• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.466-467
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• 2018

최근 이미지 인식, 영상 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 인공지능이 적용되면서 딥러닝(Deep learning) 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 딥러닝 중에서도 가장 대표적인 알고리즘으로 이미지 인식 및 분류에 강점이 있고 각 분야에 많이 쓰이고 있는 CNN(Convolutional Neural Network)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 CNN 구조를 변형한 새로운 네트워크 구조를 제안하고자 한다. 일반적인 CNN 구조는 convolution layer, pooling layer, fully-connected layer로 구성된다. 그러므로 본 연구에서는 일반적인 CNN 구조 내부에 FC를 첨가한 새로운 네트워크를 구성하고자 한다. 이러한 변형은 컨볼루션된 이미지에 신경회로망이 갖는 장점인 일반화 기능을 포함시켜 정확도를 올리고자 한다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.149-152
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• 2003

In this paper, data-driven temporal filter methods[1] are investigated for robust feature extraction. A principal component analysis technique is applied to the time trajectories of feature sequences of training speech data to get appropriate temporal filters. We did recognition experiments on the Korean connected digit telephone speech database released by SITEC, with data-driven temporal filters. Experimental results are discussed with our findings.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권3호
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• pp.109-115
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• 2009

Many isolated word recognition systems may generate non-similar words for recognition candidates because they use only acoustic information. In this paper, we investigate several techniques which can exclude non-similar words from N-best candidate words by applying Levenstein distance measure. At first, word distance method based on phone and syllable distances are considered. These methods use just Levenstein distance on phones or double Levenstein distance algorithm on syllables of candidates. Next, word similarity approaches are presented that they use characters' position information of word candidates. Each character's position is labeled to inserted, deleted, and correct position after alignment between source and target string. The word similarities are obtained from characters' positional probabilities which mean the frequency ratio of the same characters' observations on the position. From experimental results, we can find that the proposed methods are effective for removing non-similar words without loss of system performance from the N-best recognition candidates of the systems.

• 수산해양교육연구
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• 제22권1호
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• pp.91-98
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• 2010

물류산업은 세계의 모든 정부 및 국가기관에 의하여 최고로 인식되고 있는 전략적이고 경제적 이윤추구의 전 세계에 걸친 거대한 산업이다. 싱가포르는 물류산업이 가장 발달하고 최고로 바쁜 항만을 갖고 있는 국가 중의 하나이다. 싱가포르의 강점은 아시아에서 훌륭한 문화여건, 금융과 상업적인 클러스터, 통신 및 운송의 연결성을 가지고 있는 가장 세계화된 도시라는 점이다. 싱가포르는 우수한 물리적인 산업기반 시설의 장점에 의하여 자유경쟁의 이득을 향유하고 있다. 그렇지만 이러한 것들만으로는 싱가포르가 우리들의 경쟁자로서 앞서 있다고 확신하기에는 충분하질 않다. 싱가포르는 적은인구와 지지배후지의 부족 등으로 도전에 직면하고 있어서 배후지를 다른 국가로 이전하고 있다. 싱가포르는 세계 경제 속에서의 국제화 중심이 되거나, 남동아시아 성장에 참여하고 배후지의 결속을 증가시키는 선택을 해야 될 것이다. 따라서 이 논문에서는 싱가포르 물류산업의 전략적 발전을 분석하기 위하여 수리통계학적 방법을 적용하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.119-122
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• 2003

In general, triangular shape filters are used in the filter bank when we get the MFCCs from the spectrum of speech signal. In [1], a new feature extraction approach is proposed, which uses specific filter shapes in the filter bank that are obtained from the spectrum of training speech data. In this approach, principal component analysis technique is applied to the spectrum of the training data to get the filter coefficients. In this paper, we carry out speech recognition experiments, using the new approach given in [1], for a large amount of telephone speech data, that is, the telephone speech database of Korean connected digit released by SITEC. Experimental results are discussed with our findings.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.25-25
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• 2023

빅데이터, AI, 인공지능 등 기술이 발전함에 있어서 자율운항도입에 따른 VTS 체계변화에 대한 인식이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 자율운항선박이 상용화함에 따라 요구되는 적합성을 제고하기 위해 영향을 미치는 내외적인 환경요인들을 전문가집단의 브레인스토밍, 설문조사, 인터뷰 등 다방면으로 조사하고, 해당 요소를 기반으로 TOWS분석을 통해 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunities), 위협(Threats)의 각 요소를 상호 결합해 전략주제 도출 및 새로운 관제절차와 관련 기술, 자율운항 교육프로그램, 사이버 보안조치, 자율운항 관련 알고리즘 구성 요소 등 구체적 실행계획을 제시함으로써 예측되는 변화 대응에 기여하고자 한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.134-148
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• 2008

이 연구에서는 발명 특허 분야 인력 양성을 위한 특성화에 대하여 해당 학교 소속 교사들의 인식을 알아보고자 하였다. 연구 목적을 달성하기 위하여 설문 조사를 실시하였으며, 조사 대상은 '07년 특허청의 특성화고 지원 대상학교로 선정된 4개 학교 교사 241명이었으며, 회수된 설문지 중 분석 대상은 126부였다. 이 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 교사들은 산업사회 변화에 따라 학생에게 필요한 교육에 대하여 전문 분야의 특성화 교육이 가장 중요하다고 인식하고 있으며, 그 밖에 직업기초능력교육, 인성교육, 취업준비교육도 중요하다고 인식하고 있다. 둘째, 교사들은 소속 학교가 발명 특허 분야 인력양성을 위해 특성화하는 것에 대해 대체로 필요하다고 인식하고 있다. 셋째, 특성화를 위한 교육과정 개편 과정에서 과원 교사가 발생할 경우에 대부분의 교사들은 부전공 연수를 실시해야 한다고 인식하고 있다. 넷째, 교사들은 특성화를 위한 교육과정 개편시 고려해야 할 사항으로 발명 특허 특성화고 교육과정 개발, 행 재정적 지원 강화, 구성원들의 특성화 성공을 위한 공감대 형성, 교과서 및 교재 개발, 발명 특허 분야 산업 전망 및 여건 등이 중요한 사항이라고 인식하고 있다. 다섯째, 교사들은 특성화 고교 운영의 성공을 위해 고려할 사항으로 수요자 인식 요인(특성화 분야의 수요자(산업체, 학생)의 요구 고려), 적합성 요인(특성화 분야와 학교 내부의 인적 물적 자원과의 적합성), 선택과 집중 요인(학교의 강점을 선택하여 역량을 집중), 독특성 요인(타 학교와 다른 독특한 교육과정 및 프로그램 개발 운영) 등이 고려되어야 한다고 인식하고 있다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제15권4호
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• pp.612-616
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• 2008

구기자 관련종사자들이 구기자의 잠재적 수요를 진작시키게 하는 방법은 첫째, 세계 각지에 생산되는 모든 구기자의 성분을 철저히 분석하고 우리나라에서 생산되는 구기자의 강점을 소비자들에게 투명하게 인식할 수 있어야 한다. 둘째, 구기자 구매자들이 구기자를 구입할 때 어떤 속성을 기준으로 구매하는지도 사전분석을 통해 체계적으로 알고 있어야 하고 구기자 수요를 창출한다는 것은 매우 미시적 대응에 지나지 않는다는 것이다. 셋째, 구기자의 여러 성분 가운데 소비자들에게 가장 인식될 수 있는 성분에 집중하는 동시에 소비자들이 쉽게 음용할 수 있도록 장소, 시간, 소유, 지각, 가치의 부정적 요인들을 제거시킬 수 있는 방안도 병행하여 적극적으로 강구되어져야 한다. 본 연구의 한계점은 설문에 관한 인식이 설문에 답하면 추후 부정적인 결과, 세무조사를 받을 것이라는 편견과 바쁘다는 핑계가 가장 높아 낮은 응답을 보였다. 사실 이러한 설문은 오히려 구기자 및 한약재 관련 종사자들에게 직 간접적으로 수요촉진과 '객관적인 시장보호 장벽'이라는 긍정적 효과를 얻어낼 수 있음에도 불구하고 냉소적이고 부정적인 견해를 갖고 있는 것은 우리나라 구기자 시장 발전에 결코 바람직스럽지 않는 일이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.553-564
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• 2021

본 연구는 자활근로사업 참여자의 참여 인식, 자기효능감, 자아존중감, 임파워먼트가 자활 의지에 미치는 영향을 파악하고자 수행되었다. 이러한 연구를 위해 G구 지역 내에서 자활근로사업 참여자를 대상으로 조사를 실시하였다. 연구 결과, 자활사업 참여자의 참여 인식과 자기효능감, 임파워먼트는 자활 의지에 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 자활사업 참여자의 참여 인식, 자기효능감, 자아존중감이 자활 의지에 영향을 미치는 과정에서 참여 인식과 자기효능감은 임파워먼트가 부분매개, 자아존중감은 완전매개하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 다음과 같이 자활사업 참여자의 자활 의지 향상을 위한 실천적 제언을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 자활사업 참여자가 자활사업에 대해 올바르게 인식할 수 있도록 수급자 신청 및 선정, 자활계획 수립, 게이트웨이 교육과정에서 체계적인 교육과정이 필요하다. 또한, 참여자의 자활에 대한 희망을 강화시키기 위해 자활센터에서 제공하는 사례관리 시스템을 체계화하고 역할을 재정립할 필요가 있다. 셋째, 자활사업 참여자의 강점을 파악하여 자활에 대한 성과를 만들어내고, 자신의 문제를 스스로 해결하고 행동의 변화가 이루어질 수 있도록 잠재된 동기를 강화시키는 프로그램을 운영해야 한다. 넷째, 참여자들이 사업 참여 과정에서 경험하는 소외와 사회적 배제를 해소할 수 있도록 참여자의 임파워먼트 향상과 실무자의 전문적인 능력을 강화해야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.26-29
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• 2016

웹 문서 추천 시스템에서는 유사한 내용의 문서임에도 불구하고 URL이 달라서 다른 문서로 인식하여 사용자에게 추천하는 데이터 희소성 문제가 있다. 여기서 기존 연구들은 이 문제에 대한 해결 방법으로 TF-IDF를 이용하였으나 비용 및 시간의 한계가 있으며 유의어 분류 문제가 있다. 본 논문에서는 Word2Vec을 이용한 웹문서 학습 시스템을 통해 문제를 해결한다. 제안 시스템은 언론사의 뉴스를 수집하고 이를 정형화된 형식으로 분석하여 가공하는 전처리 과정을 거친 후 Word2Vec 학습을 통해 문서 벡터를 생성하고 이를 K-Means 클러스터링으로 유사 문서군으로 분류한다. 이 시스템을 이용하면 데이터 희소성 문제를 해결할 뿐만 아니라 연산량이 TF-IDF에 비해 줄어들고 유의어 분류 시 유사도가 높아지는 강점이 있다.