• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.185-186
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• 2020

최근 제품을 주문하거나 상품을 조회하는 등의 간단한 상담을 챗봇을 이용하여 자동화하는 온라인 쇼핑몰들이 늘어나고 있다. 이는 고객을 상담하는 상담원의 업무를 줄여줄 뿐 아니라 고객 상담을 즉각적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한 사용자의 입장에서 챗봇은 처음 이용하는 사람도 사용하기가 쉽고, 상담원과의 연결까지 기다리지 않고 사용자가 원하는 시간에 커뮤니케이션이 가능하고, 기업 측면에서는 인건비가 감소되고 고객관리가 용이해진다는 장점이 있다. 그러나 챗봇은 주어진 질문에만 대답할 수 있고, 처음 메뉴를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카카오톡 오픈빌더를 사용하여 질문의도를 파악하는 intent와 entity를 추출한 뒤 딥러닝을 통해 체계적으로 학습을 진행한다. 이를 통해 주어지지 않은 질문들을 파악한다. 또한, 오픈빌더의 시나리오 선택 기능을 활용하여 초기에 선택할 수 있는 메뉴를 파악하기 쉽도록 구현하였다. 사용자는 본 논문에서 제안하는 챗봇을 통해 사용자는 상담에 필요한 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.663-664
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• 2023

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.382-385
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• 2023

Spark는 대용량의 데이터를 처리를 위해 분산된 데이터를 네트워크로 모은 다음, 데이터를 분할하는 작업인 Shuffle을 진행한다. 이때 Spark 클러스터의 어느 한 노드의 네트워크 전송 속도가 느릴 경우 병목 현상으로 인한 전체 처리 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 네트워크 병목 현상을 예방하기 위한 클러스터 구성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 노드 선택 시스템은 iperf 도구를 이용해 노드들의 대역폭을 측정하고 이에 따라 노드 선택 알고리즘을 통해 클러스터를 구성한다. 기존 Spark 클러스터와 본 논문이 제안하는 시스템으로 구성한 클러스터를 비교했을 때, 250MB 로그 파일을 제외하고 750MB 로그 파일부터는 네트워크 전송 속도가 낮은 노드를 가지고 있는 클러스터의 성능이 병목 현상으로 인해 느려졌다. 본 논문의 제안에 따라 노드들의 네트워크 전송 속도를 고려하여 클러스터를 구성하면 네트워크 전송 속도로 발생하는 병목 현상을 예방할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2024.10a
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• pp.15-19
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• 2024

거대 언어 모델(LLM)의 급격한 확산으로 인해 모델의 대규모 파라미터를 처리하는 데 막대한 자원이 요구되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 모델의 양자화가 주목받고 있지만, 대부분의 양자화 기법은 영어 및 서구 언어 모델을 기반으로 연구되었다. 따라서 한국어 Instruction-tuned 모델에 동일하게 적용했을 때 성능이 유지되는지에 대한 검증은 충분하지 않다. 본 논문에서는 한국어 Instruction-tuned 모델에서 양자화로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 Task별 레이어 활성화 정도를 분석하고, 상대적으로 적게 활성화되는 레이어를 선택하여 4-bit 양자화를 적용하는 방법인 SelQ를 제안하고자 한다. 실험 결과, 제안된 방법이 전체 레이어에 8-bit 양자화를 적용하는 방법보다 더 나은 성능을 보였으며, 일부 Task에서는 양자화를 적용하지 않은 기본 모델보다도 더 높은 성능을 기록하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.3
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• pp.119-124
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• 2019

The study aimed to identify the relationship between moral distress and ethical values among nursing student. The participants were 150 nursing students. The data were analyzed with SPSS 21.0 program. In the results, moral distress and ethical values showed positive correlations. Statistically significant differences were found in moral distress according to grade, select the reason for department and ethical values according to age, grade, select the reason, one's associate for department. Moral distress was positively correlated with ethical values. The findings suggest that programs aimed at decreasing moral distress and ethical values intention should be developed. Furthermore, future studies should explore variables that influence moral distress.

• Journal of Family Resource Management and Policy Review
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• v.22 no.4
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• pp.75-87
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• 2018

The purpose of this study is to identify the intention of one-person households' selection in the university students. The survey was analyzed with factor analysis, reliability, cross tabulation analysis, t-value, and regression analysis with SPSS version. 18.0. The total of 237 male and female university students participated in the survey. The results were summarized as follows. First, there were significant differences between male and female students in the important factors, problems and reasons when selection of the one-person households in the future, and the perception of one-person households. Second, gender, perception of one-person households, the importance of self-improvement, housing expenses, and family rite had significant effects on the intention of one-person households' selection. The result of the study can be used as basic data for social discussion about one-person households.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.46 no.1
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• pp.116-131
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• 2022

This study used text mining to analyze big data to understand consumers' demand for and perceptions of fashion masks. Based on the text-mining analysis results, a survey was conducted with those living in Korea to investigate the influence of consumers' mask selection criteria on mask brand awareness and purchase intention for fashion masks. "Fashion mask" and "functional mask" were used as the keywords in a text-mining analysis, and an online survey of 242 respondents was conducted. The analysis results were as follows: First, the text-mining analysis extracted commonly appearing words that had a high frequency and TF-IDF, such as "COVID-19," "fashion," "celebrity," "antibacterial," and "filter." This confirmed that during the COVID-19 pandemic, consumers have demanded masks that are both functional and fashionable. Second, among consumers' mask selection criteria, trend and design had positive effects on face-mask brand awareness. Third, face-mask brand awareness had a positive effect on the purchase intention for both brand and fashion masks, and the purchase intention for brand masks had a positive effect on the purchase intention for fashion masks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.324-328
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• 2022

기계 독해란 주어진 문서를 이해하고 문서 내의 내용에 대한 질문에 답을 추론하는 연구 분야이며, 기계 독해 문제의 종류 중에는 여러 개의 선택지에서 질문에 대한 답을 선택하는 객관식 형태의 문제가 존재한다. 이러한 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 사전학습된 언어 모델을 미세조정하여 사용하는 방법이 널리 활용되고 있으나, 학습 데이터가 부족한 환경에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법으로 모델의 성능을 높이는 것이 제한적이며 사전학습된 의미론적인 정보를 충분히 활용하지 못하여 성능 향상에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법에 템플릿을 적용한 템플릿 기반 미세조정 방법을 통해 사전학습된 의미론적인 정보를 더욱 활용할 수 있도록 한다. 객관식 형태의 기계 독해 문제 중 하나인 토익 문제에 대해 모델을 템플릿 기반 미세조정 방법으로 실험을 진행하여 템플릿이 모델 학습에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.816-817
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• 2013

본 논문은 전기자동차를 이용한 관광에 있어서 사용자가 선택한 목적지 집합에 대해 전기자동차 충전까지 고려하여 방문 순서를 결정하고 그 결과를 사용자 단말기 App을 통하여 보여주는 관광 스케줄러를 구현하였다. 스케줄링 엔진은 방문총거리가 짧으면서 충전대기시간을 최소화하기 위해 $A^*$ 알고리즘과 유전자 알고리즘으로 구현되었고 웹서비스 방식으로 단말기와 상호작용함으로써 서비스의 확장성과 편의성을 기한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.494-496
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• 2022

엣지 디바이스에서 딥러닝을 활용하기 위하여 CNN 경량화 연구들이 진행되고 있다. 경량 CNN 은 대부분 고정 소수점을 사용하며, 계층에 따라 정밀도는 달라진다. 본 논문에서는 경량 CNN 을 지원하기 위하여, 사용 계층에 따라 정밀도를 선택할 수 있는 가변 정밀도 곱셈기를 제안한다. 제안하는 가변 정밀도 곱셈기는 낮은 정밀도 곱셈기를 병합하는 구조로, 정밀도가 낮을 때는 병렬 처리를 통해 효율을 높인다. 제안하는 곱셈기를 Verilog HDL로 설계하고 ModelSim 에서 동작을 확인하였다. 설계된 곱셈기는 계층별로 정밀도가 다른 CNN 가속기에서 효율적으로 적용될 것으로 기대된다.