• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.775-780
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• 2013

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.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.1-7
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• 2018

본 연구는 챗봇의 활용이 한국 대학생의 영어 어휘 학습에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 어휘 능력이 실제 상승하는지 여부와 영어 어휘 학습에 대한 인식이 어떻게 변하는지 알아보는 데 그 목적이 있다. 47명의 국내 대학생을 실험그룹과 통제그룹으로 나누어 총 8주 동안 실험을 진행하였고, 챗봇 활용의 효과를 파악하기 위해 실험 시작 전과 종료 후 사전 사후 어휘 평가를 실시하였으며, 사전 사후 설문조사를 통해 챗봇을 활용한 어휘 학습에 대한 참가자의 인식 변화를 조사하였다. 본 연구의 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 어휘 평가 결과, 참가자의 어휘 능력은 실험 전에 비해 실험 종료 후 상승한 것으로 나타났고, 사전 사후 설문 결과, 챗봇의 활용은 참가자의 영어 어휘 학습에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다. 테크놀로지의 발달과 함께 최근 영어 교육에 있어 챗봇의 활용이 증가하는데 비해 그에 대한 실증적 연구가 부족하다는 점을 고려해 볼 때, 본 연구가 갖는 시사점이 크다고 할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권2호
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• pp.192-205
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• 2010

본 연구에서는 전라남도 교육청이 설치하여 운영하는 영재교육원 5곳에서 과학 영재 교육을 받고 있는 161명의 중학생을 대상으로 교육 프로그램의 내용, 학습 환경, 참여 태도, 영재교육 프로그램의 영향의 네가지 요소와 개선점에 관하여 학생들이 어떻게 인식하고 있는지를 리커트 척도형 설문과 서술형 설문을 이용하여 조사하였다. 네 가지 요소에 대한 리커트 척도형 설문 응답을 분석 한 결과 전체 평균은 3.70이었다. 이 중 과학 영재 교육 프로그램의 영향을 받은 것에 대하여 가장 만족하였으며, 프로그램의 내용, 참여 태도, 학습 환경 요소의 순으로 나타났다. 서술형 설문을 분석한 결과 학교 학습에 도움이 되는 이유로 학생들은 예습과 복습이 이루어진다는 점, 심화된 지식을 학습하여 학교 학습 이해의 폭을 넓힌다는 점, 문제 해결과정과 원리를 학습하고 이를 학교 학습에 적용한다는 점 등을 언급하였으며 학교 학습과 관련 없는 내용을 한다는 점, 높은 수준의 학습이 오히려 학교 학습을 방해한다는 점, 학교 학습 시간을 방해한다는 점 등을 학교 학습에 도움이 되지 않는 이유로 서술하였다. 대부분의 학생들이 학생의 활동을 실험이나 만들기 등의 직접적인 탐구활동과 같은 학생 주도활동 유형으로 서술 하였으며, 수업 중 교사의 활동을 보충 설명이나 수업 전반에 대한 안내등과 같이 학생의 활동을 돕는 보조 활동 유형으로 서술하여 교육 프로그램이 학생 주도적으로 운영되고 있음을 알 수 있었다. 또한 즐겁게 참여한 이유로 학교에서 해보지 못한 다양한 활동, 협동하여 문제를 해결하는 과정이나 자유로운 수업분위기, 새롭고 흥미로운 주제를 언급하였다. 마지막으로 학생들이 인식하는 과학 영재교육의 개선점은 실험기구나 책상 등의 시설물 교체, 컴퓨터 교체와 같이 환경과 관련된 것이 가장 많은 부분을 차지하였으며, 그 다음으로는 수업시수, 교육 프로그램, 편의 제공과 관련된 내용 순으로 나타났다.

• 과학교육연구지
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• 제37권1호
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• pp.79-86
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• 2013

이 연구는 중학교 과학과 실험수업 실태 및 교사의 실험수업에 대한 인식을 조사한 것이다. 실험연수에 참여한 중학교 교사 110명을 대상으로 실험수업에 대한 인식을 설문지 방법으로 조사하였다. 중학교 과학교사들은 이론 중심의 강의식 수업을 주로 실시하고, 실험수업은 1학기에 1~3회의 빈도로 진행하는 것으로 조사되었다. 실험활동은 교과서에 제시된 실험활동의 결과를 확인하는 수준에서 진행하는 것으로 조사되었다. 연구대상에 참여한 교사 대부분은 과학수업지도 능력과 실험수업지도 능력을 평균 이상으로 인식하고 있었다. 실험수업의 장점을 '과학에 대한 흥미 및 호기심 유발,' '과학적 탐구능력 신장,' '과학 이해력 향상' 등으로 인식하고 있었다. 그러나 교사의 '업무과다,' '실험실 여건 요인,' '교육 환경 요인' 등은 과학실험을 저해하는 요인이라고 하였다. 과학교사가 실험을 통하여 학생들의 과학적 태도 형성 및 학습 동기를 유발할 수 있도록 과학교사의 업무 경감, 실험 환경 개선 등에 대한 지속적인 관심과 투자가 요구된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• 생물환경조절학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2011

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제9권2호
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• pp.233-242
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• 2016

이 연구의 목적은 초등예비교사의 '지층과 암석'에 대한 프로젝트 학습이 자기주도적 학습능력 및 환경감수성에 미치는 효과를 알아보는 것이다. 본 연구는 2016년 3월부터 6월까지 15주간의 실험처치 기간을 설정하였으며, 연구에 참여한 학생들은 B 교육대학교 4학년 1학기에 재학 중이고 '지층과 암석' 강좌를 수강하는 과학교육 심화 1개 반 34명의 학생을 대상으로 연구집단을 구성하였다. 연구집단의 실험처치는 현장체험 중심의 지층과 암석에 대한 탐구활동으로 이루어졌다. 모둠별로 프로젝트 학습의 방법을 활용하여 탐방하고자 하는 지역을 설정하여 현장체험 학습을 하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등예비교사의 '지층과 암석'에 대한 프로젝트 학습이 자기주도적 학습능력에 미치는 효과가 있었다. 둘째, 초등예비교사의 '지층과 암석'에 대한 프로젝트 학습이 환경감수성에 미치는 효과가 있었다. 셋째, 초등예비교사는 '지층과 암석'에 대한 프로젝트 학습에 대해 흥미를 느끼며 학생들의 인식에 긍정적인 반응을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.69-76
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• 2016

최근 모든 산업에서 사물인터넷에 대한 관심이 집중되면서 집, 회사, 차, 길거리 등 인간이 생활하는 모든 환경에 컴퓨팅 기술이 접목되고 있다. 이 같은 사물인터넷 환경에서 음성인식은 중요한 HCI 수단으로 자리 잡고 있다. 현존하는 서버 기반의 음성인식은 속도가 빠르고 꽤 높은 인식률을 보여주고는 있지만, 데이터베이스 내에 저장되어 있는 단어 단위로 인식하기 때문에 인터넷 연결과 복잡한 컴퓨팅이 필수적이다. 본 논문은 한국어 음소 모음 'ㅏ', 'ㅓ' 인식에 대한 휴리스틱 알고리즘에 이은 연구로 모음 'ㅣ'에 대한 음성 인식을 구현하고자 한다. 모음 'ㅣ' 음성의 여러 파형 패턴들을 관찰한 결과 모음 'ㅏ', 'ㅓ'와는 다른 특정한 파형의 패턴을 가지고 있음을 발견하였고, 그 패턴을 인식하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 제시한 알고리즘에 신경망 학습을 적용하여 인식성공률을 높이는 실험 결과도 제시한다. 모음 'ㅣ'에 대한 본 알고리즘은 파형의 특징적인 부분 추출 기반으로 인식하며, 신경망 학습까지 적용한 후 실험한 결과 90% 이상의 정확도로 모음 'ㅣ'를 인식하는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.631-636
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• 2019

최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.683-684
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• 2006

본 논문은 비디오기반의 얼굴인식에 있어서 환경의 변화나 왜곡, 노이즈 등으로 발생할 수 있는 부분적인 가림현상(Partial Occlusion)에 대한 처리기법을 제시한다. 인증되는 각 사람은 하나의 Manifold 를 구성하며 각 Manifold 는 m 개의 pose-Manifold 로 구성된다. Pose-Manifold 를 구성하기 위한 학습데이터는 매우 유사한 포즈들로 구성되기 때문에 얼굴을 이루는 영역의 픽셀에 대한 Intensity 의 변화는 크지 않다. 입력되는 이미지의 Intensity 를 학습데이터의 Intensity 의 변화량을 고려한 Intensity Distortion 을 이용하면 Occlusion 이 발생한 영역을 찾을 수 있고, Occlusion 이 발생한 정도에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 이렇게 Occlusion 에 따라 영역에 중요도를 다르게 하여 얼굴인식률을 높이고자 한다. 실험에서는 제시하는 Mask 를 사용하지 않았을 경우와 기존에 제시된 알고리즘과의 성능을 비교한다.