본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.
본 논문은 사람 이름의 특성을 이용한 이름 인식과 이름의 성별 구분 방법에 대해 제안한다 사랑 이름을 묻는 질의문은 질의-응답 시스템에서 자주 나타난다. 모든 사람 이름을 사전에 등록하는 것은 어렵다. 경우에 따라서는 남녀 이름을 구분할 필요가 있다. 한국 사람 이름의 특성은 주로 3음절로 이루어져 있고. 성씨로 사용되는 음절의 수가 제한적이라는 것이다. 또한 이름에는 한자 독음이 많이 쓰이고, 남자 이름으로 자주 쓰이는 음절과 절자 이름으로 자주 쓰이는 음절이 있다. 이러한 특성을 이용하여 사람 이름 인식과 성별 구분을 수행한다. 일반 웹 문서에서의 실험 결과, 이름 인식의 정확률은 94%를 보였고, 남녀 이름 구분의 정확률은 98%를 보였다.
본 논문에서는 켑스트럼 계수의 변화에 따른 남성화자와 여성화자의 음향학적인 특징벡터를 비교하여 분석하는 기초적인 연구를 수행한다. 특히 FFT 켑스트럼 및 LPC 켑스트럼에 대한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 나타낸다. 향후 이러한 차이점을 기초로 하여 신경회로망 등에 의한 성별 인식에 대한 연구를 수행함으로써 남성화자 및 여성화자를 분리할 수 있는 근거를 마련하는 기초연구이다.
본 논문에서는 잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다.
음성인식에서의 인식률 향상을 위한 노력의 일환으로서, 본 논문에서는 성별을 구분하지 않는 일반적 화자독립 음성인식과 성별에 따른 음성인식의 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 실험을 위해 남녀 각 20명의 화자로 하여금 각각 300단어를 발성하게 하고, 그 음성 데이터를 여성/남성/혼성A/혼성B의 네 그룹으로 나누었다. 우선, 성별 음성인식에 대한 근거의 타당성을 파악하기 위하여 음성 신호의 주파수 분석 및 MFCC 특징벡터들의 성별 차이를 조사하였다. 그 결과, 성별 음성인식의 동기를 뒷받침할 정도의 두드러진 성별 차이가 확인되었다. 음성인식을 수행한 결과, 성을 구분하지 않는 일반적인 화자독립의 경우에 비해 성별 음성인식에서의 오류율이 절반 이하로 떨어지는 것으로 나타났다. 이로부터, 성 인식과 성별 음성인식을 계층적으로 수행함으로써 화자독립의 인식률을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 대학생들의 성희롱 인식과 성 태도 및 성희롱 인식과 성태도의 상관관계에서 남녀 차이가 있는지 검증하기 위해 수행되었다. 전남에 위치한 일개 4년제 대학교에 재학 중인 남녀 대학생 총 250명을 대상으로 2018년 4월 한 달 동안 설문지를 배포하여 최종 220명의 자료를 분석하였다. 자료분석을 위해 서술통계, 독립표본 t-test, Pearson's correlation coefficient를 활용하였다. 연구결과, 남학생의 성희롱 인식 수준이 여학생보다 유의하게 낮은 것으로 나타났고(p<.001), 남학생이 여학생보다 더 보수적인 성 태도를 보였으나 통계적 유의성이 없었다(p=.073). 성희롱 인식과 성태도의 상관관계에서 남학생은 성태도가 개방적일수록 성희롱 인식 수준이 낮았고(r=.301, p=.003), 여학생은 성태도가 보수적일수록 성희롱 인식 수준이 낮았다(r=-.199, p=.025). 본 연구를 통하여 남녀 대학생의 성태도와 성희롱 인식 수준의 상관관계에서 확연한 성별 차이를 확인했다. 향후 성별 특화된 성희롱 예방교육 프로그램 개발이 필요하다.
본 논문에서는 백색잡음 및 자동차잡음 환경 하에서 남녀 성별인식이 가능한 신경회로망에 의한 화자종속 음성인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 음성인식 알고리즘은 남성화자 및 여성화자를 인식하기 위하여 LPC 켑스트럼 계수를 사용하여 신경회로망에 의하여 학습된다. 본 실험에서는 백색잡음 및 자동차잡음에 대하여 총 6개의 신경회로망의 네크워크에 대한 인식결과를 나타낸다. 인식실험의 결과로부터 백색잡음에 대해서는 최대 96% 이상의 인식률, 자동차잡음에 대해서는 최대 88% 이상의 인식률을 구하였다. 마지막으로 본 실험에서는 제안하는 음성인식 알고리즘이 배경잡음 환경 하에서의 기존의 음성인식 알고리즘과 비교하여 본 방식의 알고리즘이 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.
최근 다수한국화장품 브랜드에서 남성 BB Cream을 출시하는 등 화장품은 여성전용이 아니라 많은 남성도 사용하기 시작 하였다. 연예인 김기수는 여성 화장품 메이크업하는 프로그램을 진행하면서 많은 인기를 끌었다. 지금 현대사회에서 남성과 여성의 젠더 스테레오타입은 2차원대립성 성별 다문화로 발전하고 있다. 2016년 서울 강남역 화장실 살인사건을 시발점으로 사회에서 여성 혐오 인식에 대한 화제도 거론되기 시작 하였다. 이 사건으로 페미니즘운동이 다시 일어났고 사회적으로 젠더 문제에 대한 관심도 점차 높아졌으며 사람들은 사회 건설의 주요한 남녀평등화 문제를 인식하게 되었다. 이러한 사회현상을 통하여 대중들은 사회생활 중 스테레오타입의 속박에서 벗어나는 것을 희망하고 있고 애니메이션 광고도 남녀 젠더 스테레오타입이 남성에 치우쳐 있던것으로부터 변화되기 시작하면서 남녀 캐릭터 성별 다양화와 내용전환에 중점을 두고 있다는 것을 알 수 있었다. 애니메이션 광고가 번영하던 초기 광고들의 내용은 남성의 시각을 중심으로 스테레오타입화해서 캐릭터를 표현하였으며 남성 캐릭터를 미화하고 권력과 지위를 짊어지게 하였다. 광고 속 여성은 대부분 종속관계 역할을 맡았지만 페미니즘 운동이 부흥하면서 여성은 자아가치관과 사회평등성에 대해 욕구가 생겨나기 시작 하였다. 이런 현상들은 애니메이션 광고가 남녀 캐릭터를 디자인할 때 예전 전통을 깨뜨리고 스테레오타입이 변화된 새로운 남녀 캐릭터를 디자인하는데 영향을 주고 있다. 본 논문에서는 젠더 스테레오 타입의 네가지 요소를 바탕으로 60년대 Rosenkrantz,et al. 대학생을 대상으로 성별 정의 관념에 대한 조사를 연구방법론으로 사용하였다. 이를 바탕으로 애니메이션 광고 중에서 남녀 성별 표현을 조사한 결과 애니메이션 광고 중의 남녀 이미지 성별표현의 변화는 사회문화의 영향 하에 변화 된다는 것을 알 수 있다. 지금 변화하고 있는 사회 현상에 따라 애니메이션 광고도 대중 성향에 맞는 작품을 구성 한다면 더욱 쉽게 대중과 소비자들에게 받아들일 수 있고 인정을 받을 수 있을 것이다. 이러한 사회배경 속에서 새로운 사상과 양성에 관한 토론을 애니메이션 광고에 응용하여 남녀 캐릭터를 디자인 한다면 애니메이션 광고의 새로운 발전 방향을 개척 하는데 도움이 될 것인지 본 연구를 통해 알아보고자 한다.
본 연구는 성별 간 갈등이 가장 극심하게 나타나는 성인초기 남녀의 성차별 메타-인식 양상을 탐색하기 위해 '여성의 남성을 향한 양가성에 대한 인식'과 '남성의 양가적 성차별에 대한 인식', '한국 사회의 성차별 실태'에 대한 지각을 측정하여 잠재프로파일 분석을 실시하고, 각 유형에 따른 성역할갈등, 이성과의 거리감, 성차별 논쟁에 대한 지지도의 차이를 살펴보았다. 이를 위하여 만 18세 이상 39세 이하 남녀 330명을 대상으로 자료를 수집하였고, SPSS 20.0과 Mplus 7.4 프로그램을 사용하여 자료를 분석하였다. 그 결과, 여성은 '성차별 둔감형 여성', '성차별 민감형 여성', '성차별 저항형 여성' 총 3가지 유형, 남성은 '성평등 인식형 남성', '역차별 인식형 남성' 총 2가지 유형이 도출되었다. 여성들은 성차별 메타-인식이 높은 유형일수록 성차별에 대한 지각과 성차별 논쟁에 대한 지지도가 높아진 반면, 남성들은 성차별 메타-인식이 높은 유형일수록 역차별에 대한 지각이 높아졌다. 남녀 모두 성차별 메타-인식 수준이 높은 유형일수록 더 높은 성역할갈등과 이성과의 거리감을 나타내었다. 이러한 결과를 토대로 현 한국 사회의 성별 갈등 현상에 대한 시사점과 본 연구의 제한점, 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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