are an important foundation for developing preference for verbal expression and writing skills.
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 인간의 선호도 관점에서 평가하는 것은 기존의 벤치마크 평가와는 다른 도전적인 과제이다. 이를 위해, 기존 연구들은 강력한 LLM을 평가자로 사용하여 접근하였지만, 높은 비용 문제가 부각되었다. 또한, 평가자로서 LLM이 사용하는 주관적인 점수 기준은 모호하여 평가 결과의 신뢰성을 저해하며, 단일 모델에 의한 평가 결과는 편향될 가능성이 있다. 본 논문에서는 엄격한 기준을 활용하여 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있는 평가 프레임워크 및 평가자 모델 'FubaoLM'을 제안한다. 우리의 평가 프레임워크는 심층적인 평가 기준을 통해 다수의 강력한 한국어 LLM을 활용하여 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 기반 평가를 수행한다. 이러한 평가 결과를 다수결로 통합하여 편향되지 않은 평가 결과를 도출하며, 지시 조정 (instruction tuning)을 통해 FubaoLM은 다수의 LLM으로 부터 평가 지식을 증류받는다. 더 나아가 본 논문에서는 전문가 기반 평가 데이터셋을 구축하여 FubaoLM 효과성을 입증한다. 우리의 실험에서 앙상블된 FubaoLM은 GPT-3.5 대비 16% 에서 23% 향상된 절대 평가 성능을 가지며, 이항 평가에서 인간과 유사한 선호도 평가 결과를 도출한다. 이를 통해 FubaoLM은 비교적 적은 비용으로도 높은 신뢰성을 유지하며, 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있음을 보인다.
효율적인 정보전달이란 글꼴 자체의 모양뿐만 아니라 본문 배치에 함께 사용되는 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 본문의 가독성에 대한 연구는 주로 글자모양, 글줄길이, 글자크기, 글줄간격 등을 조작하여 읽기 시간을 측정한 것이거나 시각적 이미지 및 선호도 조사였다. 본 논문에서는 컨조인트 분석을 사용하여 가독성에 영향을 미치는 요인들이 본문 선호도판단에 미치는 상대적 중요도를 살펴보았다. 글자넓이가 가장 중요한 요인이었고, 글자크기, 글자모양, 글줄간격, 글자간격 순서로 나타났다. 글줄길이는 그다지 중요하지 않은 것으로 나타났다. 이런 결과는 전달수단으로서의 기능적인 한글 타이포그라피에서 인간의 선호를 어떻게 고려해야 하는지에 대한 이해에 도움을 줄 것이다.
본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.
본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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