CEREAL: personality-driven LLM-based conversational recommendation dataset with contextually-enriched and realistic user interactions
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Pil-Sung Kang
서울대학교 산업공학과
산업 데이터 애널리틱스, 멀티모달(시계열/자연어/비전) 인공지능
pilsung_kang@snu.ac.kr
Data Science & Business Analytics Lab은 서울대학교 공과대학 산업공학과에 소속된 연구실입니다. 데이터 기반 지능형 알고리즘으로 산업의 문제를 해결하고, 신뢰할 수 있는 AI의 미래를 만들어갑니다. 제조·금융·에너지 등 다양한 산업 분야에 실질적으로 적용 가능한 기술을 연구합니다.
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해상환경 추정 정확도 향상을 위한 이미지 프로세싱
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출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
20명
최근 5년 졸업
0명
학위 과정 분포: 석사 9명, 박사 11명 (대학원 20명)
대학원 20명
본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 학위 과정 분포)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 학위 과정 분포는 모든 재학생의 과정이 명확히 분류된 경우에만 표시되며 (분류 미상 학생이 1명이라도 있으면 미표시), k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
본 연구는 페이스북의 공개 프로필 데이터 32개 속성으로부터 111,123명의 한국 사용자의 비공개 개인정보를 추론하는 방법을 제시합니다. 5개의 분류 알고리즘과 3개의 회귀 알고리즘을 적용한 결과, 성별은 매우 정확하게 추론되었으며, 나이 예측 오차는 평균 0.5년, 결혼 상태와 관계 상태도 무작위 모델보다 정확하게 예측되었습니다. 이는 소수의 공개 정보만으로도 개인의 민감한 속성이 쉽게 유출될 수 있음을 보여줍니다.
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