‘웰빙(Well-Being)’이라는 단어를 접한 것은 얼마 되지 않았지만, 웰빙처럼 강력한 생활 트렌드를 만들어낸 경우도 흔치 않다. 어찌 보면‘잘 살아보세~ 우리도 한 번 잘 살아보세~’하던 1970년대 새마을 운동 컨셉과 비슷한 이 트렌드는 음식, 건강, 패션, 인테리어는 물론 여가 활용 등 생활 속 곳곳의 모든 것에 대해 웰빙 열풍을 만들어내고 있다. 시중에 나와 있는 책들은 물론이고, 하다 못해 패스트푸드의 햄버거 상품에 이르기까지 웰빙을 들고 나서면서 웰빙은 트렌드를 넘어서 일종의 브랜드까지 되는 현상을 보인다. 모바일 환경에도 웰빙 컨셉이 도입되고 있다. 모바일이라는 것이 생활 속에서 뗄래야 뗄 수 없는 도구라고 한다면, 마땅히 가장 먼저 웰빙 컨셉을 도입해 변화할 환경 중 하나라 할 수 있다. 단순한 통신 도구로서의 역할을 벗어나 웰빙 상품으로 탈바꿈하고 있는 모바일 환경에 대해 살펴본다
호르크하이머와 데이비드 보넷 이 두사람의 이름처럼 아날로그와 디지털을 구분하는 인물은 그리 흔하지 않다. 역사적으로 산업의 축이 농업에서 공업으로, 다시 중공업에서 서비스산업으로 옮겨지는 물결에 따라 새로운 등장 인물이 나타난다. 디지털콘텐츠 서비스 산업중에서도 명실상부한 21세기형 산업으로 떠오르면서 그 시대의 걸맞는 주역 역시 나타나기 마련이다. 디지털 콘텐츠의 다른 이름인 꺼리 문화에서 ;문화'라는 단어가 처음 등장한것은 1940년대와 프랑크푸르트학과 창시자인 호르크하이머와 아도르노가 계몽의 변증법에서 문화산업을 논의 대상으로 올리면서 영국을 거쳐 미국으로 건너가 대중화 되기 시작하였다.
기존 이미지 검색사이트는 대부분 이미지 파일의 이름에 포함된 단어를 기반으로 검색을 수행하였다. 좀더 진보한 이미지 검색을 위해서 하세도표를 이용한 색 구성 영역을 데이터베이스화 하고 Contour개념을 이용하여 이미지 자체의 직관적인 검색이 가능하도록 하는 시스템을 제안한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
XML은 이제 우리에게 아주 생소한 단어는 아니다. 어느 정도 익숙해졌고, 앞으로 웹이 XML을 포함할 것이라는 점을 의심하는 사람도 많지 않을 것이다. 그러나 실제로 XML이 어떻게 생성되고, 저장되며, 어떠한 방법으로 응용이 되는지에 대해서 아는 사람은 그리 많지 않다. XML은 자신만의 태그를 가질 수 있고, 그 태그에 대한 설명을 할 수 있으며, 스타일 지정 문서를 사용해서 하나의 문서를 여러 형태로 배포할 수 있다. 또한 XML은 구조적인 문서이기 때문에 보다 쉬운 관리, 검색 그리고 편집을 위해서 데이터베이스에 저장하는 것도 가능하다. 본 논문에서는 XML의 이러한 특성을 활용할 수 있는 웹 상에서 구현된 XML 편집기를 보여주고 XML 문서를 데이터베이스에 저장하는 방법을 제안한다. 그리고 활용의 예로써 자동차 정비정보 시스템 구축 사례를 소개한다.
금융과 IT가 융합되는 핀테크(Fintech)가 IT산업과 금융산업에 새로운 패러다임으로 급부상하고 있다. 핀테크 기술에 대한 기술동향을 파악하고 유사한 연관 기술을 도출하는 것은 관련 사업자가 시장 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 필요한 전략적 방향을 제시해 준다. 하지만 핀테크와 같이 단 기간 내에 기술에 대한 파급 속도가 빠르게 일어나며 산업전반에서 기술선점의 필요성이 크게 대두되는 경우 특허 데이터베이스만으로 유사기술을 검색을 위한 키워드를 선정하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새롭게 이슈화되는 기술 중 그 성장세가 급격하게 변화하여 등록된 특허만으로는 연관 기술 영역을 파악하는 일이 번거로운 상황에서 기사 분석을 통해 연관 기술 키워드를 추출 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 핀테크에서 중요하게 인식되는 결제, 보안, 사용자환경에 대한 연관 기술 키워드를 기사 내용에 포함되는 단어의 빈도 분석을 통해 추출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 기술 키워드를 이용하여 실제 특허 검색 데이터베이스에서 관련 특허를 수집하고 분석하여 핀테크와 관련성이 매우 높은 연관 핵심 기술 특허를 도출하였다.
본 논문에서는 간단하고 빠른 스팸메일 차단 방법으로 등록된 전자우편만 받아 볼 수 있는 스팸메일 차단시스템을 제안하였다. 사용자는 등록된 전자우편만 수신할 수 있으며 등록되지 않은 전자우편이 수신되면 자동으로 발신자에게 비밀단어를 포함하여 전자우편을 회신하고 발신자가 한번만 비밀단어를 적어 회신하면 등록하는 알고리즘을 구현하였다. 제안한 방법은 정상전자우편 목록만을 관리하므로 간단하여 구현하기 쉽고, 오류율을 최소화 할 수 있으며 DB의 용량이 작은 장점이 있다. 그리고 인트라넷의 경우 전자우편 주소를 비교하기 전에 수신자도메인 네임 목록을 먼저 검색하여 스팸메일을 빠르게 처리하도록 하였다. 제안된 시스템은 리눅스 시스템에서 procmail, php, IMAP를 이용하여 구현하였으며 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 음성 데이터베이스를 평가하기 위해 여러 가지의 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명하고 심층 신경망 기반의 새로운 음성 성능 지표 생성 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 논문에서는 심층 신경망을 기반으로 한 음성 특성 지표 추출 방법에 대해 설명하며 선행 연구에서 조합에 사용한 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값을 심층 신경망 학습을 통해 추출한 확률 값으로 대체해 조합함으로써 단어 오인식률과 보다 높은 상관도를 갖는 것을 확인한다.
본 논문은 정보행동 분야에 상당한 연구가 진척된 문헌정보분야의 정보행동에 관한 연구와 의학분야의 건강정보탐색행동 연구를 비교하였다. 이 연구는 계량서지학적 접근으로 진행하였다. 연구 실행을 위해 Scopus 데이터베이스를 사용하여 서지기록들을 문헌정보학과 건강과의학 분야별로 데이터 세트를 구성하였다. 계량서지학적 분석은 다음과 같은 영역으로 실행하였다: 출판된 논문, 인용, 논문지, 저자키워드, 제목에서 고유한 단어, 제목에서 "information" 앞에 이용되는 단어들, 제목에서 "study" 앞에 이용되는 단어들, 제목에서 국가명을 표기한 단어들, 저자 키워드와 색인 키워드. 결과적으로, 두 분야에서 드러난 정보행동에 관한 연구영역에서의 주요차이점은 정의, 주된 초점, 일반적인 인구통계학적 그룹에서 분명하게 나타났다. 이러한 다양한 차이점은 두 학계 연구자들에게 정보 탐색과 정보행동을 연구하는데 있어 학계별 특수한 차이와 상황들에 따라 유연하게 접근하고 적용해야 함을 시사하였다.
문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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