• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.190-195
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• 2023

의사소통 기술에서 유머는 사람을 웃게 만들며 분위기를 환기시키고, 관계를 돈독하게 만드는 효과를 지닌다. 이를 자연어처리에서 유머 분류, 인식, 탐지로 적용하여 유머를 기계에 학습시키려 하는 다양한 시도가 진행되고 있지만 유머의 주관성과 윤리적 문제로 탁월한 성능을 기록하기 어렵고, 특히 한국어 유머에 대한 자연어처리 분야의 논의는 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 유머 평가 체계를 만들어 ChatGPT에 적용하여 유머 인식의 주관성을 극복할 수 있는 자동화 실험을 진행한다. 이때, 유머의 윤리적 문제를 보완하기 위해 한국 법률을 적용한 윤리 기준을 도입하여 유머 데이터셋을 마련하였으며, 데이터셋을 ChatGPT에 fine-tuning 하여 재미있는 생성 모델의 개발 가능성을 실험하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.698-703
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• 2023

최근 ChatGPT와 같은 사전학습 생성모델은 자연어 이해 (natural language understanding)에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 코드 작업을 도와주고 대학수학능력시험, 중고등학교 수준의 문제를 풀거나 도와주는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 사전학습 생성모델을 이용하여 영어 교육을 위해 말뭉치를 확장하는 프레임 워크를 제시한다. 이를 위해 ChatGPT를 사용해 말뭉치를 확장 한 후 의미 유사도, 상황 유사도, 문장 교육 난이도를 사용해 생성된 문장의 교육적 효과를 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1211-1212
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• 2023

현재 대부분의 국내 학술 데이터 베이스는 개별 학술지 논문의 주제를 파악하는 표준화된 정보를 거의 제공하지 않고 있다. 본 연구에서는 논문의 제목만을 활용하여 학술 논문의 분야를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해 한국어로 사전 훈련된 KLUE-RoBERTa 모델을 사용하며, Back Translation 과 Chat-GPT 를 활용한 데이터 증강을 통해 모델의 성능을 향상한다. 연구 결과, Back Translation 과 Chat-GPT 를 사용하여 증강한 모델이 원본 데이터를 학습한 모델보다 약 11%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.587-588
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• 2023

최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.12 no.4
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• pp.154-163
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• 2023

With the rapid development of AI technology, ChatGPT and other AI content creation tools are becoming common, and users are becoming curious and adopting them. These tools, unlike search engines, generate results based on user prompts, which puts them at risk of inaccuracy or plagiarism. This allows unethical users to create inappropriate content and poses greater educational and corporate data security concerns. AI content detection is needed and AI-generated text needs to be identified to address misinformation and trust issues. Along with the positive use of AI tools, monitoring and regulation of their ethical use is essential. When detecting content created by AI with an AI content detection tool, it can be used efficiently by using the appropriate tool depending on the usage environment and purpose. In this paper, we collect data on AI content detection tools and compare and analyze the functions and characteristics of AI content detection tools to help meet these needs.

• ETRI Journal
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• v.46 no.1
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• pp.96-105
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• 2024

We propose a method to automatically predict Alzheimer's disease from speech data using the ChatGPT large language model. Alzheimer's disease patients often exhibit distinctive characteristics when describing images, such as difficulties in recalling words, grammar errors, repetitive language, and incoherent narratives. For prediction, we initially employ a speech recognition system to transcribe participants' speech into text. We then gather opinions by inputting the transcribed text into ChatGPT as well as a prompt designed to solicit fluency evaluations. Subsequently, we extract embeddings from the speech, text, and opinions by the pretrained models. Finally, we use a classifier consisting of transformer blocks and linear layers to identify participants with this type of dementia. Experiments are conducted using the extensively used ADReSSo dataset. The results yield a maximum accuracy of 87.3% when speech, text, and opinions are used in conjunction. This finding suggests the potential of leveraging evaluation feedback from language models to address challenges in Alzheimer's disease recognition.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.31 no.3
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• pp.149-163
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• 2024

As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.13 no.2
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• pp.205-213
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• 2024

This study uses a large language model (LLM) to identify Aristotle's rhetorical principles (ethos, pathos, and logos) in COVID-19 information on Naver Knowledge-iN, South Korea's leading question-and-answer community. The research analyzed the differences of these rhetorical elements in the most upvoted answers with random answers. A total of 193 answer pairs were randomly selected, with 135 pairs for training and 58 for testing. These answers were then coded in line with the rhetorical principles to refine GPT 3.5-based models. The models achieved F1 scores of .88 (ethos), .81 (pathos), and .69 (logos). Subsequent analysis of 128 new answer pairs revealed that logos, particularly factual information and logical reasoning, was more frequently used in the most upvoted answers than the random answers, whereas there were no differences in ethos and pathos between the answer groups. The results suggest that health information consumers value information including logos while ethos and pathos were not associated with consumers' preference for health information. By utilizing an LLM for the analysis of persuasive content, which has been typically conducted manually with much labor and time, this study not only demonstrates the feasibility of using an LLM for latent content but also contributes to expanding the horizon in the field of AI text extraction.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• v.49 no.3
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• pp.105-106
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• 2023