에너지 관리는 센서, 컴퓨터나 가전기기와 같은 원천들의 에너지 소비를 최적화함으로써 재정적 생태적 성공을 달성하는 것이 목적이다. 따라서 각 원천들로부터 에너지 측정과 관련된 자료들을 획득하는 것이 에너지 관리의 출발점이다. 최근 상황인식 컴퓨팅을 아우르는 다른 인식컴퓨팅이라는 분야가 정보기술 영역에서 새롭게 부각되고 있다. 인식이란 생물체들의 생존을 위한 가장 기본적인 능력임과 동시에 인공지능의 도움으로 정보 시스템을 지능화하는 시발점이 될 수 있다. 이렇게 에너지 관리와 인식 컴퓨팅 연구가 상호 호혜적인 이익을 획득할 것임에도 불구하고 인식 컴퓨팅이 어떻게 에너지 관련 전략에 기여할 것인지에 대한 연구는 거의 존재하지 않는다. 따라서 본 논문의 목적은 에너지 관리 개선을 위한 인식 컴퓨팅 연구 이슈에 대해서 소개하는 것이다. 특히 인식 컴퓨팅이 에너지 절감과 사용자의 효용간의 균형을 실현하는 역할에 대해 집중하였다.
지난해 6월 19일 문재인 대통령이 고리 1호기 영구정지 선포식에서 "탈원전, 탈석탄 로드맵과 함께 친환경 에너지 정책을 수립"하겠다고 천명한 이후 1년이 지났다. 지난 1년간 진행된 정부의 에너지 전환 정책에 대해 국민들은 어떻게 인식하고 있을까? 현대경제연구원이 6월 18일 발표한 '탈원전 에너지전환정책의 성공 요건 : 원전 및 에너지 정책에 대한 국민 인식 조사' 리포트를 통해 알아본다.
모음 검출을 통하여 미리 등록한 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하고, 실용화가 가능하도록 처리 방법을 간략화한 텍스트 독립 화자 인식 연구를 진행하였다. 이를 위해서, 화자가 발성한 음성에서 모음을 검출하여 화자인식에 사용하는 방법을 제안하였으며, 인식은 각 화자가 발성한 음성 신호에서 모음을 검출한 다음, 검출된 모음의 29 채널의 주파수 에너지를 퍼지값으로 효현한 후, 퍼지 추론을 적용하여 수행하였다. 실험을 위해 모음 검출 알고리듬을 개발하였으며, 화자인식의 특징 파라메터로 29 채널 주파수 에너지를 제안하였는데, 별도의 코드북 없이 사용이 가능하고, 기존의 파라메터에 비해 인식율이 높으면서도 구성 및 계산이 간단한 특징이 있다. 실험결과, 미리 작성된 표준패턴과 동일한 단어를 사용한 텍스트 의존 화자 인식 실험은 95.5% 인식율을 보였고, 표준 패턴과 다른 종류의 단어를 사용한 텍스트 독립 화자인식 실험은 94.2% 인식율을 보이고 있다.
전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.
에드혹 센서 네트워크에서 노드는 제한된 에너지를 가지며 에너지의 사용률은 토플로지 구조나 센서 노드의 동작에 의존한다. 본 논문에서는 low power distributed MAC을 개량 하여, MANET(Mobile Ad hoc Networks)에서의 효율적인 에너지 절약을 위한 클러스터링 방법이 적용된 새로운 구조를 제안한다. 제안된 구조의 특징은 에드혹 네트워크에서 에너지에 관련된 배터리 파워나, 노드의 거리, 전송 전력 등의 정보를 활용한 상황 인식기법을 사용하였다. 에너지 속성의 상황 인식을 적용한 제안된 망의 구조는 클러스터링 형상과 메시지 전송의 성능 및 데이터의 도달 인식을 향상 시킨다. 또한 context aware computing을 이용함으로써, 상황과 정의된 규칙기반에 따라서 노드의 동작과 네트워크 라우팅의 상황에 적응하도록 노드를 조정 할 수 있는 구조이다.
본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.
본 연구에서는 학술자들이 역학적 에너지에 대하여 배우는 동안 과학지식 교과서 내 물리지식에 대한 인식론적 신념과 앎에 대한 인식론적 신념사이의 관계를 새롭게 규명하고 역학적 에너지와 위치에너지의 기초개념에 대한 변화과정을 정성적인 방법으로 살펴보았다. 연구를 진행하면서 6명의 대학생을 참여자로 선정하였으며, 과학지식 교과서 내 물리지식에 대한 인식론적 신념과 앎에 대한 인식론적 신념사이의 관계는 다음과 같이 세 개의 범주로 분류하였다: 권위에 의해 물리지식을 받아들이기, 교사에 대한 인식에 의해 물리지식을 받아들이기, 과학지식은 인간의 다양한 사고의 산물이라는 인식에 의한 이해. 과학지식이 다양한 인간사고의 산물임을 인식하는 참여자가 초인지활동을 활발하게 하였으며 역학적 에너지의 값에 대하여 과학적 개념을 갖고 있었다. 그러나 그 외 범주에 속하는 참여자들은 수업시간에 초인지 활동을 활발하게 하지 않아 수동적이었으며 역학적 에너지의 값에 대하여 비과학적 개념을 갖고 있었다. 위치에너지를 포함하여 역학적 에너지의 값에 대하여 비과학적 개념을 가진 참여자들의 개념변화과정을 살펴보면, 과학 지식에 대한 인식론적 신념과 에너지의 정의가 대안적 개념을 유지하게함을 볼 수 있었다. 참여자가 위치 에너지의 옴의 값에 대한 대안적 개념을 극복하는데 과학 지식의 도구적 성질을 이해하고 공식을 물리적 현상과 연결 지어 생각하는 것이 중요한 역할을 하였다.
본 논문은 음성인식과 화자 적응 방법들의 성능을 검토한 것이다. 본 논문에서 검토한 인식 방법은 에너지의 변화 상태와 VQ를 이용하여, 음성 인식을 수행하였으며, 화자에 따른 인식률 문제를 해결하기 위하여 화자 적응 방법(최대사후 확률추정법, 선형스펙트럼 추정법)을 검토하였다. 수행 결과 일반 VQ 방법보다 에너지 변화 상태를 이용한 인식 결과가 더 우수한 결과를 보였으며, 최대사후 확률 추정법을 적용할 경우, 2-3 %의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
이 연구에서는 기초공통개념으로서 에너지에 대한 학습발달과정연구의 기초 자료를 제공하기 위하여 3~9학년 학생들의 평가 문항 응답 결과를 분석하였다. 검사 문항은 전기 회로, 낙하 물체의 역학적 에너지, 물질의 상태 변화, 용해 현상, 생물체의 생명 현상, 먹이 사슬, 태양과 지구의 복사평형, 및 물의 순환계에서 에너지에 대한 이해를 조사하는 순위 선다형 문항으로 구성되었다. 학생들의 응답 결과는 학년별, 선택지 수준별 응답 빈도에 따라 교차분석을 실시하였고, Rasch 모델을 적용한 문항반응 분석으로서 Wright map 및 DIF 분석을 수행하였다. 연구 결과, 8가지 주제들에 대하여 에너지 이해의 발달과정은 현상과 에너지의 관련성을 인식하거나 에너지의 종류를 파악, 에너지의 이동과 전달을 인식, 에너지가 다른 형태로 전환 및 변환됨을 인식, 에너지의 보존을 인식하는 순서로 진행된다는 경험적 근거를 확보할 수 있었다. 전체 학년에 걸쳐서 공통적으로 8개 주제에 대하여 에너지 보존에 대한 이해가 부족하였다. 학년이 높아짐에 따라 에너지의 전달과 전환에 대한 이해 수준은 주제들마다 다소 차이가 있었다. Rasch 모델을 적용한 문항 반응을 분석한 결과 학생들은 다른 현상의 에너지에 비해 용해 현상의 에너지를 가장 쉬운 과제로 인식하였고 물의 순환 과정에서 에너지 이해를 가장 어려운 과제로 인식하였다. 이 연구의 결과는 에너지의 관점에서 각 주제들이 초중등 과학 교육과정의 어느 학년에, 몇 번째 단원에 어떤 방식으로 배치되어야 할 것인지는 경험적인 연구 자료로서 활용될 수 있으며, 새 과학 교육과정의 내용 체계를 구성할 때 고려할 수 있는 중요한 시사점이 될 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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