• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.197-204
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• 1999

본 논문은 향후 인터넷 사용의 많은 부분이 현재의 인간 사용자에게 에이전트로 옮겨져 갈 때 정보 검색과 상거래 활동을 중심으로 하는 현 인터넷 비즈니스 모델에 영향(Impact)으로 작용할 수 있는 요소들을 분석하고, 이로 야기되는 새로운 비즈니스 모델의 출현 및 현 비즈니스 모델의 변화에 대하여 고찰한다. 지능형 에이전트로 인한 현 인터넷 비즈니스 광고모델의 변화 및 새로운 광고모델의 등장 가능성, 인터넷상에서 제공하는 서비스에 대한 가격의 변화, 소비자/공급자간 관계의 변화, 중개업자(Intermediary)의 소멸(Disintermediation)가능성, 각 웹사이트들이 가지는 명성 및 브랜드 효과에 대하여 지능형 에이전트가 끼치는 영향 및 이로 인한 Facilitator의 출현 가능성, 에이전트를 활용한 새로운 서비스 등장으로 인한 현 기업조직 및 전략에 미치는 영향에 대하여 분석하고 그 시사점(Implications)을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.520-522
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• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.307-309
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• 2002

지능은 창발적 현상이라는 주장이 제기되고 있다. 이 주장이 맞는다면, 지능에 대한 현재의 환원론적 접근 방법은 제고되어야 한다고 본다. 즉, 지능에 속하는 주제들을 하나의 전체론적 틀 안에서 다툴 수 있을때, 지능의 본질에 보다 효율적으로 접근할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 이런 점에 착안하여 지능적 주제들을 보다 포괄적으로 다를 수 있는 일반화된 디코히어런스 모델을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.704-706
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• 2023

이 논문에서는 과학기술분야 특화 한국어 사전학습 언어모델인 KorSciDeBERTa를 소개한다. DeBERTa Base 모델을 기반으로 약 146GB의 한국어 논문, 특허 및 보고서 등을 학습하였으며 모델의 총 파라미터의 수는 180M이다. 논문의 연구분야 분류 태스크로 성능을 평가하여 사전학습모델의 유용성을 평가하였다. 구축된 사전학습 언어모델은 한국어 과학기술 분야의 여러 자연어처리 태스크의 성능향상에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.609-614
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• 2023

최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.23-27
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• 2002

본 논문에서는 정보보호에서 지능형 침입탐지시스템(Intrusion Detection System :IDS) 의한 모델을 제안한다. 이 모델은 데이터 마이닝 분야와 정보보호 분야의 결합된 방법을 이용한다. 즉, 계산환경을 격상하거나 새로운 공격 방법들 때문에 내장된 IDS를 보완 할 필요가 종종 있다. 현재 사용하고 있는 많은 IDS들은 전문적인 지식을 손으로 작성했기 때문에 IDS들의 변환은 가격이 매우 비싸며, 속도가 느리다는 단점이 있다. 이에 본 모델은 침입탐지 모델을 적응 적으로 구축하는데 데이터 마이닝 구조를 활용한다. 데이터 마이닝(Data Mining : DM)의 기술인 연관 규칙, 순차 패턴, 분류, 군집화, 유전자 알고리즘 기법(GA)인 Selection, Crossover, Mutation, Evaluation, Fitness Function의 기능을 접목하여 단점을 보안하고 처리 성능을 최대로 하는 즉, 보다 안전한 지능형 침입 탐지 시스템(IDS) 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.381-384
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• 2006

인터넷과 IT 인프라의 증가는 인터넷 기반의 전자상거래 시스템의 성장을 주도하였고, 이와 관련된 새로운 형태의 서비스가 나타나는 계기가 되었다. 그러나, 현재 전자상거래 서비스는 구매자가 웹에 접속하여 인터넷 쇼핑몰에 보이는 상품을 선택하여 결제 및 상품을 수신하는 방식으로 이루어진다. 또한 구매 판단을 결정할 때 최저가격 외에 신속한 배송, 부가 서비스 등의 다양한 의사결정 요소가 있음에도 불구하고, 인터넷 쇼핑몰에서 제시한 최저가의 판단요소에 의존함으로 구매자가 수동적인 입장이 된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상호간에 의견교환 및 사용자가 정한 우선순위에 따른 판단을 효과적으로 할 수 있는 서비스인 게임이론 기반의 지능모델을 제시한다 게임이론은 전통적으로 경제문제 협상과 정치문제 협상, 워 게임 등에 적용되었다. 본 연구에서는 이 점에 착안하여 게임이론 알고리듬을 이용하여 e-Commerce를 위한 지능모델에 적용하여, 기존의 수동적이고 사용자의 취향에 따라 다양한 의사결정 요소를 선택 할 수 없었던 문제를 해결한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.4
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• pp.443-450
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• 2005

In this paper, we propose an intelligent model lot extraction of the web user's preference and present the results of evaluation. For this purpose, we analyze shortcomings of current information retrieval engine being used and reflect preference weights on learner. As it doesn't depend on frequency of each word but intelligently learns patterns of user behavior, the mechanism Provides the appropriate set of results about user's questions. Then, we propose the concept of preference trend and its considerations and present an algorithm for extracting preference with examples. Also, we design an intelligent model for extraction of behavior patterns and propose HTML index and process of intelligent learning for preference decision. Finally, we validate the proposed model by comparing estimated results(after applying the Preference) of document ranking measurement.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.707-710
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• 2023

관계추출은 문장 내 두 개체 간의 의미적 관계를 추론하는 자연어분석 태스크이다. 딥러닝의 발전과 더불어 관계추출은 BERT 계열의 이해형 언어모델을 이용하였다. 그러나, ChatGPT의 혁신적인 등장과 함께, GPT계열의 생성형 언어모델에 대한 연구가 활발해졌다. 본 논문에서는 소규모의 생성형 언어모델(Kebyt5)을 이용하여 관계추출 성능개선을 위한 프롬프트 구성 및 생각의 사슬(CoT) 학습 방법을 제안한다. 실험결과 Kebyt5-large 모델에서 CoT 학습을 수행하였을 경우, Klue-RoBERTa-base 모델보다 3.05%의 성능개선이 있었다.