디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
인지 및 추론 연구를 위한 테스트베드
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.1.59
프랑소와 숄레(François Chollet)가 제안한 Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)는 특정 문제에 매몰되지 않고, 일반화가 가능한 지능의 개발을 위해 디자인된 아이큐 테스트 형태의 벤치마크로, 인간과 컴퓨터 모두의 인지 능력을 측정하기에 적합하다. 대부분의 문제를 풀 수 있는 사람에 반해, 30% 이상의 문제를 풀 수 있는 컴퓨팅 기반 ARC-Solver는 알려지지 않았다. 이 연구에서는 기존 ARC의 난이도를 유지하면서도 모델의 복잡도를 간소화하기 위해 탐색 공간을 최소화한 벤치마크 데이터 Mini-ARC를 소개한다. Mini-ARC의 수집을 위해, 인간의 풀이 과정을 추적할 수 있는 인터페이스인 O2ARC를 고안하였으며, 이를 통해 25명에게 총 3,000여 개의 풀이를 수집하는 데 성공했다. 이 연구는 간소화된 인간의 인지 과정과 그 풀이 과정을 대량으로 확보하는 시스템을 구축하여, 컴퓨팅 기반 ARC-Solver 개발의 새로운 접근법을 제시한다.
DPESS: 임베딩 공간 통계를 이용한 주간 위성 이미지 기반의 인구 통계학적 속성 예측
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.8.742
위성 이미지를 이용하여 사회 경제적 지표로 활용되는 인구 통계를 예측하거나 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 심층 신경망 모델을 기반으로 주간 위성 이미지를 이용하여 특정 지역의 인구 통계학적 속성 값을 예측하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 총 4단계로 이루어진 DPESS 모델은 정보의 손실 없이 많은 수의 입력 위성 이미지를 고정 길이의 벡터로 요약한다. 이는 전이 학습 및 임베딩 공간 통계와 같은 고유한 기술로 인해 가능하다. 연구 결과, 인구 밀도(R² =0.94), 15-29세 그룹 인구수(0.80), 고등학교 졸업 인구수(0.79), 가구당 총 구매력(0.80)과 같은 다양한 인구 통계학적 요소 값을 위성 이미지만으로도 효과적으로 예측할 수 있다. 한편, 본 연구를 다른 국가에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
MOBA 게임 내 욕설 네트워크 분석을 통한 높은 영향력을 가진 악성 유저 탐지 방안
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.12.1312
온라인 게임 산업의 발전과 더불어 게임 내 언어폭력은 심각한 사회적 문제로 떠오르고 있다. 하지만 단순한 필터링이나 신고제도로는 근본적인 문제를 해결하기 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 욕설의 전파경향 분석과 언어폭력 중심유저 탐지를 위한 소셜 네트워크관점에서의 분석방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena)장르 게임인 DotA 2의 채팅로그 분석에 적용하였다. MOBA 게임의 경우, 하나의 큐(매치)에 속하는 유저가 제한되어있어 다른 장르의 게임보다 욕설 네트워크를 분석하기 좋은 플랫폼이다. 욕설을 남발하는 악성 유저의 경우 네트워크를 형성했을 때 높은 중심성(Centrality)을 갖는 경향이 있다. 이러한 특징을 이용하여 네트워크에서 욕설이 전파되는 경향을 파악하고 중심성(Centrality)이 높은 유저를 탐지하였다. 또한 해당 유저를 제재했을 때 전체 네트워크에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 욕설 사용으로 나쁜 영향을 미칠 수 있는 악성유저를 탐지할 수 있었다. 향후에는 유저들의 욕설 전파 유형을 분류하고 각 유형의 유저들이 갖는 특징을 분석한다.
