• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.832-846
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• 2020

Service organizations increasingly adopt data-based intelligent engines called chatbots in support of the interaction between customers and the companies. Two different types of chatbots have been suggested and introduced by companies leading the adoption of this emerging technology: rule-based chatbots and natural language processing-based chatbots. While the differences between these two types of technologies look relatively clear, the organizational and practical impacts of the differences have not been systematically explored. This study performed an experiment to compare the use of the two different types of chatbots used in practice by two comparable organizations. These two types of actual chatbots were used by Korean on-line shopping malls with similar business models (mobile shopping), length of history, size and reputation. The comparison was made based on such dimensions as usability, searchability, reliability and attractiveness. Contraty to conventional expectation that the superiority in technology will produce superior usability, the results show mixed superiority. The discussion on the reasons is presented.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1591-1598
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• 2011

The objective of this paper is to study how to apply the functional models in the design reviews and the validation of the subsequent design specifications and standards in the urban rail transit standardization program. The functional models can be obtained based on the requirements. Specifically, the requirements are first represented by the use case and sequence diagrams and then the results are transformed into the functional models using the Systems Modeling Language (SysML) diagrams and the FFBD (Functional Flow Block Diagram) and others. Based on the results of the study, it can be checked whether the original requirements have been reflected properly in the designs. Also, it can be seen that how the possible changes in the requirements affect the functions and thus how the designs should be changed accordingly.

• 영어어문교육
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• 제17권3호
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• pp.161-175
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• 2011

This paper examines Korean EFL high school students' reader responses on an expository text and a narrative text with the same topic. The purpose of the study is to investigate whether they have different reading models depending on the two genres and whether there are any differences depending on the learners' proficiency levels. The analysis focuses on textual, critical, and aesthetic reading models in the reader responses written in English by science-gifted high school students (N=30). The results show that the participants have different reading models in reading an expository text and a narrative text. They tend to read the expository text in a more critical way while reading the narrative text in a more personal and emotional way. Moreover, regardless of the proficiency levels, they wrote longer responses on the narrative text than the expository text. However, the proficiency level of English does not support any significant differences in the types of reading models. The findings provide Korean EFL high school students' characteristics in L2 reading and suggest the pedagogical implication to pursue linguistic development as well as reading for pleasure.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제6권2호
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• pp.125-148
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• 1996

This paper is primarily focused on the function of model management systems such as higher level representations and buildings of optimization models using them, especially in the area of the telecommunication network models. This research attempts to provide the model builders an intuitive language-namely higher level representation-using five distinctivenesses : Objective, Node, Link, Topological Constraint including five components, and Decision. The paper elaborates all components included in each of distinctivenesses extracted from structural characteristics of typical telecommunication network models. Higher level representations represented with five distinctivenesses should be converted into base level representations which are employed for semantic representations of linear and integer programming problems in knowledge: assisted optimization modeling system(UNIK-OPT). Furthermore, for formulating the network model using higher level representations, the reasoning process is proposed. A system called UNIK-NET is developed to implement the approach proposed in this research, and the system is illustrated with an example of the network model.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.319-327
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• 2022

Transformers are the most famous deep learning models that has achieved great success in natural language processing and also showed good performance on computer vision. In this survey, we categorized transformer-based models for computer vision, particularly object detection tasks and perform comprehensive comparative experiments to understand the characteristics of each model. Next, we evaluated the models subdivided into standard transformer, with key point attention, and adding attention with coordinates by performance comparison in terms of object detection accuracy and real-time performance. For performance comparison, we used two metrics: frame per second (FPS) and mean average precision (mAP). Finally, we confirmed the trends and relationships related to the detection and real-time performance of objects in several transformer models using various experiments.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.628-631
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• 2023

We present a new approach to evaluate the generated texts by Large Language Models (LLMs) for meme classification. Analyzing an image with embedded texts, i.e. meme, is challenging, even for existing state-of-the-art computer vision models. By leveraging large image-to-text models, we can extract image descriptions that can be used in other tasks, such as classification. In our methodology, we first generate image captions using BLIP-2 models. Using these captions, we use GPT-4 to evaluate the relationship between the caption and the meme text. The results show that OPT_6.7B provides a better rating than other LLMs, suggesting that the proposed method has a potential for meme classification.

• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.297-311
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• 2021

Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.33-39
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• 2020

자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2544-2552
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• 1997

본 논문은 병렬 프로토콜 구현을 위해서 (1)채널통신 모델, (2)포크-조인 모델, (3)사건조회 모델이라 부르는 3 가지 유형의 다중 프로세스 모델을 제시한다. 각 모델에 대한 병렬화 사양을 위해서 병렬 프로그래밍 언어인 Par. C System을 사용한다. 제안한 다중 프로세스 모델의 성능을 측정하기 위하여 인터넷 프로토콜 스택의 Internet Protocol (IP)을 Transputer상에서 구현한다. IP 프로토콜 기능은 송신측과 수신측으로 분리하고 양측의 병렬화는 Multiple Instruction Single Data(MISD) 구조를 이용한다. 제안한 모델들은 다양한 실행시간 과부하에 대하여 성능 평가와 비교 분석을 한다. 즉, 채널통신 모델에서는 채널을 경유한 사건 송신, 포크-조인 모델에서는 프로세스 생성, 그리고 사건조회 모델에서는 프로세스간 문맥전환시에 발생하는 과부하를 송신측과 수신측에 대하여 성능을 분석한다. 송신측의 성능 측정 결과, 사건조회 모델이 채널통신 모델과 포크-조인 모델과 비교하여 77%와 9%의 빠른 처리 시간을 보였다. 수신측에서는 포크-조인 모델이 채널통신 모델과 사건조회 모델과 비교하여 55%와 107%의 빠른 처리 시간을 보였다.