• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.307-319
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• 2023

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.55-58
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• 2024

최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.439-449
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• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.572-577
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• 2009

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.47-56
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• 2024

본 연구는 BERT 기반 자연어처리 모델들을 미세 조정하여 한국어 리뷰 데이터를 대상으로 감성 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 입력 시퀀스 길이에 변화를 주어 그 성능을 비교 분석함으로써 입력 시퀀스 길이에 따른 최적의 성능을 탐구하고자 한다. 이를 위해 의류 쇼핑 플랫폼 M사에서 수집한 텍스트 리뷰 데이터를 활용한다. 웹 스크래핑을 통해 리뷰 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 단계에서는 긍정 및 부정 만족도 점수 라벨을 재조정하여 분석의 정확성을 높였다. 구체적으로, GPT-4 API를 활용하여 리뷰 텍스트의 실제 감성을 반영한 라벨을 재설정하고, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 6:4 비율로 데이터를 조정하였다. 의류 쇼핑 플랫폼에 존재하는 리뷰들을 평균적으로 약 12 토큰의 길이를 띄었으며, 이에 적합한 최적의 모델을 제공하기 위해 모델링 단계에서는 BERT기반 사전학습 모델 5가지를 활용하여 입력 시퀀스 길이와 메모리 사용량에 집중하여 성능을 비교하였다. 실험 결과, 입력 시퀀스 길이가 64일 때 대체적으로 가장 적절한 성능 및 메모리 사용량을 나타내는 경향을 띄었다. 특히, KcELECTRA 모델이 입력 시퀀스 길이 64에서 가장 최적의 성능 및 메모리 사용량을 보였으며, 이를 통해 한국어 리뷰 데이터의 감성 분석에서 92%이상의 정확도와 신뢰성을 달성할 수 있었다. 더 나아가, BERTopic을 활용하여 새로 입력되는 리뷰 데이터를 카테고리별로 분류하고, 최종 구축한 모델로 각 카테고리에 대한 감성 점수를 추출하는 한국어 리뷰 감성 분석 프로세스를 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.