김주애 연구실
한국외국어대학교 본교(제1캠퍼스) Language & AI 융합학부
김주애 교수
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한국외국어대학교 본교(제1캠퍼스) Language & AI 융합학부 김주애 교수
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편향 완화와 공정한 언어모델
편향 완화와 공정한 언어모델
질의응답 시스템과 대화형 인공지능
자연어처리와 한국어 언어지능
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
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27총합
5개년 연도별 피인용 수
154총합
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3
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1
erratum
|
bronze
·
인용수 1·
2023Efficient and Stable Perovskite Solar Cells with a High Open‐Circuit Voltage Over 1.2 V Achieved by a Dual‐Side Passivation Layer
Ju‐Hyeon Kim, Yong Ryun Kim, Juae Kim, Chang‐Mok Oh, In‐Wook Hwang, Jehan Kim, Stefan Zeiske, Taeyoon Ki, Sooncheol Kwon, Heejoo Kim, Ardalan Armin, Hongsuk Suh, Kwanghee Lee
IF 26.8
Advanced Materials
Adv. Mater. 2022, 34, 2205268 DOI: 10.1002/adma.202205268 There is an error in the grant number in the acknowledged funding information for the program of Future Hydrogen Original Technology Development in the originally published article. The grant number is corrected as “2021M3I3A1084747”, so the funding acknowledgement is revised as: “…by the program of Future Hydrogen Original Technology Development (No. 2021M313A1084747) through the NRF funded by MSIT…”
https://doi.org/10.1002/adma.202300754
Passivation
Materials science
Perovskite (structure)
Acknowledgement
Dual (grammatical number)
Engineering physics
Layer (electronics)
Hydrogen
Open-circuit voltage
Optoelectronics
2
article
|
인용수 7
·
2023Photostable organic solar cells based on non-fullerene acceptors with an aminated bathocuproine electron transport layer
Yong Ryun Kim, Sanseong Lee, Juae Kim, Juhui Oh, Ju‐Hyeon Kim, Taeyoon Ki, Chang‐Mok Oh, In‐Wook Hwang, Hongsuk Suh, Kwanghee Lee, Heejoo Kim
IF 9.5
Journal of Materials Chemistry A
Solution-processed bathocuproine (BCP) has been widely used in fullerene (FA)-based organic solar cells (OSCs) for decades as an electron transport layer (ETL).
https://doi.org/10.1039/d2ta09327h
Organic solar cell
Fullerene
Layer (electronics)
Materials science
Electron transport chain
Electron acceptor
Electron
Nanotechnology
Optoelectronics
Chemical engineering
3
article
|
인용수 43
·
2022Efficient and Stable Perovskite Solar Cells with a High Open‐Circuit Voltage Over 1.2 V Achieved by a Dual‐Side Passivation Layer
Ju‐Hyeon Kim, Yong Ryun Kim, Juae Kim, Chang‐Mok Oh, In‐Wook Hwang, Jehan Kim, Stefan Zeiske, Taeyoon Ki, Sooncheol Kwon, Heejoo Kim, Ardalan Armin, Hongsuk Suh, Kwanghee Lee
IF 26.8
Advanced Materials
Suppressing nonradiative recombination at the interface between the organometal halide perovskite (PVK) and the charge-transport layer (CTL) is crucial for improving the efficiency and stability of PVK-based solar cells (PSCs). Here, a new bathocuproine (BCP)-based nonconjugated polyelectrolyte (poly-BCP) is synthesized and this is introduced as a "dual-side passivation layer" between the tin oxide (SnO<sub>2</sub> ) CTL and the PVK absorber. Poly-BCP significantly suppresses both bulk and interfacial nonradiative recombination by passivating oxygen-vacancy defects from the SnO<sub>2</sub> side and simultaneously scavenges ionic defects from the other (PVK) side. Therefore, PSCs with poly-BCP exhibits a high power conversion efficiency (PCE) of 24.4% and a high open-circuit voltage of 1.21 V with a reduced voltage loss (PVK bandgap of 1.56 eV). The non-encapsulated PSCs also show excellent long-term stability by retaining 93% of the initial PCE after 700 h under continuous 1-sun irradiation in nitrogen atmosphere conditions.
https://doi.org/10.1002/adma.202205268
Passivation
Materials science
Perovskite (structure)
Energy conversion efficiency
Optoelectronics
Open-circuit voltage
Layer (electronics)
Halide
Chemical engineering
Voltage
정부 과제
1
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1
주관|
2023년 5월-2024년 5월
|68,341,000원대화형 인공지능을 위한 소셜미디어 텍스트의 편향을 완화하는 학습 방법
본 연구에서는 대화형 인공지능이 갖는 고질적인 편향성(Bias) 문제를 '특정 집단 또는 개인을 향한 차별과 혐오표현'으로 정의하고, 인공지능의 공정성과 신뢰성 향상을 위해 소셜미디어 텍스트의 편향성을 완화하는 학습 방법을 제안한다. 또한 제안 방법을 확장하여 언어/문화적 차이와 편향과의 관계를 밝히는 융합연구를 진행한다.
대화형 인공지능 모델의 편향성 완화 연구는 다음 세 가지의 단계를 포함한다.
단계 1. 지식 그래프를 활용한 자동 대조 샘플(Contrastive samples) 생성
단계 2. Contrastive learning 방법을 기반으로 한 소셜미디어 텍스트의 편향성을 완화하여 학습하는 방법 제안
단계 3. 자동 생성 된 다국어 Contrastive samples를 활용한 편향과 언어/문화적 연관성 분석
자연어처리
편향성
소셜미디어
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증축 데이터 세트를 이용하여 FAQ 모델을 학습시키는 방법 및 장치
상태
공개출원연도
2023출원번호
1020230050633뉴럴 네트워크 기반 FAQ 분류 및 뉴럴 네트워크 학습을 수행하는 전자 장치
상태
공개출원연도
2023출원번호
1020230047672질의응답 시스템 및 그 제어 방법
상태
공개출원연도
2023출원번호
1020230002717맞춤형 인사이트 리포트
연구실의 전체 데이터를 활용한 맞춤형 인사이트 리포트
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