언어 장애는 여러 장애인에게 흔히 동반되는 문제로, 이로 인해 의사소통에 어려움을 겪는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언어 장애인의 음성 데이터를 기반으로 한 음성 번역 모델을 구현하였다. 이 모델은 부정확한 음성을 정확한 텍스트와 음성으로 변환하여, 보다 원활한 의사소통을 가능하게 한다. 이를 통해 언어 장애를 가진 장애인들이 현대 사회에서 보다 독립적이고 효과적으로 소통할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 한국어 텍스트를 기반으로 정신 질환 예측 AI 모델을 개발하고, 이를 일기 분석 플랫폼에 적용하여 장기적인 정신 건강 모니터링 시스템을 제안한다. 현재 한국은 정신 건강 문제의 심각성에도 불구하고, 정신 건강 서비스 이용률이 매우 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우울증, 불안, 조울증 등의 정신 질환 발생 가능성을 예측하는 모델을 구축한다. 이 모델은 사용자가 일기를 통해 감정 변화를 기록하고, 정신 건강 문제를 조기에 진단하도록 돕는다. 연구 결과는 정신 질환의 조기 발견 및 예방에 기여하고, 한국어 기반 정신 건강 관리 서비스에 중요한 기초 자료를 제공할 것이다.
Retrieval Augmented Generation(RAG)는 Large Language Models(LLM)에서 발생하는 환각 현상, 민감 정보 노출과 같은 한계들을 극복하기 위해 제안된 기술이다. 새로운 정보가 지속적으로 업데이트되는 외부 데이터베이스로 인해 RAG는 최신 정보에 기반한 정교한 답변 생성을 할 수 있어 질의응답이나 대화문과 같은 텍스트 데이터를 다루는 작업에서 강점을 발휘한다. 반면, 테이블 데이터는 행과 열로 구성된 정형화된 데이터로 각 속성 간에 복잡한 관계를 가지고 있어 충분한 문맥 정보를 추출하는데 어려움을 겪으므로 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 테이블 데이터를 분석하기 위한 질의 유형을 정보 검색, 특성 분석, 상관관계 분석, 결과 예측, 추세 분석과 같이 5가지로 분류하고, 각 유형에서 모델이 보이는 성능을 평가한다. 특히, 다양한 질의 유형 데이터를 통해 실험을 진행하고 분석하여 질의 유형의 특징과 RAG 성능 간의 관계성을 연구하고자 하며, 이를 통해 테이블 데이터에서의 RAG 성능 개선 방향을 제시하고자 한다.
Jun-Hyuk Kwon;Su-Min Kwon;Chan-Young Ma;In-Gyu Song;Do-Il Choi;Jae-Hun Lee
Annual Conference of KIPS
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2024.10a
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pp.1074-1075
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2024
본 논문은 청각 약자를 위한 청각 보조 애플리케이션 개발에 초점을 맞추고, 딥러닝을 활용한 오디오 분석과 감정 분석 기능을 포함한 시스템 설계를 다룹니다. 본 연구는 청각 약자들이 외출 시 혹은 실내에서 중요한 소리를 인식하고 경고를 받을 수 있도록 지원하는 애플리케이션을 개발하는 데 중점을 둡니다. 청각 보조 기능은 특정 소리를 학습한 모델을 이용해 위험 신호를 제공하며, 감정 분석 음성 번역 기능은 일상대화에서 텍스트와 감정 분석을 제공해 소통을 개선합니다. 이 애플리케이션은 사용자의 편리성을 높이기 위해 온디바이스 기술을 사용하여, 서버 없이도 실시간 분석이 가능하도록 설계되었습니다. 또한, 저비용으로 청각 보조를 가능하게 하여 더 많은 사용자에게 접근성을 제공합니다. 이를 통해 사회적 약자들의 안전을 보호하고, 감정 분석 기능을 통해 원활한 소통을 돕는다는 점에서 큰 기대효과를 보이고 있습니다.
본 연구는 유튜브 Shorts 시장에서 특정 Shorts 영상이 급격히 인기를 얻는 반면 유사한 주제의 영상이 관심을 받지 못하는 현상을 문제로 제시한다. 이에 인기 급상승 Shorts 의 주요 요소를 분석하여 성공 요인을 파악하고, 제작자들이 트렌드를 효과적으로 반영할 수 있는 가이드라인을 제공하고자 한다. 유튜브 API 를 통해 영상 제목, 조회수, 좋아요 수, 썸네일 이미지 등의 데이터를 수집하고 텍스트 네트워크 및 감정 분석을 통해 영상 제목과 썸네일 속 요소가 인기와의 연관성을 조사하였다. 이를 바탕으로 제작자들이 활용할 수 있는 웹사이트를 제작하였다.
정보기술 분야의 발전으로 인해 정보의 중요성, 보안성, 기밀성, 개인 정보에 대한 보호가 더욱 강조되고 있다. 여러 정보보호 기술 중 스테가노그래피는 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 파일과 같은 적절한 멀티미디어 매체에 비밀 데이터를 숨기는 기술이다. 하지만 최근 악성코드는 탐지를 회피하기 위한 기술로 스테가노그래피를 사용하고 있다. 또한 인공지능의 발전으로 인해 인공지능을 활용한 스테가노그래피 공격 기법과 연구들이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 스테가노그래피를 이용한 공격 기법과 해당 기술이 적용된 악성코드들의 사례에 대해 분석하고, 스테가노그래피를 활용한 악성코드의 대응 방법에 대한 향후 연구를 소개한다.
Public Service Advertising(PSA) is the integrated marketing concept including strategy and technology in all its aspects that pursue the changes of community to seek an agreement of its members by the intentional and the target oriented way. PSA to the exclusion of commercial intention reflects the current social flow and subject since it is focused to the social issue. PSA plays an important role in creating the further cultural value, and also affects present cultural value to advertising message. In this aspect, this study is very valuable to design the plan for further effective management of advertisement and to analyze communication strategy of PSA. This study is to make dear the nature of PSA by the analysis of contents of visual image and linguistics' factors in actual produced and broadcasted TV advertising, called 'Protection of environment' In the results, PSA related the environment is working to linguistic-centered persuading message corresponding to visual factor, this intends to educate and instruct the consumers in 1980's. PSA, therefore, shows a non-description nature without story line and a hero(heroin) on it. In contrast, after 1990's, PSA was made up image-centered and maximized the effectiveness public campaign through the activating consumer's judgement and intervention. We are able to know that it contributes to considering and persuading the consumer to suggest the story format through the visual way to deliver the message. This study of relationship between visual image and linguistics is a common trend appeared in all media including today's advertising, and may be a remarkable result to present proper direction of PSA campaign.
The Big Data, the element of the Fourth Industrial Revolution, is drawing attention as the 4th Industrial Revolution is mentioned in the 2016 World Economic Forum. Big Data is being used in various fields because it predicts the near future and can create new business. However, utilization and research in the field of packaging are lacking. Today packaging has been demanded marketing elements that effect on consumer choice. Big data is actively used in marketing. In the marketing field, big data can be used to analyze sales information and consumer reactions to produce meaningful results. Therefore, this study proposed a method of applying big data in the field of packaging focusing on marketing. In this study suggest that try to utilize the private data and community data to analyze interaction between consumers and products. Using social big data will enable to understand the preferred packaging and consumer perceptions and emotions in the same product line. It can also be used to analyze the effects of packaging among various components of the product. Packaging is one of the many components of the product. Therefore, it is not easy to understand the impact of a single packaging element. However, this study presents the possibility of using Big Data to analyze the perceptions and feelings of consumers about packaging.
UCC, an abbreviation for User Created Contents, is not only a symbol of desire but also a product of creativity that a producer contains his or her subjective disposition. More and more UCC tend to have significantly increased in Web 2.0 environment. However, the research on the contents as a creative product has rarely been processed. It may be fairly said that this results in the indifference of researchers in the special field like the political contents since UCC is usually produced by amateurs. Producers' various desire is unlikely revealed, which leads to the flow of users into open media such as the Internet. It could also be available to represent the property, of plural visual language signs in a field. Moreover, UCC has the attribute of re-mediation in effective communication, so the differences between the semiotic properties in the Internet contents could be a significant material for researches. This could contribute to establish a theoretical system for the visual communication. Therefore, this study aims to analyse the signification of the political video UCC, . To develop this analysis, I apply Greimas' Generative Trajectory of Signification Theory to the text, or the UCC. He classifies it as three structures: deep structure, superficial structure, and discourse structure. As a result, the text shows meaningful contents delivering core political messages. In addition, this approach could exam that 'Obama Syndrome' in American recent presidential campaigns is caused by web 2.0 based on Internet campaigns including video UCC.
In this study, change of the view of love was analyzed by big data analysis in TV drama of married person's love. Two dramas were selected for analysis with opposite theme of love story. The sympathy of audience for the one month period from the end of the drama was analyzed by text mining and sentiment analysis. In particular, changes in the meaning of home meaning are identified. Home is not 'a place where a husband and wife play a social role', but 'a place where they can share real sympathy and one can be happy'. If individuals are not happy, they need to break their homes. In this study, the current divorce rate and the question regarding the matter should be considered. But based on Google Trends, in Korean society, interest in marriage were still higher than romance. It means that people prefer to 'a love to get marriage' in Korean modern society, than 'love for love affair'. It seems to be reflection of cognition change, marriage should be based on true love. This study is expected to be applied to the study of trend change through social media.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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