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학생 답안 분석과 정답 템플릿 생성에 의한 한국어 서답형 문항의 자동채점 시스템
강승식(SeungShik Kang),장은서(EunSeo Jang) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.5
본 논문은 컴퓨터 기반의 자동 채점 시스템을 실용적으로 활용할 수 있도록 자연어 처리 기술을 이용하여 채점 기준표 작성 과정을 쉽게 하고 수작업 채점 비용의 절감 및 채점 기간을 단축시키는 방법을 제안한다. 자동 채점의 기준이 되는 정답 템플릿은 학생들이 작성한 답안들로부터 쉽고 편리하게 작성할 수 있도록 하였으며, 채점 정확도를 향상시키고 채점 오류를 최소화하여 신뢰도를 높이고자 하였다. 수작업 채점 대신에 자동채점 시스템을 도입하였을 때 그 효용성을 검증하기 위하여 2014년도 국가수준 학업성취도 평가의 사회과목 답안에 대해 자동 채점을 수행하였다. This paper proposes a computer-based practical automatic scoring system for Korean short answers through student answer analysis and natural language processing techniques. The proposed system reduces the overall scoring time and budget, while improving the ease-of-use to write answer templates from student answers as well as the accuracy and reliability of automatic scoring system. To evaluate the application of the automatic scoring system and compare to the human scoring process, we performed an experiment using the student answers of social science subject in 2014 National Assessment of Educational Achievement.
김지예(JiYe Kim),이나윤(NaYoon Lee),장은서(EunSeo Jang),김한별(HanByeol Kim),임소정(SoJeong Lim),문다현(DaHyon Moon),이한용(HanYong Lee) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
본 논문은 병원에서 처방받은 의약품의 정보 검색의 어려움을 인식하고, 이를 해결하기 위해 OCR과 LLM을 활용한 애플리케이션을 제안한다. 사용자는 간편하게 처방전을 촬영하여 업로드하면 OCR을 통해 의약품정보를 추출하고 저장할 수 있다. 또한 OPEN AI API의 프롬프트로 특정 role을 지정해 의약품 관련 질문에 답변하는 챗봇 시스템을 제공한다. 이를 통해 사용자는 복잡한 의약품 정보를 쉽게 이해할 수 있고 필요한 정보를 바르게 얻을 수 있다. This paper recognizes the difficulty in accessing information about drug prescribed in hospitals and proposes an application utilizing OCR and LLM to address this issue. Users can easily capture and upload prescriptions, enabling OCR to extract and store drug information. Additionally, it provides a chatbot system that responds to drug-related inquiries by specifying a particular role using the OPEN AI API prompt. Through this, users can easily comprehend complex drug information and obtain the necessary details accurately.