Distributed Agent Robotic System (DARS)은 독립된 로봇 개체들이 스스로 판단하고 행동하는 시스템이다. DARS에서는 각 개체가 주위 환경과 이웃한 개체들의 상태를 인식하고 자신의 처한 환경에 맞게 행동해야 한다. 따라서 DARS 시스템에서는 센서와 같이 주위 환경을 인식하는 시스템이 매우 중요한 역할을 담당한다. 특히 주위의 장애물을 회피하거나 이웃한 개체와의 거리를 측정하기 위한 시스템은 DARS에서는 필수적이다. 물체와의 거리를 판별하기 위해서는 적외선이나 초음파를 이용한 시스템이 많이 사용된다. 본 논문에서는 적외선 센서를 이용한 거리 측정 시스템을 제안한다. 적외선을 쏘고 물체에 반사되어 나오는 적외선의 세기를 이용해서 거리를 측정할 수 있기 때문이다. 또한 DARS의 거리 측정 시에 고려해야 할 환경적인 요인에 대해 알아보고 실험을 통해서 미칠 수 있는 영향력을 측정한다.
기계 학습을 활용하여 요약문을 생성했을 경우, 해당 요약문의 정확도를 측정할 수 있는 도구는 필수적이다. 원문에 대한 요약문의 사실관계 일관성의 파악을 위해 개체명 유사도, 기계 독해를 이용한 질문-답변 생성을 활용한 방법이 시도되었으나, 충분한 데이터 확보가 필요하거나 정확도가 부족하였다. 본 논문은 딥러닝 모델을 기반한 개체명 인식기와 질문-답변쌍 정확도 측정기를 활용하여 생성, 필터링한 질문-답변 쌍에 대해 일치도를 점수화하는 방법을 제안하였다. 이러한 기계적 사실관계 확인 점수와 사람의 평가 점수의 분포를 비교하여 방법의 타당성을 입증하였다.
본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.
효율적인 영상의 검색과 동영상의 축약을 위해 선행되어야 하는 것이 동영상 정보에서 의미를 추출하여 영상 정보를 어노테이션 하는 작업이다. 어노테이션을 위한 동영상의 의미 정보는 다양한 방식에 의해 얻어질 수 있다. 동영상의 의미정보는 영상의 개체들의 단순한 정체 정보를 추출하는 방식과 개체들이 만들어 내는 상황정보를 추출하는 방식으로 구분될 수 있다. 하지만 개체들의 단순 정보만으로 어노테이션을 진행하기 보다는 개체들 간의 상호작용이나 관계에 대한 표현을 개체 정보와 함께 고려하여 대화 상황에 대한 온전한 의미를 어노테이션 하는 것이 더욱 좋다. 본 논문은 영상으로부터 화자정보를 추출하고 대화상황을 구성하여 어노테이션 하는 것에 대한 연구이다. 인식된 얼굴 정보로부터 현재 영상에 누가 있는 지 알아낸 후 입의 움직임을 분석하여 화자가 누구인지 알아내고, 화자와 청자 및 자막의 유무를 통해 대화 상황을 추출하여 XML로 변환하는 방법을 본 연구에서 제안한다.
번식시기동안 상호 이소종인 노랑턱멧새와 붉은뺨멧새의 song을 충청북도 청원군 강내면에서 녹음하여 분석하였다. 두종의 수컷들을 대상으로 playback실험을 실시하였다. 노랑턱멧새와 붉은뺨멧새가 각각 자연적 그리고 인공적인 song repertoires로 playback을 하였을 때 이웃-낯선개체를 인식하는지의 여부를 조사하였다. 또한 붉은뺨멧새에 대해 전반부의 song과 후반부의 song을 playback하여 이웃-낯선개체의 인식 여부도 조사하였다. 노랑턱멧새는 자연적인 song repertoires로 이웃-낯선개체를 인식하였으나, 인공적인 song에 대해서는 반응하지 않았다. 붉은뺨멧새는 자연적, 인공적, 그리고 song의 전반부를 playback하였을 때 이웃-낯선개체를 구별하였다. 반면에 song의 후반부를 playback하였을 때는 반응하지 않았다.
최근 빅데이터 산업이 큰 폭으로 발전하는 만큼 개인정보 유출로 인한 사생활 침해 문제의 관심도 높아졌다. 자연어 처리 분야에서는 이를 개체명 인식을 통해 자동화하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 한국어 위키피디아 문서의 본문에서 비식별화 정보를 지닌 문장을 식별해 반자동으로 개체명 인식 데이터를 구축한다. 이는 범용적인 개체명 인식 데이터에 반해 비식별화 대상이 아닌 정보에 대해 학습되는 비용을 줄일 수 있다. 또한, 비식별화 정보를 분류하기 위해 규칙 및 통계 기반의 추가적인 시스템을 최소화할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 데이터는 총 12개의 범주로 분류하며 의료 기록, 가족 관계와 같은 비식별화 대상이 되는 정보를 포함한다. 생성된 데이터셋을 이용한 실험에서 KoELECTRA는 0.87796, RoBERTa는 0.88575의 성능을 보였다.
이 논문에서는 개체를 명확하게 분류하기 어려운 곤충 발자국 영상으로부터 개체를 인식하기 위해서 추출된 특징값 성분들의 기여도를 측정하고, 서로 관계된 기여도에 따라 가중치를 조정하는 퍼지 가중치 결정 방법을 제안한다. 곤충은 몸의 크기가 작아서 발자국은 작은 점의 형태로 나타난다. 그리고 다른 생물체의 발자국과 달리, 규칙적인 형상을 정의하기 어렵고 발자국 데이터와 구분이 분명하지 않는 노이즈와 혼재하기 때문에 개체를 판단하는데 많은 어려움이 있다. 이런 이유로 추출된 곤충 발자국 특징값은 명확하게 구분되는 특징성분 영역과 그렇지 않는 성분을 함께 가지게 된다. 이중 어떤 성분이 다른 성분과 비교하여 다른 클래스와 구분하기에 충분한 변별력을 가질 경우, 개체를 분류하도록 높은 가중치를 할당한다. 산출된 가중치는 퍼지함수에 의해서 출력신호를 결정하고 우세한 출력신호에 의해서 개체를 판단할수 있다. 제안한 기여도 퍼지 가중치 결정 방법을 이용하여 발자국영상의 인식 실험을 수행하고 실험 결과를 제시하였다.
레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.
충북 청원군 일대에서 휘파람새 6 개체에 대하여 군집내 인 청원군집의 song과 군집외 인 제주개체의 song을 이용하여 playback실험을 실시하였다. 실험의 대상개체는 모두 다두 군집의 song에 대하여 강한 반응을 보였으나 군집 사이에 대하여 통계적으로 의미 있는 차이를 나타내지는 않았다. 이러한 결과는 청원군집내의 개체간의 먼 간격으로 인하여 이웃 개체간의 적은 상호작용에서 기인되어지는 것으로 판단된다. Song의 부분들이 song의 인식에 기여하는 정도를 파악하기 위하여, 휘파람새 song의 whistle 부분과 complex syllsble 부분을 이용하여 playback실험을 실시하였다. Complex syllable 부분에 대한 반응의 정도가 whistle 부분에 비하여 의미 있게 높았으며, 이러한 것은 song의 특정한 부분이, complex syllable, 개체의 song인식에 필요한 주된 정보를 담고 있다는 'releaser '가설을 지지하는 결과로 나타났다.
포스트 코로나시대에는 다가올 디지털 인프라 사회에서의 안전하고 편리한 사이버 경제활동을 구현하기 위해서 비대면 인증수단으로서 텔레바이오인식기술의 중요성은 증가할 것으로 전망된다. 이에 따라 바이오인식 관련 국제표준화기구인 ITU-T SG17 Q10(ID Management & Telebiometrics)에서 추진중인 반려동물 개체식별 인증서비스, 헬스케어 응용서비스, 인공지능서비스에서의 생체정보 보호기술 등에 관한 텔레바이오인식기술 표준화 현황을 면밀히 분석하여, 향후 디지털 사회로의 대전환 시대가 도래함에 따른 동물 개체식별 인증서비스, 디지털 헬스케어 응용서비스, 주율주행 응용서비스 등 폭넓게 생활속에 적용되고 진화하고 있는 텔레바이오인식기술 국제표준화 추진현황에 대하여 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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