The Welfare States, Social policy, Statistics, Big data, GIS, Text mining, Social problems and suicide.
AI Agent를 활용해 전국 동명칭의 유래를 검색하고 그 안에 담긴 의미를 평가하는 과정 설계를 완료하고 데이터 수집도 일단락했다. 이제 남은 것은 수집된 정보의 질을 살펴보고, 흥미로운 발견을 해보는 것이다. 우선, 서울과 부산을 선택하고 동 이름의 유래에서 생산(특산물)/상업이 핵심적인 지명과 종교나 학문이 핵심적인 의미를 지니는 동을 살펴보았다. 재미있는 점은 생산과 상업에서 유래한 지역은 물이 있는 곳에... Continue Reading →
- 동 명칭의 유래를 찾아서- AI agent를 활용한 두 번째 개인 프로젝트를 해보았다. 질문을 주면 그와 관련된 정보를 웹에서 포괄적으로 검색하고 정해진 형식으로 정보를 저장하는 것이 기본 설계다. 이번에는 한국 동 명칭 전수에 대한 유래 추적과 그 성격을 분석하는 주제를 잡아보았다. 다음 네 개의 에이전트가 열일을 해주었다. 1번 에이전트: 입력된 법정동 목록을 바탕으로 동 명칭의... Continue Reading →
LLM 모델을 연쇄적으로 활용하여 나의 학습에 활용하는 방법을 몇 가지 고민하고 있다. 연습 삼아서 어떤 개념(예, 불평등)을 입력하면 그와 관련된 핵심 인물(학자, 작가, 사회운동가 등 포함)들을 추출하고 관련된 하위 개념을 중심으로 그들의 관련성을 도출해서 다양한 통찰을 얻게 해주는 작업을 하나 자동화해봤다. 나름 그 과정을 도식화해봤다. 이 과정은 크게 세 개의 파트로 나눠지는데, A파트는 키워드를 받고... Continue Reading →
정-반-합의 변증법적 사고는 ChatGPT와 같은 LLM의 현명한 사용에 중요한 통찰을 준다. 특히, LLM이 사용자에게 제공하는 긍정적 피드백에 의한 편향적 사고의 가능성을 예방하는 데 도움이 될 것으로 보인다. LLM은 기본적으로 매우 친절하다. 엉뚱한 소리에도 감탄을 해줘서 이용자를 으쓱하게 만든다. LLM은 도출된 결과에 대한 인간의 긍정적인 피드백을 통해 학습 과정을 강화하는 '인간 피드백에 의한 강화학습(Reinforcement Learning from... Continue Reading →
노법래 교수의 수업과 연구 블로그 