• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.722-725
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• 2023

대규모 언어 모델(LLM)은 대규모의 데이터를 학습하여 얻은 지식을 기반으로 텍스트와 다양한 콘텐츠를 인식하고 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 딥러닝 알고리즘이다. 초기 공개된 LLM은 영어 기반 모델로 비영어권에서는 높은 성능을 기대할 수 없었으며, 이에 한국, 중국 등 자체적 LLM 연구개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 언어가 LLM의 성능에 영향을 미치는가에 대하여 한국어 기반 LLM과 영어 기반 LLM으로 KoBEST의 4가지 Task에 대하여 성능비교를 하였다. 그 결과 한국어에 대한 사전 지식을 추가하는 것이 LLM의 성능에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.69-76
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• 2022

본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.167-176
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• 2024

챗봇서비스는 AI서비스와 연계하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. AI에 대한 보안 연구는 초기 단계이고, 이를 이용한 서비스 구현단계에서의 실질적인 보안 연구는 더욱 부족한 상황이다. 본 논문은 AI서비스와 연계된 챗봇서비스에 대한 보안요구사항을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 최근 발표된 AI보안에 대한 논문과 자료들을 분석한다. 시장에서 서비스가 제공되는 있는 챗봇서비스를 조사하여 일반적인 구현 모델을 정립한다. 구현 모델에는 챗봇관리시스템과 AI엔진이 포함된 5개의 구성요소가 포함되어 있다. 정립된 모델에 기반하여 쳇봇서비스에 특화된 보호자산과 위협을 정리한다. 위협은 실제 운영중인 챗봇서비스 담당자 설문을 통해 챗봇서비스에 특화된 위협을 중심으로 정리한다. 10개의 주요 위협이 도출되었다. 정리된 위협에 대응하기 위해 필요한 보안 영역을 도출하였고, 영역별로 필요한 보안요구사항을 분석하였다. 이는 챗봇서비스 보안 수준을 검토하고 개선하는 과정에서 보안평가 기준으로 활용될 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-213
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• 2023

최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2024

실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.