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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
심정연 (강남대학교)
저널정보
한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2024.3
수록면
65 - 73 (9page)

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요즘 들어 Chat GPT는 이미 단순한 지식처리를 넘어서 인간 지능의 많은 부분을 대신하고 있고 빠른 속도로 기능이 진화되고 있다. 챗봇 연구의 기본은 수백만년 동안 생존을 가능하게 한 척박한 환경에 적응해온 인간 지능이다. 본 연구에서는 인간 지능 연구와 시스템 모델링 관점에서 인간의 기억과 작동 원리를 고찰하고 사물에 대한 학습/인식과 이해를 동시에 할 수 있도록 구조화 된 기억 모델링을 설계하였다. 단기/장기 기억 구조를 기반으로 학습/인식 모듈을 장기기억인 시멘틱 네트워크와 에피소드 메모리에 직접 연결하여연동시켜 관련 지식과 사실을 추출 할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 실험을 통해 제안 메커니즘의 추출메커니즘을 테스트하였다.어 환경이 미래 인터넷 응용 서비스를 제공하기 위한 동적 망 구성에 효율적으로사용될 수 있음을 보였다.
#정보추출 #기억 모델링 #시멘틱 네트워크 #에피소드 메모리 #인식 #information extraction #memory modeling #semantic network #episodic memory #perception

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