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의도 요소를 고려한 프롬프트 기반 고품질 AI 면접 데이터 선별 시스템

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dc.contributor.author윤채원-
dc.contributor.author정유철-
dc.date.accessioned2024-08-12T07:00:26Z-
dc.date.available2024-08-12T07:00:26Z-
dc.date.issued2024-07-
dc.identifier.issn1598-8619-
dc.identifier.issn2093-7571-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/28873-
dc.description.abstractLLM(Large Language Model)의 학습 성능은 사용되는 데이터셋의 품질에 크게 의존한다. 특정 도메인의 모델 학습 시 선별된 데이터의 품질에 따라 모델 성능에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 고품질 데이터셋 구축은 모델 성능 향상을 위한 필수적 고려 요소이다. 따라서 본 논문은 AI 면접 도메인의 면접 분석에 사용 할 고품질 데이터 선별을 위한 프롬프트 기반 데이터 정제 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 면접 답변 내 의도 요소 분석을 통해 정밀한 데이터 선별을 가능하게 하며, 각 의도 요소와 대응되는 개별 프롬프트를 추가하여 데이터 선별 근거의 타당성과 효율성의 개선 정도를 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 AI 면접 도메인에서 데이터셋의 신뢰성과 정확성을 향상시키는 새로운 데이터 선별 시스템을 제시함으로써 AI 면접 도메인에 특화된 분석 모델의 학습 효율성을 높이기 위한 토대를 형성한다.-
dc.format.extent12-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보기술학회-
dc.title의도 요소를 고려한 프롬프트 기반 고품질 AI 면접 데이터 선별 시스템-
dc.title.alternativeSelection System of High-Quality AI Interview Data based on Intent-Oriented Prompts-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.doi10.14801/jkiit.2024.22.7.83-
dc.identifier.bibliographicCitation한국정보기술학회논문지, v.22, no.7, pp 83 - 94-
dc.citation.title한국정보기술학회논문지-
dc.citation.volume22-
dc.citation.number7-
dc.citation.startPage83-
dc.citation.endPage94-
dc.identifier.kciidART003104278-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorAI interview-
dc.subject.keywordAuthorgenerative AI-
dc.subject.keywordAuthorprompt engineering-
dc.subject.keywordAuthorintent instruction analysis-
dc.subject.keywordAuthor.-
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College of Engineering (Department of Computer Engineering)
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