실시간 상호커뮤니케이션에 의한 인력기반 질의응답시스템 : rPodo

임희석(Heuiseok Lim),홍성훈(Sunghoon Hong),류기곤(Kigon Ryu) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하p23_final_55.pdf는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.

계산적 사고 교육을 위한 적응적 게임 개발

양영욱(Heuiseok Lim),조재춘(Jaechoon Jo),임희석(Heuiseok Lim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)

지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용한 관광 정책수립 방안 -인천광역시 주요 관광지 중심으로-

민경준,임희석,Min, Kyoungjun,Lim, Heuiseok 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.8

본 연구는 지리정보시스템과 빅데이터 분석 시스템을 활용하여 관광객 유입동향 및 소비패턴 분석에 목적을 둔 연구이다. 인천광역시 주요 관광지 중 송도센트럴파크와 차이나타운을 선정하여 2017년 6월 1개월 동안 유동인구 분석, 카드매출 분석을 진행하였다. 전국 광역시도로부터 송도센트럴파크에 방문한 관광객은 인천광역시, 경기도, 서울특별시 순으로 높게 나타났으며, 외국인 관광객 비중은 중국이 가장 높았다. 차이나타운 관광객의 카드 소비 이용건수는 남성이 여성보다 12.4% 높게 나타났고 카드소비 금액도 남성이 18% 높게 나타났다. 본 연구는 관광객들의 유입동향 및 소비패턴을 분석하여 관광정책 수립의 주요 쟁점들을 도출함으로써 관광정책의 전략적 방안을 제안하는데 시사점이 있다. 본 연구를 바탕으로 향후 관광 인프라 구축 개선에 도움이 될 수 있다고 기대된다. This study aims to analyze tourist inflow trends and consumption patterns using a geographic information system and big data analysis system. Songdo Central Park and Chinatown were selected among the major tourist destinations in Incheon, and floating population analysis and card sales analysis were conducted for one month in June 2017. The number of tourists visiting Songdo Central Park from metropolitan cities across the country was highest in the order of Incheon Metropolitan City, Gyeonggi-do, and Seoul Metropolitan City, and the proportion of foreign tourists was the highest in China. The number of card consumption used by Chinatown tourists was 12.4% higher for men than for women, and the amount of card consumption was also higher for men by 18%. This study has implications for proposing a strategic plan for tourism policy by analyzing the inflow trend and consumption pattern of tourists and deriving major issues in the establishment of tourism policy. Based on this study, it is expected that it can be helpful in improving the construction of tourism infrastructure in the future.

NLP 활용 사례 분석 및 도입에 관한 연구: 분석 프레임워크와 시사점

박현정,임희석,Park, Hyunjung,Lim, Heuiseok 한국IT서비스학회 2022 한국IT서비스학회지 Vol.21 No.2

With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.

가처분 소득 추정 모델 개발에 관한 연구

임성준 ( Sungjun Lim ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2

역사적으로 생명 보험은 상호부조의 형태로 갑작스럽게 어려운 상황이 발생하여도 경제적 어려 움으로부터 가정을 지키는 역할을 해 왔다. 이는 평상 시에 만약의 경우를 대비하여 일정 비용을 지불함으로써 한 가정의 보장을 잘 준비하였기 때문이다. 하지만 한 가정의 경제적 상황은 지속적으로 변하기 때문에 시간이 지남에 따라 청약 당시의 보장 상태가 적절히 유지되고 있음을 확신할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 가처분 소득 추정 모델 개발을 통해 기존에 생명보험에 가입한 고객의 가처분 소득을 추정함으로써 고객에게 적절한 보장 강화의 기회를 제공하도록 한다.

최신 기계번역 품질 예측 연구

어수경,박찬준,문현석,서재형,임희석,Eo, Sugyeong,Park, Chanjun,Moon, Hyeonseok,Seo, Jaehyung,Lim, Heuiseok 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.7

기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다. Quality estimation (QE) can evaluate the quality of machine translation output even for those who do not know the target language, and its high utilization highlights the need for QE. QE shared task is held every year at Conference on Machine Translation (WMT), and recently, researches applying Pretrained Language Model (PLM) are mainly being conducted. In this paper, we conduct a survey on the QE task and research trends, and we summarize the features of PLM. In addition, we used a multilingual BART model that has not yet been utilized and performed comparative analysis with the existing studies such as XLM, multilingual BERT, and XLM-RoBERTa. As a result of the experiment, we confirmed which PLM was most effective when applied to QE, and saw the possibility of applying the multilingual BART model to the QE task.

기계학습 방법을 이용한 치매진단 모델 연구

소아람 ( Aram So ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국컴퓨터교육학회 2017 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.21 No.1

본 논문은 기계학습 방법을 사용하여 데이터를 학습하고, 정상, 치매고위험, 치매 세 가지 유형으로 치매환자를 분류할 수 있는 계층적 모델을 제안하였다. 치매는 고령화 사회에서 가장 큰 문제이며, 사회적 비용 및 시간 소모가 큰 질병 중 하나이다. 따라서 치매검진절차를 바탕으로 계층적 모델을 설계하였으며, 기계학습 알고리즘을 이용하여 데이터를 학습시켜 치매환자를 분류할 수 있는 치매진단 모델을 설계하였다.

워드임베딩을 이용한 온라인 비디오 강의의 고빈도 단어와 키워드 간의 유사도 비교 연구

조재춘 ( Jaechoon Jo ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1

무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.

비지도 학습 기반 클러스터링 기법을 활용한 도심 물류 배송지 최적화 연구

전형준 ( Hyungjun Jeon ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1

최근 이커머스 시장의 지속적인 성장으로 빠른 배송과 대용량 물류 처리를 위한 효율적 배송시스템 마련의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도심 물류 거점에서의 현재 배송 물량 할당의 불균등 문제를 실무적 관점에서 정의하고, 비지도 학습 기반 클러스터링 기법을 통해 불균등 배송 할당 문제를 개선해 보고자 했다. 분석 결과 K-means++ 알고리즘 기반 클러스터링에서 최적화된 물량 할당에 대한 개선 가능성을 검증할 수 있었다. 향후 지형 정보, 교통량 등의 상세변수를 추가하여 머신러닝 기반의 물류 배송 최적화를 위한 연구 영역을 확장할 수 있을 것으로 기대된다.

거꾸로 교실의 학습효과를 높이기 위한 게임화 적용 비교 연구

전희연 ( Hee-yeon Jun ),임희석 ( Heuiseok Lim ) 한국컴퓨터교육학회 2018 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.22 No.1

거꾸로 교실의 성패에 중요한 역할을 하는 온라인 예습 활동은 학습의 성패를 좌우하지만 이 예습활동은 학습자에게 부담의 요소로 작용한다. 따라서 온라인 예습활동에 참여도와 흥미도를 높여 줄 수 있는 방안으로 온라인 강의 시스템에 게임화 요소를 추가하여 그 효과성을 비교 분석하고자 한다. 본 논문은 유튜브 링크를 이용한 전통적인 온라인 학습과 게임화 요소가 적용된 온라인 강의 시스템을 이용한 예습활동의 참여도와 학업성취도가 차이를 보이는지, 또 온라인 강의 시스템의 단어게임결과와 학업성취도의 결과가 연관성이 있는지, 온라인 강의 시스템의 단어게임의 랭킹 시스템은 학습자들의 흥미와 재미를 높여 주었는지 알아보고자 한다.