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이성림 교수 외 대학원생 4명 생활과학적 활용 및 대응 방안 포스터 우수상 수상
2024-12-09소비자학과/소셜이노베이션융합전공 이성림 교수님, 박사과정생 정진우, 석사과정생 채우흔, 엽문혜, 최신묘가 2024년 사단법인 대한가정학회가 주관한 고령사회에서 생성형 AI의 생활과학적 활용 및 대응 방안 포스터 발표 공모전에서 '중고령자의 디지털헬스 이용 의도에 관한 연구 : 개인정보 이용 허용도와 디지털역량을 중심으로' 라는 내용으로 우수상을 수상하였습니다. 진심으로 축하드립니다.
2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과 대학원생 수상
2023-08-212023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 수상 · 수상내용: 2023학년도 제1회 대학원 연구성과 경진대회(SKKU Research Matters) 사회과학 분야 장려상 수상 · 수 상 자: 소비자학과-소셜이노베이션융합전공 대학원생 정진우 학생(지도교수 이성림) · 논 문 명: The Disabled's Learning Aspiration and E-learning Participation
석사과정생 고동근, 박남준 학생(지도교수: 김재광) 논문 CIKM 2023 Short papers에 채택
2023-08-10main Lab.(지도교수: 김재광)의 고동근(인공지능융합학과, 소셜이노베이션융합전공), 이동준(전자전기컴퓨터공학과), 박남준(소프트웨어학과, 소셜이노베이션융합전공-진입예정), 노경래(소프트웨어학과), 박현진(소프트웨어학과) 학생들이 연구한 논문 “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models” 이 세계 최고 권위 정보검색(Information Retrieval) 및 데이터마이닝 학회인 CIKM 2023 (32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management), Short papers에 채택되었습니다. 논문은 23년 10월 영국 버밍엄에서 발표될 예정입니다. 본 논문은 소셜이노베이션융합전공, 인공지능융합학과와 전자전기컴퓨터공학과 및 소프트웨어학과 석사과정 학생들과 소프트웨어학과 2학년 학부생의 협업을 통한 결과물로서 데이터셋에 존재하는 bias sample로 인한 인공지능 모델의 부정확함을 줄이기 위해 생성모델을 통한 Few shot learning을 하여 Debiased 모델학습 방법을 제안하였습니다. 논문의 자세한 내용은 다음과 같습니다. [논문] Donggeun Ko, Dongjun Lee, Namjun Park, Kyoungrae Noh, Hyeonjin Park and Jaekwang Kim, “AmpliBias: Mitigating Dataset Bias through Bias Amplification in Few-shot Learning for Generative Models,” In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2023), Oct. 2023. [Abstract]. Deep learning models have demonstrated successful performance in image classification tasks. However, these models exhibit a dependency on peripheral attributes of input data, such as shapes and colors, eventually leading to become biased towards these certain attributes, resulting in subsequent degradation of performance. To address this issue, debiasing techniques have been explored to enhance the robustness of model from biases. Recent debiasing techniques improve biased classifier f_b by reweighting technique or augment the biased dataset to mitigate bias. In this paper, we focus on the latter approach, presenting AmpliBias, a novel framework that tackles dataset bias by leveraging generative models to amplify bias and facilitate the learning of debiased representations of the classifier. Our method involves three major steps. First, we train a biased classifier, f_b, using a biased dataset and extract top-K biased-conflict samples. Subsequently, we train a generator on a bias-conflict dataset composed solely of the top-K samples to learn the distribution of bias-conflict samples. Finally, we re-train the classifier with the new debiased dataset, allowing the biased classifier to competently learn debiased representation. Extensive experiments validate that our proposed method effectively debiases the biased classifier.