원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시시스템을 위한 LDA기반 원거리 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 기존 단일 거리 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법은 얼굴인식률은 향상되지만 사용자가 직접 움직이며 학습용 거리별 얼굴영상을 취득해야하는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 거리에서 취득한 얼굴영상을 이용해 거리별 얼굴영상을 자동으로 생성하여 학습으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 얼굴인식 방법과 동일한 수준의 사용자 협조에서 거리별 사용자 등록영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존 단일 거리 학습영상 기반 알고리즘에 비해 근거리에서 평균 16.3%, 원거리에서 평균 18.0% 향상된 얼굴인식 성능을 나타냈고, 실제 거리별 얼굴영상을 사용한 방법보다 근거리에서 평균 4.3%감소했지만, 원거리에서는 동일한 얼굴인식 성능을 나타냈다.
관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.
개체명 인식은 문장에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 개체명 인식 연구는 주로 지도 학습 기법이 사용되어 왔다. 지도 학습을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 학습 말뭉치를 수동으로 구축하는 것은 시간과 인력이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하면서 개체명 인식 성능을 빠르게 향상시키기 위한 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 초기 학습 말뭉치를 구축하기 위해 원거리 감독법을 사용한다. 그리고 배깅과 능동 학습을 결합한 앙상블 기법의 하나인 능동 배깅을 사용하여 초기 학습 말뭉치에 포함된 노이즈 문장을 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 15회의 능동 배깅을 통해 개체명 인식 F1-점수를 67.36%에서 76.42%로 향상시켰다.
본 연구에서는 저가형 컬러센서를 이용하여 원거리 인식이 가능한 소형 RGB 센서를 개발하였다. 이 센서의 수광부에는 원거리 인식을 위해 카메라 렌즈를 사용하였으며, 고출력 백색 LED와 반사경이 장착된 렌즈를 조명부에 사용하여 조명의 강도를 높였다. RGB 색상 인식 알고리즘은 학습과정과 실시간 인식과정으로 구성되어 있다. 학습과정에서는 기준색으로 도색된 시편을 이용하여 RGB 색상에 대한 정규화된 기준 데이터를 취득하고, 인식과정에서는 마할라노비스 거리를 이용하여 3색을 분류한다. 개발한 RGB 색상 인식 센서를 부품 분류 시제품에 적용하여 성능을 검증하였다.
개체명 인식은 문서에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 지도 학습 기법을 이용한 개체명 인식을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 말뭉치 구축은 인력과 시간이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하고 초기 학습 말뭉치의 노이즈를 제거하여 말뭉치의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 반자동 개체명 사전 구축 방법으로 구축한 개체명 사전과 원거리 감독법을 사용하여 초기 개체명 범주 부착 말뭉치를 구축한다. 그리고 휴리스틱을 이용하여 초기 말뭉치의 노이즈를 제거하여 학습 말뭉치의 품질을 향상시키고 개체명 인식의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 휴리스틱 적용을 통해 개체명 인식의 F1-점수를 67.36%에서 73.17%로 향상시켰다.
지능형 서비스를 제공하는 로봇에서 특정 사람을 인지하거나 구별하는 인식 기술은 매우 중요하다. 기존 단일 거리 얼굴 영상을 학습으로 사용한 얼굴 인식 알고리즘은 원거리로 갈수록 얼굴 인식률이 떨어지는 문제점이 있다. 실제 거리별 얼굴 영상을 이용한 방법은 얼굴 인식률은 향상되지만, 사용자 협조가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 줌카메라를 통해 거리별 얼굴 영상을 획득하여 학습으로 사용하는 LDA 기반 원거리 얼굴 인식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 단일거리 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법에 비해 7.8% 향상된 성능을 보였고, 거리별 얼굴 영상을 학습으로 이용한 방법과 비교했을 때 8.0% 저하된 성능을 보였다. 그러나 거리별 얼굴 영상을 취득하기 위해 추가적인 시간과 사용자 협조가 요구되지 않는 장점이 있다.
정보화 시대의 요구에 대한 교육적 대응은 학습자 중심의 교육이며, 정보통신기술을 기반으로 한 원격교육이다. 특히 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹은 그 특성상 구성주의 학습 원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 학습자의 자기 주도적이고 적극적인 학습을 촉진하기 위한 자기 주도적 학습이론과 학습자의 개인차를 고려한 수준별 학습이론을 적용하여 효율적인 웹 기반 학습이 가능하도록 하였으며 이러한 학습이론을 웹에 기반한 정보처리 기능사 필기시험에 적용함으로써 실업계 고등학교 교육현장의 비효율성과 기존의 문제은행 시스템의 문제점을 보완하여 시험준비에 보다 효율적으로 대비하도록 설계 및 구현하였다.
본 연구는 한국 영어교육 상황에 정보통신기술을 활용하는 것의 효율성을 입증하는 것이 목표이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 본 연구는 2015년 봄 학기 동안에 진행된 남서울-와세다대학교 문화간원거리수업의 자료를 토대로 이루어졌다. 이 프로젝트는 한국의 N대학교와 일본의 W대학교 간의 문화간원거리수업으로서, 이 프로젝트의 가장 중요한 점은 정보통신기술을 활용하여 한국과 일본 사이의 수업을 진행하였다는 점이다. 이 연구 논문은 두 부분으로 구성되어 있는데, 첫 번째 부분은 문화간원거리수업을 소개하는 것인데, 참여자의 정보, 프로그램의 내용과 절차를 소개한다. 두 번째 부분은 이 프로젝트와 영어교육상황에 정보통신기술을 활용하는 방안의 효율성에 대한 학습자들의 만족도를 제시하는 것이다. 설문조사 결과는 이 프로젝트에 참여한 학습자들의 대부분은 문화간원거리수업 프로젝트에 만족하며 영어교육 상황에 정보통신기술을 활용하는 것은 영어교육에 매우 효과적이라는 사실에 동의하는 것을 입증하였다.
컴퓨터를 이용한 인터넷의 급속한 발전에 따라 이를 교육에 응용하려는 노력은 최근 몇 년 동안 지속적으로 진행되어 왔다. 이는 인터넷 이용인구의 급속한 증가로 인하여 웹 상에서의 가상교육 및 원격교육에 관한 필요성이 증대되었고, 이를 실용화하려는 노력은 여러 가지 방법을 통하여 논의되어 왔다. 따라서, 웹 코스웨어는 인터넷을 통한 원거리 학습자들에 대하여 학습욕구를 충족시키기 위한 목적으로 구현 및 개발되었다. 그러나, 이를 이용하려면 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보교환을 위하여 온라인 상태를 유지하였으며, 학습자가 서버에서 갱신되는 학습정보를 받아 보려면 온라인 상에서 학습자의 시스템이 서버로 접속이 이루어져야만 확인이 가능하였다. 본 논문은 이에 관하여 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅 기법으로 웹 코스웨어를 구현하였으며 이를 위하여 CDF(Channel Definition Format) 형식을 이용하였다. 즉, 채널을 용하여 학습자가 자율적으로 채널을 선택하면, 학습자가 원하는 정보를 자동적으로 갱신되도록 하였다. 또한, 기존의 웹 코스웨어는 정보를 제공하는 서버의 학습내용이 변화될 때다 일일이 확인을 하여야 하는 반면 본 논문에서는 갱신되어진 내용을 학습자에게 자동적으로 업데이트되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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