최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.
목적 : 본 연구는 대규모 언어 모델에 기반한 인공지능인 ChatGPT가 한국작업치료사면허시험에 통과할 수 있는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국보건의료인국가시험원에서 제공하는 2018년부터 2022년도까지의 한국작업치료사면허시험 문항 중 공개되지 않은 작업치료실기 문항을 제외하고 작업치료학기초, 의료관계법규, 작업치료학 문항을 활용하였다. 시험문항과 함께 가장 적절한 정답을 제시하도록 프롬프트를 영어로 구성하였고 이를 입력한 후 ChatGPT가 제시하는 답을 채점하였다. 2명의 연구자가 독립적으로 전체 과정을 진행하였으며, 2명의 연구자 채점한 정확도를 평균으로 5개년도의 시험에 대한 합격 여부를 확인하였고 연구자 간 ChatGPT 답에 대한 일치도를 확인하였다. 결과 : ChatGPT는 2020년에서만 합격하였고 나머지 4개년도 시험은 탈락권 점수를 보였다. 구체적으로 의료관계법규 문항의 정확도는 25~57% 범위를 보였고 다른 문항의 정확도는 모두 60% 이상을 기록하였다. 또한 의료관계법규 문항을 제외한 연구자 간 ChatGPT는 높은 일치도를 보였으며, 이는 정확도와 유의미한 상관관계를 보였다. 결론 : 언어나 문화권에 영향을 받는 문항의 경우 아직 ChatGPT를 적용하는 데 제한이 있음을 확인하였다. 추후 프롬프트의 최적화 작업과 함께 지속적인 데이터의 학습에 따라 작업치료학을 전공하는 학생들의 학습 도구로서 활용될 수 있는지에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
Objectives : In this study, the author tried to investigate whether Geonpye-tang(GPT) significantly affects PMA-, EGF- or TNF-alpha-induced MUC5AC mucin production and gene expression from human airway epithelial cells. Materials and Methods : Effects of the agent on PMA-, EGF- or TNF-alpha-induced MUC5AC mucin production and gene expression from human airway epithelial cells (NCI-H292) were investigated. Confluent NCI-H292 cells were pretreated for 30 min in the presence of GPT and treated with PMA (10ng/ml) or EGF (25ng/ml) or TNF-alpha (0.2nM), to assess both effect of the agent on PMA- or EGF- or TNF-alpha-induced MUC5AC mucin production by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and gene expression by reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR). Possible cytotoxicity of the agent was assessed by examining the rate of survival and proliferation of NCI-H292 cells after treatment with the agent over 72 hrs (SRB assay). Results : (1) GPT significantly inhibited PMA-induced and EGF-induced MUC5AC mucin production from NCI-H292 cells. However, GPT did not affect TNF-alpha-induced MUC5AC mucin production. (2) GPT significantly inhibited the expression levels of PMA-, EGF- or TNF-alpha-induced MUC5AC genes in NCI-H292 cells (3) GPT did not show significant cytotoxicity to NCI-H292 cells. Conclusion : This result suggests that GPT can affect the production and gene expression of respiratory mucin observed in diverse respiratory diseases accompanied by mucus hypersecretion. This can explain the traditional use of GPT in oriental medicine. Effects of GPT with their components should be further investigated using animal experimental models that reflect pathophysiology of airway diseases through future studies.
Recently, interest in ChatGPT has been increasing. This study investigated the factors influencing the satisfaction of users using ChatGPT service, a chatbot system based on artificial intelligence technology. This paper empirically analyzed causality between the four major factors of service quality, system quality, information quality, and security as independent variables and user satisfaction of ChatGPT as dependent variable. In addition, the mediating effect of reliability between the independent variables and user's satisfaction was analyzed. As a result of this research, except for information quality, among the quality factors, security and reliability had a positive causality with use satisfaction. Reliability played a mediating role between quality factors, security, and user satisfaction. However, among quality factors, the mediating effect of reliability between service quality and user's satisfaction was not significant. In conclusion, in order to increase user satisfaction with new technology-based services, it is important to create trust among users. The research results sought to emphasize the importance of user trust in establishing development and operation strategies for artificial intelligence systems, including ChatGPT.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
카드뮴 독성의 반응을 파악하고 효과적인 치료방법을 제시하고자 백서에 $CdCl_2$ 용액을 경구투여하여 혈중 $K^+,\;Ca^{2+}$ 농도, glutamate oxaloacetate transaminase(GOT), glutamate pyruvate transaminase(GPT) 활성 및 c-AMP 농도를 경시적으로 측정하였다. 카드뮴 용액을 단독투여하면 혈중 $K^+$ 농도에 비해 $Ca^{2+}$ 농도의 감소가 유의하였으며, GOT와 GPT 및 c-AMP의 농도는 증가하였다. 카드뮴을 함유한 selenium 병용투여군과 metallothionein 병용투여군에서는 카드뮴 단독투여군에 비하여 혈중 $Ca^{2+}$ 농도에 유의한 변화가 없었다. 그러나 카드뮴의 체내 오염시 관찰할 수 있는 독성지표로 혈중 GOT 및 GPT활성과 c-AMP 농도의 상승이 selenium에 의하여 현저하게 감소하나 metallothionein에 의하여는 감소효과가 없었으므로, 카드뮴 투여로 증가한 이들 해독지표에 대한 보상효과는 selenium에서 현저함을 알 수 있었다.
카드미움을 누에에 투여하여 발육경과에 따른 암수간의 누에 혈액단백질의 변화 및 GOT, GPT활성을 조사하였다. 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 카드미움처리구는 무처리구에 비해 총혈액단백질 함량이 낮았다. 한편 카드미움처리에 의한 암수간의 총단백질함량의 변화에 있어서는 숫컷이 더 큰 영향을 받고 있어Te. 2. 발율경과에 따른 Albumin함량은 암컷에 있어서는 카드미움의 영향이 적은데 반해 수컷에 있어서는 무처리에 비해 약 7% 감소하였다. 그러나. Globulin은 암컷 숫컷 모드 카드미움의 영향이 컸다. 3. GPT 및 GOT의 활성은 카드미움에 의해 다같이 저해되었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.378-384
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2023
In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.
To validate a novel mouse model, gpt delta, for in vivo mutagenesis, the Mammalian Mutagenesis Society (MMS), a subgroup of the Environmental Mutagen Society of Japan (JEMS) (JEMS/MMS), performed a collaborative study as the third trial for transgenic animal assay. In this mouse model, point mutations and deletions re separately identified by gpt (6-thioguanine-resistant) and Spi- (sensitive to P2 interference) selections, respectively.(omitted)
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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