본 논문에서는 한국어 연결숫자인식에 있어서 모델간의 변별력 향상을 통해 인식률을 높이기 위하여 음향학적 파라메터(Acousticparameter)를 사용하는 짓을 제안한다. 제안된 방법은 음성학적 지식에 근거하여 적절한 주파수 대역별 에너지의 비의 로그값을 추가적인 특징파라메터로 사용한다. 실험결과, 제안된 방법을 사용함으로써 기본 인식시스템에 비해 오류율이 최고 $46\%$ 정도 감소됨을 확인할 수 있었다. 그리고 채널보상 기술을 함께 적용함으로써 $69\%$ 정도의 오류율 감소를 얻었다.
본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 분류기로서 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 NNC, BPN, SVM 분류 기법에 비해 월등한 성능을 가진다.
본 연구의 목적은 정보보안 정책 인식, 정보보안 관여성, 준수 의도성이 정보보안 행동에 미치는 영향력을 분석하는 것이다. 연구 방법은 보상 차원과 공정성 차원의 교차설계로 구성되었고, 조직적인 차원의 정책이 개인의 의사결정 수준에서 발생하는 정보처리 단계를 통해 정보보안 준수의도로 나타나는 과정에 주안점을 두었다. 연구 결과, 보상 차원은 준수 의도성에 유의미한 영향을 미치고 있었으며, 심리적 조건의 영향력이 물질적 조건보다 더 큰 것으로 나타났다. 공정성 차원은 정보보안 정책 인식, 정보보안 관여성, 정보보안 행동에 유의미한 영향을 미치고 있었으며, 형평성 조건의 영향력이 동등성 조건보다 더 큰 것으로 나타났다. 결과적으로 도출한 결과 모형은 측정변인으로 재구성된 복합 매개모형으로 확인되었고, 개인과 조직의 문화적 환경에 의한 시너지 관점에서 필요한 연구 방향을 논의하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.
본 연구는 스톡옵션 부여에 관한 조직구성원의 인식이 보상 공정성, 보상만족, 그리고 조직몰입 및 이직의도와 어떠한 관계를 보이는 지를 조사하였다. 스톡옵션 부여에 관한 조직구성원의 인식은 주로 스톡옵션의 부여주식수와 부여인원수에 대해 느끼는 개인적 지각에 기초하였다. 그리고 구성원이 인식한 스톡옵션의 부여주식수와 부여인원 수에 따라 해당 구성원의 공정성 지각과 직무태도, 이직의도에 차이가 있을 것이라고 예측하였다. 이 점에서 본 연구는 스톡옵션의 부여인식에 따라 구성원의 태도에 어떤 효과를 동반하는 지를 살펴보는 탐색적 연구이다. 실증분석을 위하여 국내 상장기업, 협회등록법인, 국내 외국기업의 종업원을 편의추출 표본방식으로 조사하였다. 조사는 총 10개 기업에 150부의 설문지를 배포하여 115부를 회수하였고, 이중 중심화 경향이 두드러진 설문지를 제거한 후 113부의 응답자료를 최종분석에 활용하였다. 연구의 실증분석 결과에 의하면 첫째, 스톡옵션 수혜자가 자신의 스톡옵션 부여주식 수가 많다고 인식하는 경우 지각된 분배공정성은 함께 증가하는 관계성을 보이고 있었다. 특히, 조직내 스톡옵션 부여인원수가 적은 상태에서 부여주식 수가 증가하면 스톡옵션의 수혜자는 분배공정성을 가장 높게 지각하였다. 둘째, 조직 내 스톡옵션의 부여인원 수가 증가한다는 지각은 보상에 대한 절차공정성을 높이는 방향으로 작용하였다. 특히, 스톡옵션의 부여인원수는 많지만 부여주식수는 적은 경우에는 절차공정성이 가장 높게 나타나고 있었다. 셋째, 스톡옵션의 부여에 대한 지각에 따라 조직몰입이나 보상만족, 그리고 이직의도에는 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 연구의 결과를 해석해 볼 때 스톡옵션제는 구성원의 공정성에 유의미한 차이를 발생하고 있었으나 아직 이러한 지각의 차이가 조직몰입이나 이직의도, 보상만족으로 연결되는 효과를 나타내고 있지는 않았다. 이는 스톡옵션제의 도입이 국내기업에 비교적 최근에 이루어져서 아직 제도적인 정착이 불완전한 점과 외환위기 이후 주식시장의 상황이 기업외적 요인에 따라 영향을 받았던 점에서 그 이유를 추론할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 원통모델과 스테레오 카메라를 이용하여 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 입력으로 하나의 영상을 취할 수 있는 경우와 스테레오 영상을 취할 수 있는 경우의 두 가지로 나누어 다룬다. 단일 입력 영상인 경우 정면이 아닌 입력 영상에 대하여 원통 모델을 이용하여 좌우방향(yaw)으로 포즈를 보상하고, 스테레오 입력 영상인 경우 스테레오 기하학을 이용하여 예측된 상하방향(pitch) 포즈로 대상의 상하 변화까지 보상한다. 또한 스테레오 카메라를 통하여 동시에 두 개의 영상을 얻는다는 장점이 있기 때문에 결정 단계 융합(decision-level fusion) 방법을 이용하여 전체적인 인식률을 향상시킨다. 실험 결과, 좌우 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 94.76%로 향상되었음을 볼 수 있었고, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델과의 비교 결과 인식률이 양호함을 확인할 수 있었다. 또한 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 얼굴이 위로 향한 영상일 경우 5.24%의 인식률을 향상시켰고, 결정 단계융합에 의해 추가로 3.34%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 3차원 스캐너를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 설계한다. 일반적으로 2차원 영상을 이용한 얼굴인식 시스템은 사진의 명암도를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하게 된다. 그렇기 때문에 빛이나 조명, 또는 얼굴 포즈와 같은 환경 변화들은 시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서 제안된 얼굴인식 알고리즘은 2차원 얼굴인식 시스템의 한계를 극복하기 위하여 3차원 스캐너를 사용하여 설계한다. 먼저 3차원 스캐너를 이용하여 얼굴 형상을 스캔하고 스캔된 얼굴 형상은 포즈 보상 과정을 통하여 정면으로 변환된다. 그 후에 Point Signature 기법을 사용하여 얼굴의 깊이 정보를 추출하고 마지막으로 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결을 위하여 최적화된 pRBFNNs (Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 사용하여 인식성능을 확인한다.
본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황에서 다른 고객들의 보상에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식, 도움행동의도에 미치는 영향에 대한 이론적 모델을 제안하고 실증한다. 가설을 테스트하기 위해 온라인 집단소비 서비스(대규모 멀티플레이어 온라인 롤플레잉 게임, MMORPG) 이용자를 대상으로 설문 조사 데이터를 수집하여 구조 방정식 모델링을 통해 분석하였다. 본 연구는 MMORPG 상황에서 보상설계에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각이 커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식을 변화시켜 도움행동의도를 변화시킨다는 것을 보여준다. 집단소비형 서비스 관리자는 사용자의 현재 C2C 가치공동창조 경험(커뮤니티동일시, 고객간상호작용인식)과 미래 C2C 가치공동창조 행동(도움행동의도)을 향상시키기 위해 보상 시스템에 대한 고객의 분배공정성분위기 지각을 개선하는 데 중점을 두어야 할 것이다. 본 연구는 온라인 집단소비 서비스 상황(MMORPG)에서 보상 설계에 관한 고객의 분배공정성분위기 지각과 고객간상호작용 인식의 관계를 실증함으로써 분배정의 이론의 발전에 기여하고 있다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이진폭의 영향 때문에 음성신호에서 피치를 정확히 구하는 것은 매우 어렵다. 더구나 노이즈가 포함된 신호에서는 더 더욱 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 켑스트럼영역에서 포만트의 영향
을 제거하고 밴드 필터링 한 후 기본 피치 정보를 강조 보상하여 피치주기를 검출하는 방법을 새로이 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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