• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.371-382
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• 2024

This study explored the factors affecting the intention to use ChatGPT for adult men and women. The results are summarized and presented based on the hypothesis as follows. First, perceived ease of use had a positive effect on perceived usefulness. Second, information reliability did not have a significant effect on perceived usefulness. Third, information quickness had a positive effect on perceived usefulness. Fourth, perceived ease of use had a positive effect on user satisfaction. Fifth, perceived usefulness had a positive effect on user satisfaction. Sixth, information reliability did not have a significant effect on user satisfaction. Seventh, information quickness had a positive effect on user satisfaction. Eighth, user satisfaction had a positive effect on the intention to use.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.491-494
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• 2020

최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Christian Education in Korea
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• v.78
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• pp.57-85
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• 2024

Purpose of the study: In order to utilize artificial intelligence-generated AI in educational ministry, this study analyzes the concept of artificial intelligence and generative AI and the educational theological aspects of educational ministry to find ways to efficiently utilize artificial intelligence ChatGPT in educational ministry. Contents and methods of the study: The contents of this study are. First, the contents of this study were analyzed by dividing the concepts of artificial intelligence and generative AI into the concept of artificial intelligence, types of artificial intelligence, and generative language model AI ChatGPT. Second, the educational theological analysis of educational ministry was divided into the concept of educational ministry, the goals of educational ministry, the content of educational ministry, and the direction of educational ministry in the era of artificial intelligence. Third, the plan to use artificial intelligence ChatGPT in educational ministry is to provide tools for writing sermon manuscripts, preparation tools for worship and prayer, and church education, focusing on the five functions of the early church community. It was analyzed by dividing it into tools for teaching, tools for teaching materials for believers, and tools for serving and volunteering. Conclusion and Recommendation: The conclusion of this study is that, first, when writing sermon manuscripts through artificial intelligence ChatGPT, high-quality sermon manuscripts can be written through the preacher's spirituality, faith, and insight. Second, through artificial intelligence ChatGPT, you can efficiently design and plan worship services and prepare services that serve the congregation objectively through various scenarios. Third, by using artificial intelligence ChatGPT in church education, it can be used while maintaining a complementary relationship with teachers through collaboration with human and artificial intelligence teachers. Fourth, through artificial intelligence ChatGPT, we provide a program that allows members of the church community to share spiritual fellowship, a plan to meet the needs of church members and strengthen interdependence, and an attitude of actively welcoming new people and respecting diversity. It provides useful materials that can play an important role in giving, loving, serving, and growing together in the love of Christ. Lastly, through artificial intelligence ChatGPT, we are seeking ways to provide various information about volunteer activities, learning support for children and youth in the community, mentoring-related programs, and playing a leading role in forming a village community in the local community.

• Korean Journal of Acupuncture
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• v.23 no.2
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• pp.167-176
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• 2006

목 적 : 본 연구는 태충(太衝) 및 양지혈(陽池穴) 에 대한 전침(電鍼)이 galactosamine 을 이용한 백서의 간독성(肝毒性)을 실험적으로 유발시킨 모델에서 예방효과(豫防效果)를 알아보고자 혈청중의 $\gamma\;-GTP$, GOT, GPT, LDH, total bilirubin, total cholesterol, triglyceride 의 변화를 관찰하였다. 방 법 : 간독성은 각 군들은 간독성을 유발하지 않고 무처치한 정상군, 간독성을 유발하고 난 후 무처치한 대조군, 각각 10 Hz, 50 Hz, 100 Hz 전침을 20 일간 10 회 시행한 후 간독성을 유발한 Pre 10, Pre 50, Pre 100군 등으로 분류하였다. 결 과 : 태충(太衝) 양지혈(陽池穴)에 대한 전침(電鍼) 치료(治療)의 예방효과(豫防效果)에서는 Pre 10 군에서는 ${\gamma}\;-GTP$, GOT, GPT, total cholesterol, triglyceride이 Pre 50군에서는 ${\gamma}\;-GTP$GOT, GPT, LDH, total bilirubin, total cholesterol이, Pre 100 군에서는 ${\gamma}\;-GTP$, GOT, LDH, total bilirubin, total cholesterol이 대조군에 비해 감소하였다. 결 론 : 위의 결과를 종합해보면 간독성에 대하여 태충(太衝) 양지혈(陽池穴)의 전침(電鍼)을 시행한 모든 군에서 간능과 지절대사에서 간손상에 대한 유의한 예방효과를 나타내었다.

• Journal of Veterinary Clinics
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• v.17 no.1
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• pp.28-31
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• 2000

An animall health monitoring system in Gyeongnam area(near Chinju) was studied to analysis of biochemical risk factors in 617 herds. Clinical serum factors such as glutamate oxaloacetate transaminase(GOT), glutamate pyruvate transaminase(GPT), Ca, P, Mg, glucose, and cholesterol were measured with automatic biochemical analyzer(Ra-X7T Techmmicon, USA). In serum analysis, 613 cattle were within normal llimits(GOT: 9.5-85 IU-dl, GPT: 25-77IU/dl, total protein: 5.8-8.5g/dl, Ca: 4.2-12.4mg/dl, P: 4.6-9.7mg/dl, Mg: 1.5-3.0mg/dl, glucose: 48-120mg/dl, Cholesterol: 70-170mg/dl), the other cattle showed high glucose and high cholesterol level. It is proposed that clinical serum factors to be estimated may be valuable for developing of animal health monitoring system model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.258-262
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• 2023

과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.39 no.2
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• pp.54-65
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• 2024

This paper examines the trends of AI Foundation Model development and the competition to lead the related ecosystem, which have been rapidly unfolding since the emergence of ChatGPT, focusing on big tech companies in the United States. Based on this understanding of background knowledge, I analyzed and presented the main contents of the initial report reviewed by the UK competition authority, CMA, on potential competition issues that may arise in the process of innovations resulting from FM development. In addition, the trend and background of the CMA's investigation into the OpenAI-Microsoft partnership, whose importance has recently been highlighted, were also explained. It is expected that a reasonable domestic policy plan will be established by referring to these UK policy trends and monitoring & analyzing domestic industries.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.54 no.2
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• pp.224-237
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• 2021

Purpose: Paeonia Radix Alba is a traditional herbal medicine used to treat the liver and the spleen. Many studies have reported that Paeonia Radix Alba extract (PR) affects liver injury, but there has been no study on liver injuries induced by thioacetamide (TAA). Therefore, we aimed at evaluating the effect of PR on a TAA-induced acute liver injury (ALI) model. Methods: The antioxidant activity of PR was assayed by the content of total polyphenol, total flavonoid, 1,1-diphenyl-2'-picrylhydrazyl (DPPH), and 2,2'-azino-bis (3-ethylbenzo-thiazoline-6-sulfonicacid) (ABTS) radical scavenging activities in vitro test. ALI was induced via-intraperitoneal injection of TAA (200 mg/kg body weight) for three consecutive days. Also, silymarin (100 mg/kg body weight) and PR (100 or 200 mg/kg body weight) were administered at 1 hours 30 minutes prior to TAA treatment. The levels of ammonia, glutamic oxaloacetic transaminase (GOT), and glutamic pyruvic transaminase (GPT) were analyzed using an assay kit. The expressions of antioxidant proteins including Nrf2, Keap1, HO-1, SOD, catalase, and GPx-1/2 and oxidative stress-related proteins including NOX2, p47^phox, and p22^phox were evaluated by the western blot analysis. Results: PR showed excellent antioxidant activity in vitro. TAA administration increased the levels of ammonia, GOT, and GPT in the ALI control group compared to the normal group, whereas it was significantly reduced by PR pretreatment. Moreover, NADPH oxidase protein expressions were upregulated after TAA treatment, while the elevated expressions were inhibited by PR pretreatment. The expressions of antioxidant protein were downregulated in the ALI control group, whereas Nrf2 activation in the PR group was accompanied by increased levels of antioxidant enzymes. Conclusion: PR administration increased the antioxidant enzymes via activation of the Keap1/Nrf2 pathway and inhibited the protein levels of NADPH oxidase factors. Taken together, these results showed that PR treatment may be considered to ameliorate acute liver injury induced by TAA.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.71-76
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• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.