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자연어 처리 분야에서 반어 및 비꼼 탐지의 중요성이 커지고 있음에도 불구하고, 한국어에 관한 연구는 다른 언어들에 비해 상대적으로 많이 부족한 편이다. 본 연구는 한국어 텍스트에서의 반어 탐지를 위해 다양한 모델을 실험하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 BERT기반 모델인 KoBERT와 ChatGPT를 사용하여 반어 탐지 실험을 수행하였다. KoBERT의 경우, 감성 데이터를 추가 학습하는 두 가지 방법(전이 학습, 멀티태스크 학습)을 적용하였다. 또한 ChatGPT의 경우, Few-Shot Learning기법을 적용하여 프롬프트에 입력되는 예시 문장의 개수를 증가시켜 실험하였다. 실험을 수행한 결과, 감성 데이터를 추가학습한 전이 학습 모델과 멀티태스크 학습 모델이 감성 데이터를 추가 학습하지 않은 기본 모델보다 우수한 성능을 보였다. 한편, ChatGPT는 KoBERT에 비해 현저히 낮은 성능을 나타내었으며, 입력 예시 문장의 개수를 증가시켜도 뚜렷한 성능 향상이 이루어지지 않았다. 종합적으로, 본 연구는 KoBERT를 기반으로 한 모델이 ChatGPT보다 반어 탐지에 더 적합하다는 결론을 도출했으며, 감성 데이터의 추가 학습이 반어 탐지 성능 향상에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다.

Despite the increasing importance of irony and sarcasm detection in the field of natural language processing, research on the Korean language is relatively scarce compared to other languages. This study aims to experiment with various models for irony detection in Korean text. The study conducted irony detection experiments using KoBERT, a BERT-based model, and ChatGPT. For KoBERT, two methods of additional training on sentiment data were applied (Transfer Learning and MultiTask Learning). Additionally, for ChatGPT, the Few-Shot Learning technique was applied by increasing the number of example sentences entered as prompts. The results of the experiments showed that the Transfer Learning and MultiTask Learning models, which were trained with additional sentiment data, outperformed the baseline model without additional sentiment data. On the other hand, ChatGPT exhibited significantly lower performance compared to KoBERT, and increasing the number of example sentences did not lead to a noticeable improvement in performance. In conclusion, this study suggests that a model based on KoBERT is more suitable for irony detection than ChatGPT, and it highlights the potential contribution of additional training on sentiment data to improve irony detection performance.

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쿠버네티스 환경에서 컨테이너 워크플로의 실행 시간 개선을 위한 컨테이너 재시작 감소 기법 = Technique to reduce container restart for improving execution time of container workflow in kubernetes environments 강태신, 유헌창 p. 91-101

키값 저장소 기반 블록체인 시스템에서 리드 솔로몬 부호화된 블록 저장 = Reed-Solomon encoded block storage in key-value store-based blockchain systems 이성현, 최진춘, 이명철 p. 102-110

무인기 자율임무를 위한 모델 기반 지능형 프레임워크 인터페이스 = Model-based intelligent framework interface for UAV autonomous mission 손건준, 이재호 p. 111-121

Scheme 프로그래밍 모바일 앱 구현과 인터프리터 성능 평가 = Implementation of a Scheme mobile programming application and performance evaluation of the interpreter 김동섭, 한상곤, 우균 p. 122-129

설비 결함 식별 최적화를 위한 오토인코더 기반 N 분할 주파수 영역 이상 탐지 = Autoencoder based N-segmentation frequency domain anomaly detection for optimization of facility defect identification 박기창, 이용관 p. 130-139

수어 번역을 위한 3차원 컨볼루션 비전 트랜스포머 = Three-dimensional convolutional vision transformer for sign language translation 성호렬, 조현중 p. 140-147

한국어 반어 표현 탐지기 = Korean ironic expression detector 방승주, 박요한, 김지은, 이공주 p. 148-155

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