• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.615-616
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• 2023

본 논문은 자율주행 자동차의 보안 취약성과 이를 해결하기 위한 솔루션에 대한 조사를 다루고 있다. 자동차의 자율주행 및 초연결성이 대두됨에 따라 보안 위협이 점점 중요해지는 현실을 직면하고 있다. 본 논문은 다양한 취약성을 카테고리 별로 다루고, 해당 취약성에 대응하기 위한 보안 솔루션과 현재 연구 개발 중인 솔루션들을 소개하고 있다. 그러나 아직 해결되지 않은 과제들이 산적해 있으며, 연구와 개발이 계속되어야 안전하고 신뢰성 있는 초연결 자율주행 자동차를 구현할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.603-606
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• 2023

인공지능 (AI) 서비스는 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있다. 그러나 이러한 서비스는 보안과 관련된 문제들을 가지고 있다. 본 논문은 AI 서비스의 보안과 관련된 문제와 해결책을 조사하고자 한다. AI 서비스의 개요와 대표적인 상용 서비스를 간략히 소개 후, AI 서비스에서 발생할 수 있는 보안상의 문제와 Chat GPT를 중심으로 한 보안 문제에 대해 다루고자 한다. 또한, 향후 AI보안 서비스 연구 분야와 적재적 기계학습 연구에 대한 전망을 살펴볼 예정이다. 이를 통해 안전하고 신뢰성 있는 AI 서비스를 제공하는데 기여하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.66-71
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• 2023

ChatGPT가 등장한 이후 다양한 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하였고, 이러한 LLM을 목적에 맞게 파인튜닝하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만 LLM을 새로 학습하는 것은 물론이고, 단순 튜닝만 하더라도 일반인은 시도하기 어려울 정도의 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 본 연구에서는 공개된 LLM을 별도의 학습 없이 사용하여 zero-shot 프롬프팅으로 이진 분류 태스크에 대한 성능을 확인하고자 했다. 학습이나 추가적인 튜닝 없이도 기존 선학습 언어 모델들에 준하는 이진 분류 성능을 확인할 수 있었고, 성능이 좋은 LLM의 경우 분류 실패율이 낮고 일관적인 성능을 보여 상당히 높은 활용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.319-320
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• 2023

일반적인 여행 커뮤니티는 사진과 텍스트 기반의 사용자 리뷰를 바탕으로 정보 공유를 한다. 본 연구에서는 관광지에서 수행한 활동을 한 문장의 형태로 공유하는 애플리케이션을 제안한다. ChatGPT를 활용하여 활동을 산책, 사진, 음식 등 9가지 태그로 분류하여 관광지가 가지는 특징을 용이하게 파악한다. 또한, 사용자가 작성한 활동을 임베딩하고 관광지 소개 글 벡터와 유사도를 비교하여 관광지를 추천한다. 본 애플리케이션을 통해 사용자가 긴 설명이나 사진 없이 관광지가 가지는 정보를 쉽게 공유하고 관광지 추천을 하는 새로운 여행 커뮤니티를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.321-327
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• 2023

The current rapid development of artificial intelligence technology has involved all aspects of the production field. The development of various algorithms and programs has pushed artificial intelligence to a new peak. Due to its complexity and diversity in the field of architectural design, the positive impact of artificial intelligence technology on architectural design is discussed from the perspective of conceptual design. For museums, which are one of the increasingly popular public facilities, the introduction of artificial intelligence technology has provided certain help in assisting the conceptual design of the museum. This article analyzes the theoretical and practical support of artificial intelligence technology in improving conceptual design, analyzing the architectural appearance, structural layout, materials, etc., to increase the feasibility and practicality of assisting conceptual design. It has certain reference significance for building a modern, advanced, international and interactive modern museum.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권2호
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• pp.126-133
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• 2024

Large language models (LLMs) have revolutionized the global landscape of technology beyond natural language processing. Owing to their extensive pre-training on vast datasets, contemporary LLMs can handle tasks ranging from general functionalities to domain-specific areas, such as radiology, without additional fine-tuning. General-purpose chatbots based on LLMs can optimize the efficiency of radiologists in terms of their professional work and research endeavors. Importantly, these LLMs are on a trajectory of rapid evolution, wherein challenges such as "hallucination," high training cost, and efficiency issues are addressed, along with the inclusion of multimodal inputs. In this review, we aim to offer conceptual knowledge and actionable guidance to radiologists interested in utilizing LLMs through a succinct overview of the topic and a summary of radiology-specific aspects, from the beginning to potential future directions.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제2권1호
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• pp.15-24
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• 2024

This study is about the effect of chatbot service quality on customer satisfaction and continuous use intention. Data collection was conducted for 13 days from October 23 to November 5, 2023, and a survey was conducted on customers who have used chatbot services. A total of 572 questionnaires were targeted, of which 545 valid data were used for analysis, excluding those that responded insincerely or did not meet the purpose of the study. The analysis results of this study are as follows: First, chatbot service quality partially had a significant effect on satisfaction. Second, customer satisfaction had a significant effect on continuous use intention. Therefore, in order to have a positive impact on continuous use intention, it is necessary to focus on marketing strategies related to chatbot service quality. Also, research focusing on data analysis and performance evaluation is crucial for enhancing chatbot services, necessitating studies that address real-time changes. Through sophisticated data analysis and variable measurement, chatbot services can be effectively improved, leading to enhanced customer satisfaction.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.87-92
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• 2024

The rapid development of artificial intelligence technology in recent years is evident, from the emergence of ChatGPT to innovations like Midjourney, Stable Diffution, and the upcoming SORA text-to-video technology by OPENai. Animation capture technology, driven by the AI technology trend, is undergoing significant advancements, accelerating the progress of the animation industry. Through an analysis of the current application of DEEPMOTION, this paper explores the development direction of AI motion capture technology, analyzes issues such as errors in multi-person object motion capture, and examines the vast prospects. With the continuous advancement of AI technology, the ability to recognize and track complex movements and expressions faster and more accurately, reduce human errors, enhance processing speed and efficiency. This advancement lowers technological barriers and accelerates the fusion of virtual and real worlds.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.11-21
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• 2024

We focus on open-domain question-answering tasks that involve a chain-of-reasoning, which are primarily implemented using large language models. With an emphasis on cost-effectiveness, we designed EffiChainQA, an architecture centered on the use of small language models. We employed a retrieval-based language model to address the limitations of large language models, such as the hallucination issue and the lack of updated knowledge. To enhance reasoning capabilities, we introduced a question decomposer that leverages a generative language model and serves as a key component in the chain-of-reasoning process. To generate training data for our question decomposer, we leveraged ChatGPT, which is known for its data augmentation ability. Comprehensive experiments were conducted using the HotpotQA dataset. Our method outperformed several established approaches, including the Chain-of-Thoughts approach, which is based on large language models. Moreover, our results are on par with those of state-of-the-art Retrieve-then-Read methods that utilize large language models.