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| + | 질문 생성 관련 알고리즘 실험 | ||
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| + | ◇ 이경윤 | ||
| + | 이미지 생성 모델 개발 | ||
| + | 이미지 생성 관련 알고리즘 실험 | ||
| + | 람다함수 배포 | ||
| + | 논문 검토 및 수정 | ||
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| + | ◇ 이진수 | ||
| + | 데이터베이스 설계 | ||
| + | API 설계 및 제작 | ||
| + | 서버 배포 | ||
| + | 논문 검토 및 수정 | ||
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| + | ◇ 전호균 | ||
| + | 사용자 인터페이스 설계 | ||
| + | 프런트엔드 시스템 설계 및 개발 | ||
| + | 프런트 엔드 서버 베포 | ||
| + | 논문 검토 및 수정 | ||
==설계== | ==설계== | ||
2023년 12월 19일 (화) 22:38 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 책일기 (독서기록 및 도서 추천 서비스)
영문 : GPT & Stable Diffusion-based Post-Reading Activity services
과제 팀명
컴크리트유토피아
지도교수
정형구 교수님
개발기간
2023년 9월 ~ 2023년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 이*수(팀장)
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 배*윤
서울시립대학교 컴퓨터과학부 20199200** 전*균
서울시립대학교 통계학과 20185800** 이*윤
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
내용 GPT 및 Stable Diffusion을 활용한 독후 활동 생성 서비스를 제안한다.
- 사용자가 남긴 스크랩으로 독서 관련 질문 생성 및 재생성한다.
- 사용자가 남긴 스크랩으로 독서 관련 이미지를 생성한다.
개발 과제의 배경
내용
대중들의 문해력 부족
- 최근 대중들의 문해력 부족이 사회적으로 큰 화두로 떠올랐다.(그림1 참고) 이를 타개하기 위한 방법으로 독서 활동이 언급되고 있지만, 최근 국내 독서율 및 독서량은 지속적으로 낮아지고 있다.
- 이에 ‘리더스’, ‘북모리’와 같은 서비스들이 제공되었으나 깊고 풍부한 독서 경험 제공에는 한계가 있다.
개발 과제의 목표 및 내용
내용
- GPT 기반 독후 질문 생성 모델 개발
- Diffusion 기반 이미지 생성 모델 개발
- 서비스를 실제 체험할 수 있는 애플리케이션 개발
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
- 전 세계적인 기술현황
GPT
- GPT(Generative Pre-Training Transformer)는 Transformer Decoder를 확장시킨 모델이다. GPT를 글 생성 및 요약, 질문 생성 등의 다양한 분야에서 최대한 활용하기 위해 프롬프트 튜닝이 필요하다. 프롬프트 튜닝은 Fine-tuning과 다르게 모델의 가중치를 모두 변경하지 않아 효율적이다.
Stable Diffusion
- Stable diffusion은 Latent Diffusion 모델의 일종으로 Text Encoder를 사용하여 Conditioning을 걸어줄 수 있다. 잠재 이미지 배열은 초기에는 랜덤 배열로 초기화되는데, 텍스트 인코딩과 함께 노이즈를 제거하는 여러 번의 확산 과정을 거친다. 반복 이후 정보가 추가된 잠재 이미지 배열은 이미지 디코더를 통해 텍스트의 문맥을 반영한 고해상도의 이미지를 생성한다.
- 특허조사 및 특허 전략 분석
AI 기반 도서 추천 시스템
- AI-based book recommendation system
- 출원번호/일자 : 1020210175023 (2021.12.08.)
인공지능 독서 플랫폼
- ARTIFICIAL INTELLIGENCE READING PLATFORM
- 출원번호/일자 : 1020200107697 (2020.08.26)
- 기술 로드맵
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
- 마케팅 전략 제시
- ◇ 매년 전자책 독서율은 증가하는 추세이며 출판 산업의 매출액은 7조 8000억[4] 이상으로 파이가 큰 시장이다.(왼쪽 그림)
- ◇ 그러나 넷플릭스, 유튜브와 같은 자극적인 OTT 서비스로 젊은 독자층이 유출되고 있다.
- ◇ 이에 이번 프로젝트의 타겟층은 2~30대로 독후감을 작성하는 재미를 느끼며 독서에서만 얻을 수 있는 깊은 위로와 사유의 기회를 얻을 수 있도록 한다.
- ◇ AI기술을 결합한 Readiary 앱(오른쪽 그림)을 개발한다.
- ◇ 이는 이미지 생성을 통한 시각화 전략과, 문답 전략[1]을 통해 도서에 대한 깊이있는 고찰과 지속가능한 독서활동을 가능케할 것이라 기대한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
◇ GPT 기술을 활용하여 실제 사람이 질문 한 것처럼 자연스러운 질문 생성이 가능하다.
◇ 또한 사용자의 답변을 연계한 재질문이 가능하다.
◇ 이미지 생성 역시 Diffusion 모델을 활용하여 문맥에 맞는 자연스러운 이미지 생성이 가능하다.
◇ 또한 책의 분위기에 맞는 원하는 스타일을 입히는 것이 가능하다.
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
◇ 기존의 독서 앱과 달리 개인화된 질문 생성은 사용자의 서평 작성을 도우며 생성된 그림은 시각자료를 제공하므로 즐거운 독서 경험을 제공한다. 또한 결과물을 공유하여 독서 커뮤니티 활성화에 효과적이다.
◇ 우리가 제시하는 방법은 독서 활동에 상상력과 재미를 부여하는 것이다. 이미지 생성으로 독후 활동에 시각적인 흥미를 주고 독서 경험을 돕는 질문들을 생성하여 풍부한 독서 경험을 제공하므로 젊은 층의 관심을 사로잡을 수 있고 독서율 증진에 효과를 줄 것이다.
◇ 과거 발표된 논문[1]을 보면, 질문 생성 전략 및 시각화 전략의 효과가 독서에 얼마나 긍정적인 영향을 주는 지 연구된 바가 있다. 우리의 어플리케이션은 대중들의 독서율 증진과 지속가능한 독서에 효과적으로 기여할 수 있다.
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
구성원 및 추진체계
◇ 배세윤
질문 생성 모델 개발 질문 생성 관련 알고리즘 실험 배포용 함수 제작 논문 초안 작성
◇ 이경윤
이미지 생성 모델 개발 이미지 생성 관련 알고리즘 실험 람다함수 배포 논문 검토 및 수정
◇ 이진수
데이터베이스 설계 API 설계 및 제작 서버 배포 논문 검토 및 수정
◇ 전호균
사용자 인터페이스 설계 프런트엔드 시스템 설계 및 개발 프런트 엔드 서버 베포 논문 검토 및 수정
설계
설계사양
제품의 요구사항
내용
설계 사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
내용
포스터
내용
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
