• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.74-82
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• 1995

본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.

• 대한화학회지
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• 제61권6호
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• pp.369-377
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• 2017

본 연구에서는 일반계 고등학생을 연구대상으로 과학과 선택 교과 '화학 I'과 '화학 II' 에 대한 선택 이유, 학습량, 내용 수준, 흥미, 수업 형태, 선호 수업 등과 관련된 인식을 조사하였다. 조사대상은 비례층화표집 방식으로 선별된 총 126개 고등학교에서 화학 교과를 선택한 자발적 참여 학생 총 1,087명이었다. 연구결과에 따르면, 학생들이 화학 교과를 선택한 주된 이유는 화학에 대한 '관심과 흥미', '기초학문', '대학 전공 관련' 등으로 나타났다. 학생들은 화학 I, II 교과의 학습량과 내용 수준을 약 60% 정도가 보통 수준으로 인식하고 있었다. 그리고 학생들이 화학을 어렵다고 인식하는 이유는, 정도의 차이는 있었지만, 화학 I과 화학 II 모두, 내용 자체의 어려움과 암기해야 할 많은 내용 때문인 것으로 나타났다. 화학 교과의 흥미도의 경우, 화학 I의 43.9%, 화학 II의 52.0%의 학생들이 보통 수준으로 인식하고 있었다. 화학 교과에 흥미가 없는 이유는 화학 내용 자체의 어려움, 관심과 재미가 없어서, 화학의 기초가 없기 때문으로 나타났다. 화학 교과의 주된 수업 형태는 강의식 설명식 수업이었지만, 학생들이 선호하는 수업 형태는 주로 실험실습과 실생활 연계나 과학자 이야기 활용으로 나타났다. 화학 교과에서 실험 활동에 대한 주된 실태는 한 학기에 1~5회 또는 실험 하지 않는 것으로 조사되었다. 다양하고 많은 실험을 진행할 수 있도록 수업과 환경 개선을 위한 연구와 노력이 필요할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.750-753
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• 2005

우리 생활의 한 부분으로 자리하고 있는 인터넷 서비스는 생활환경의 변화뿐만 아니라 사람들의 가치관의 변화를 요구하고 있다. 이러한 각 사회의 급속한 변화는 교육활동에서도 예외가 아니다. 교육방법, 교육에 대한 인식, 교육에 필요한 여러 가지 도구나 환경에 있어서 많은 변화를 가져왔고, 그 변화의 중요한 하나가 웹 기반 학습의 도입이라 할 수 있다. 이러한 웹 기반 학습을 통하여 교육의 질을 향상시키고 효과적인 교수-학습이 이루어지도록 하기 위하여 본 논문에서는 실업계 고등학교의 학교 교육에 머시닝센터 학습을 웹 기반 CNC(computerized Numerical Control)프로그램과 가공 학습을 적용함으로써 학생들에게 새로운 정보와 접촉할 수 있는 기회와 다양한 학습 자료를 제공하는 실험 연구를 통하여 학생들의 학업성취도 및 학습동기 향상에 미치는 영향을 연구하는 것을 목적으로 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.11-14
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• 2006

최근 정보통신 기술의 급속한 발전으로 소형 이동형 단말기를 이용한 각종 스포츠 경기 시청이 두드러지게 증가하고 있다. 그럼에도 불구하고 이동형 단말기를 통해 제공되는 영상은 일반 TV나 HDTV용으로 제작되어 소형 이동형 단말기의 사용자가 화면을 통해 스포츠 경기의 상황을 인식하는데 많은 불편함을 주고 있다. 특히, 경기 진행 시간이나 점수를 포함하는 점수상자(scoreboard)는 경기의 상황을 파악하는데 매우 중요한 역할을 하나, 소형 이동형 단말기의 작은 화면에서는 점수상자의 내용을 정확히 인식하기가 쉽지 않다. 이에 본 논문은 많은 사람들이 즐겨보는 축구 경기에 대하여 짧은 학습 기간을 갖는 효율적인 점수상자 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 전수상자와 주변 환경의 밝기 정보를 이용한 점수상자 경계 좌표 추출, 학습을 통한 최적의 경계 좌표 결정, 전수상자 영역 추출 및 확대의 세 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 점수상자가 없는 프레임에서도 몇 프레임 앞서 표시된 점수상자의 저장을 통해 디스플레이가 가능하도록 하였다. 다양한 축구경기 비디오에 대한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 소형 이동형 단말기 상에서 점수상자를 추출하고 이를 사용자가 쉽게 인식할 수 있도록 확대하여 디스플레이 하는 좋은 해결책임을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.127-128
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• 2010

본 논문에서는 CCTV 감시 영상에서 취득한 얼굴 이미지를 이용하여, 범죄자 감시목록에 등록된 범죄 용의자를 탐지 식별하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 본 논문에서 제안한 SVDD와 SRC를 혼합한 계층적 구조의 범죄 용의자 식별 모듈은 다음과 같은 특성을 갖는다: 1) 먼저 SVDD를 이용하여 범죄 용의자만을 빠르게 인식함으로써, 일반인에 대한 불필요한 범죄자 식별 연산을 수행하지 않는다; 2) 다양한 식별 성능을 저해하는 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 범죄 용의자 식별과정에 적용함으로써 안정적이고 정확한 식별 시스템을 보장한다; 3) 동일 생체 특정의 반복적 사용을 통한 다수결 투표전략을 취함으로써 시스템의 신뢰도를 보장한다; 4) 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 범죄 용의자 감시목록 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다 실제 KUFD(Korea University Face Database)를 자체 제작하고 캠퍼스 내에서 CCTV 환경의 얼굴 인식 기반 범죄 용의자 탐지 및 식별 시스템 환경을 모의 구축하여 실험적으로 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.120-126
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• 2009

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스뎀의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선형예측계수를 사용하여 잡음량을 인식하는 방법을 제안하며, 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 신경회로망에 의하여 학습되어진다. 제안한 잡음량 인식의 성능은 다양한 잡음에 대하여 인식율을 사용하여 측정되었다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 평균적으로 약 98.4% 이상의 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.47-56
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• 2005

웨어러블 컴퓨터의 개발로 인해 인간과 컴퓨터간의 전통적인 인터페이스는 점차 사용하기 불편하게 되었고 이는 새로운 형태의 인터페이스에 대한 요구로 이어지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 디지털 카메라를 통해 인간의 제스처를 인식하는 새로운 인터페이스를 연구하였다. 카메라를 통해 손 제스처를 인식하는 방법은 빛과 같은 주변 환경에 영향을 받기 때문에 탐지기는 덜 민감해야 한다. 최근에 Viola 탐지기는 얼굴 탐지에 좋은 결과를 보여 주었으며, 이는 적분 이미지로부터 추출한 하얼 특징을 이용한 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 손 영역 탐지에 적용하였으며 피부색을 이용한 고전적인 방법들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 빛과 같은 방해 요소가 있는 환경에서 Viola 탐지기가 피부색을 이용한 탐지 방법보다 더 견고함을 보여 주었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.33-44
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• 2016

본 연구에서는 K대학교 영재교육센터의 사이버 정보영재 과정에 참여한 중등학생들을 대상으로 실시한 온라인 프로그래밍 학습에서 학습자들의 학습선호도, 즉 학습양식을 기반으로 한 튜터링 전략을 개발하고 효과성을 검증하였다. 온라인 프로그래밍 학습이 튜터와의 교류를 통해 학습이 이루어지는 학습 환경임을 고려하여, 정의적 학습양식인 Grasha-Reichmann의 학습양식을 활용하였다. 이러한 학습양식을 기반으로 한 튜터링 전략 요소로 온라인 학습활동과 피드백을 도출하고 이를 기반으로 온라인 학습단계별 튜터링 전략을 개발하였다. 이에 대한 효과성 검증을 위해, 중등학생 173명을 대상으로 12주에 걸쳐 6차시 총 20시간 동안 C언어 프로그래밍 학습을 실시하였다. 효과성 분석 결과, 학습양식을 기반의 튜터링 전략을 적용한 실험집단이 기존의 일반적인 튜터링 전략을 적용한 통제집단보다 성취도와 튜터에 대한 인식에서 유의하게 차이가 발생했음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.255-257
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• 2008

초고속 전기정보의 전송 시대와 U-정보전자시대에 응용하는 최신 정보기기와 의료기기 및 군사정보의 실시간 전송을 위하여 많은 실시간 알고리즘과 모델링의 연구가 필수적이다. 또한 원격지에 많은 전기 및 전력정보를 비선형적 특성이 있는 환경하에서도 정보의 오차가 없이 실시간으로 전송하는 기술은 현대 정보사회에서 해결해야 할 매우 중요한 요소중에 하나이다. 이러한 내용으로 수행되어지는 신경회로망을 이용한 실시간 모델링을 제안하고자 한다. 이와 관련한 일반적인 방법으로 역전파 학습 알고리즘을 들 수 있다. 파라미터에도 덜 민감하며, 특히 온라인으로 인식과 제어가 가능하도록 수렴속도를 향상 시켜야하는 새로운 모델의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 신경회로망이 가지고 있는 여러 단점들을 개선하고자 새로운 학습 알고리즘과 새로운 구조의 신경회로망을 제시한다. 또한 제시한 알고리즘을 이용하여 불규칙적 시스템 모델망과 다양한 센서 모델링 등에 연결하여 다양한 실험을 수행하여 그 결과를 보여 실시간 특성을 갖는 것을 입증해 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.552-563
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• 2009

우리나라 최초의 과학영재학교인 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제 및 학습 환경을 진단하고 그 유용성에 대한 학생들의 인식을 분석하였다. 이 조사를 위하여 자체 개발한 선다형 검사 문항을 사용하였으며 각 학년별로 학습 지원 체계의 효용성에 대한 인식의 차이를 조사하였다. 연구대상은 한국과학영재학교의 재학생 129명을 대상으로 설문 조사하였다. 연구결과로 첫째, 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제는 대체로 유용한 것으로 나타났으며, 학생들은 교과수업, 인터넷활용, 실험 및 실습실, 독서실, 자연과학도서관, 연구회활동 및 동아리, AA(Academic Advisor)제도 , SAF(Science Academy Fair), 전자교재, 외부연사 초청특강의 순으로 유용성이 높다고 평가하였다. 둘째, 학생들이 추가로 희망하는 학습관련 지원으로는 교과교사의 학습방법 안내, 구두발표 능력 향상 프로그램, 온 오프라인 학습공동체 구축 등이 있었다. 이러한 결과는 과학영재의 잠재적 미성취 현상을 줄이고 학생들의 학교 부적응 상태를 호전시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다. 또한 학교 측면에서의 학습지원 체제를 개선하여 향후 고등학생 수준의 과학영재교육의 방향을 설정하는 데에 시사점을 제공 할 수 있을 것이다.