이 연구는 기술진보에 따른 일자리 전환에 대한 인식을 살펴보기 위해 첫째, 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 구직자와 재직자들의 인식은 어떻게 구조화되며 인식유형별 특성은 무엇인지, 둘째, 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 구직자와 재직자들의 인식 유형에 걸쳐 나타나는 공통점과 차이점을 알아 보았다. 주관적인 태도에 대한 접근을 위해 객관화된 질적 연구방법인 Q방법론을 활용하여 수집된 자료는 PC용 QUANL 프로그램을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 도출된 4가지 유형은 부정적 인식 유형, 중립적 인식 유형, 근무환경 개선 인식 유형, 고용 증가 인식 유형으로 나누어졌다. 부정적 인식 유형은 일자리 규모 및 일자리의 질 관점에서 모두 부정적으로 인식하는 경향이 컸으며, 특히 4차 산업혁명에 따른 일자리 증가에 대해서 동의하지 않는 경향이 큰 것으로 나타났다. 중립적 인식 유형은 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 중립적이면서 부정적인 영향을 수용하고 동시에 제도적·교육적 요구가 강하게 나타났다. 근무환경 개선 인식 유형은 4차 산업혁명에 따라 일자리가 증가한다는 것에 대해서는 동의하지 않지만, 일자리의 질 측면에서는 향상될 것으로 보고 있었다. 고용증가 인식 유형은 전반적으로 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 긍정적으로 인식하는 가운데, 특히 일자리 규모 증가에 대한 기대가 높은 것으로 나타났다.
기존의 인식 방법은 물체에 대한 형상 정보 또는 움직임을 특징으로 한 단일 인식기를 사용한다. 하지만, 기존의 단일 특징 기반의 단일 인식기를 사용하는 방법의 인식 성능은 물체의 영역에 대한 정확한 검출에 크게 의존하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 기존 인식방법의 단점을 해결하고, 인식의 신뢰성을 높이기 위해서 세 가지 인식기에 의한 각 결과를 Bayesian을 이용하여 융합하는 새로운 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 인식기는 푸리에 묘사자로부터 얻은 형상 정보를 특징으로 한 신경망을 사용하고, 두 번째 인식기는 형상 정보에 대한 기울기를 바탕으로 한 통계적인 방법을 사용한다. 또한. 세 번째 인식기는 검출된 물체의 일정 부분의 움직임에 대한 모션 정보를 특징으로 하여 인식한다. 본 논문의 실험결과에서 제안한 결과 융합방법은 기존의 Majority Voting과 Weight Average Score 방법에 비해서 더 우수한 인식 성능을 보여준다.
현대사회에서 재난의 잠재력이 커질수록 재난을 대비하고 대응하는 국가의 체계를 보다 효율적으로 개선하고 강화하기 위하여 재난관리담당부서에서 근무하는 공무원을 대상으로 설문을 받아 분석하였다. 이 연구에서 알아보고자 한 내용은 다음과 같다. 첫째, 재난관리 기관 간 협력관계, 둘째, 재난관련법 제정 및 재난전담부서의 필요성 셋째, 재난관리 상황적 변수에 대한 인식으로 재난관리 상황요인에 대한 전반적 인식, 재난유형에 대한 전반적 인식, 재난규모에 따른 발생가능성에 대한 인식, 넷째, 재난관리의 구조적 변수에 대한 인식으로 재난관리에 대한 소방방재청, 유관기관, 지방자치단체의 인식 차이, 예방-대비-대응-복구단계의 혼선에 대한 인식에 대한 연구이다.
최근 급속도로 발전하고 있는 생체인식 분야는 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성 확보를 위해 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려하여 표준화된 생체인식 데이터 및 API에 대한 기술 개발을 하고 있다. 그리고, 사용자의 신뢰성 확보를 위해 생체인식 제품에 대한 성능 및 보안성 평가기술 개발을 위해 국내외에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU, AfB, 등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며, BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 보안기술표준인 X9.84 및 생체인식 데이터 형식에 대한 표준인 CBEFF를 발표하였다. 그리고, 독일의 GISA, 영국의 CESG와 NPL, 그리고 미국의 NIAP와 BFC 등은 생체인식제품에 대하여 성능평가 및 보안성 평가 연구를 추진 중에 있다. 국내의 경우 KSIA, KBA, TTA TC10/SG3, ETRI 등을 통하여 표준화 작업을 진행하고 있으며 KISA에서 국책과제인 'Biometric 인증시스템 보안성 평가기술 개발'을 통해 성능 및 보안성 평가기술을 개발하고 있다.
생체인식 분야는 IT 분야의 보안기술과 함께 발전속도가 빠른 분야 중에 하나로 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 따라 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려한 개술개발을 위해 표준화된 생체인식 데이터와 API를 개발할 필요성이 크게 증가하였다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU(European Union), AfB등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며 BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 X9.84, CBEFF 등과 같은 보안기술 표준을 발표하였다. 그러나 2000년까지 국내에서는 인식 알고리즘에 대한 연구만 일부 학계 및 연구기관에 의해 진행되고 있었으며 표준화에 대한 연구는 전무한 상태였다. 2001년부터 2월 KBA(Korea Biometrics Association, 생체인식협의회)의 발족을 기점으로 KBA와 KISDA(Korea Information Security Agency, 한국정보보호진흥원)를 중심으로 생체인식 표준화에 대한 연구가 활기를 띄기 시작했다.
맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.
본 연구는 30대, 40대 남성 근로자의 심뇌혈관질환 인식, 예방에 대한 태도, 건강행위 간의 관계를 알아보고, 건강행위에 미치는 영향요인을 파악하여 30,40대 남성 근로자의 건강행위를 증진키기 위한 기초 자료를 제공하기 위하여 시도되었다. 연구대상자는 G도 J, S시에 소재한 회사에 근무하는 30대, 40대 남성 근로자를 대상으로 하였으며, 자료 수집은 심혈관질환 인식, 뇌혈관질환 인식, 예방에 대한 태도, 건강행위 도구를 통하여 설문 조사하였다. 자료 분석은 SPSS Win 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 대상자의 평균 평점은 심혈관질환 인식 정도는 17.99점, 뇌혈관질환 인식 정도는 5.21점, 예방에 대한 태도는 3.95점, 건강행위 정도는 2.82점으로 나타났다. 대상자의 심혈관질환 인식, 뇌혈관질환 인식, 예방에 대한 태도는 건강행위와 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 대상자의 건강행위에 영향을 미치는 요인으로 결혼상태, 심혈관질환 인식 순이었으며, 전체 설명력은 14.6%이었다. 본 연구를 바탕으로 심뇌혈관질환 예방을 위한 건강행위의 교육적 시사점과 후속연구에 대한 제언을 하였다.
본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 학습자의 스마트기기 인식 변화를 위한 로봇 프로그래밍 수업 단계 및 인식에 대한 설문 도구를 제안한다. 폭발적으로 증가하는 스마트기기 사용 환경에 노출된 어린 학습자에게 스마트기기의 올바른 활용을 위한 인식을 심어줌으로써, 스마트기기의 올바른 활용 방안을 인식할 수 있도록 한다. 또한 스마트기기의 다양한 기능을 활용한 로봇을 조립하고 프로그래밍을 작성해 봄으로써, 스마트기기에 대한 인식의 긍정적인 변화를 기대한다. 학습자의 스마트기기에 대한 인식은 스마트기기 활용 로봇 프로그래밍 수업의 사전, 사후 검사를 통해 인식의 변화를 측정한다. 특히 학습자가 수업 후 자신의 생각이 바뀐 이유를 기술함으로써, 로봇 프로그래밍 수업을 활용한 인식 변화의 요인을 파악하는데 기초 자료로 사용될 것이다.
대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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