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[Weekly Papers] LLM 기반 임베딩으로 인간 신념 구조 모델링하기
대형 언어 모델(LLM)을 활용해 인간 신념 구조를 벡터화한 최신 연구를 소개한다. S-BERT와 contrastive learning으로 정치·종교 등 여러 이슈에서 신념의 연결성과 양극화를 모델링하였다.논문명: A semantic embedding space based on large language models for modelling human beliefs저자: Lee et al. (이병휘 Byunghwee Lee)저널: Nature Human Behaviour, 2025 연구 목적 온라인 토론 사이트의 찬반 투표 기록을 활용해 인간 신념(Human beliefs) 구조를 대형 언어 모델(LLM)로 벡터화함. 연구 방법 S-BERT에 triplet-based contrastive lea..
2025.06.15
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KDI국제정책대학원 데이터사이언스 전공 후기(2) – 2025년 봄학기 성적 및 과목별 리뷰
KDI국제정책대학원(KDIS) 데이터사이언스 전공 2025년 봄학기, Python과 Korean Economic Development 수업에 이어, 나머지 3개 핵심 과목(R Fundamentals for Public Policy, Introduction to Computational Social Science, Statistical Foundations for Data Scientists)에 대한 학습 경험과 소회를 정리함. ■ R Fundamentals for Public Policy (김병구 교수님) → 내 성적: A- 정책 데이터 분석에 특화된 R 프로그래밍 입문 수업. Python과 마찬가지로 완전 초보를 대상으로 기초 문법, 데이터 프레임 다루기, 시각화(ggplot2), 간단한 데이터 전처..
2025.05.14
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KDI국제정책대학원 데이터사이언스 전공 후기(1) – 2025년 봄학기 성적 및 과목별 리뷰
KDI국제정책대학원(KDIS) 데이터사이언스 전공 2025년 봄학기 성적과 과목별 학습 후기.Python, R, 통계학 기초, 계산 사회과학 입문 등 주요 수업에 대한 소회 1. 학기 개요 및 GPA2025년 봄학기 KDI국제정책대학원(KDI School of Public Policy and Management, 이하 KDIS)에서 데이터사이언스 전공 정규 수업을 시작했다. 총 5과목을 수강했고, 학기 GPA는 3.67. KDIS는 GPA 만점이 4.0(A)이므로 3.67은 A-에 해당하는 수준이다.기대 이상의 성적이지만, (결코 우수한 성적은 아니다.)과목별 프로젝트나 학습과 관련해서 아쉬움이 남는 것들도 있어 기억이 흐려지기 전에 여기 기록한다. 2. 과목별 성적 및 학습 후기■ Korean E..
2025.05.13
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『한반도 그랜드 디자인』: 건축가 김석철이 꿈꾼 통일 한반도의 공간 전략
『한반도 그랜드 디자인』은 건축가 김석철이 제안한 통일 한반도의 장기 국토 전략이다. 남북을 아우르는 국토 균형발전과 수도 기능 재편의 비전을 담았다. 『한반도 그랜드 디자인: 2013 대통령 프로젝트』는 건축가 김석철이 2012년에 발표한 책이다. 이 책은 남북 모두에 적용할 수 있는 한반도 전체의 국토·도시 공간 전략을 제안한다. 저자는 무분별한 개발과 정치적 목적의 단기 토건사업을 비판하며, 국가 차원의 장기적 공간 전략이 필요하다고 강조한다. 책의 배경과 목적저자는 2013년을 남북 모두에게 위기이자 기회의 해로 보았다. 차기 정부가 추진해야 할 인프라 혁신 방안으로 ‘국토 공간 질서의 전면 재편’을 주장한다. 남한의 수도권 집중과 지방 소외, 북한의 인프라 공백 문제를 동시에 해결할 수 있는 ..
2025.05.08
