비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.
이 논문에서는 인공지능의 기본적인 문제풀이 기법인 상태공간 탐색을 이용하여 한글을 구성하는 기본자소를 분리하여 인식하는 방법을 제안하였다. 자소분리와 인식과정을 보다 밀접하게 결합하기 위하여 문제를 상태공간에 표현하고, 이 공간을 탐색하여 풀이하였다. 그리고 탐색효율을 향상시키기 위하여 한글의 조합규칙에 입각한 구조정보와 매트릭스 평면에서 각 자소가 갖는 위치정보를 이용하였으며, 컴퓨터실험을 통하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 여러 환경 변화에 민감한 특성을 가지고 있는 얼굴 인식의 성능 향상을 위해 혼합형 신경회로망 방식을 제안한다. 제안한 방식은 SOM과 LVQ를 이용하여 얼굴 인식의 성능을 향상시킨다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 ORL의 얼굴 영상을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식이 고유얼굴 방식이나 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식보다 우수함을 확인하였다.
다양한 네트워크 단말기와 서버로 이루어져 있는 분산 네트워크 환경에서 사용자의 단말기 단에 대규모로 등록된 사용자의 얼굴을 인식하는 시스템의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 우리는 기존의 PCA(Principle Component Analysis) 알고리즘을 분석하여, 알고리즘의 특정 부분을 단말기와 서버로 적절하게 분산시켰다. 이를 바탕으로 다양한 네트워크 환경에 적합한 얼굴인식 시스템 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 유용성은 실험을 통해 보이고자 하였다.
이 연구는 도서관목록의 역할과 기능이 커다란 변화에 직면하면서 그 본래의 가치보다 훨씬 평가절하되고 있다는 인식에서 출발한다. 이러한 전제 하에, 현재의 상황을 초래한 구조적인 원인을 밝혀내는 것에서부터 시작하여, 현단계 도서관목록이 안고 있는 각종 '부실'을 제거하고 '유용성'을 최대화하기 위해서는 무엇을 어떻게 해야 하는지를 중점적으로 논의해 보고자 하였다. 그리하여 도서관 이용자가 자신의 문제 해결에 도움이 되는 작은 실마리를 찾아낼 수 있는 논리적 경로로써 그동안 도서관목록은 본연의 역할에 얼마나 충실했는지를 검증해 보고자 하였다. 이러한 목적에서, 이 연구는 우리 도서관목록의 유용성이 저하된 근본 원인이 무엇인지를 우선적으로 분석하고, 다음 유용성을 향상시키기 위해서는 향후 무엇을 어떻게 해야 할 것인지를 편목 정책과 실무 방안으로 구분하여 제시하였다.
본 논문에서는 직선특징을 포함한 2차원 패턴에 대하여 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변하게 인식할 수 있는 새로운 광/디지틀 패턴인식 방법을 제안하였다. 제시한 방법은 먼저 패턴의 직선특징을 Hough변환과 threshold과정을 통해서 추출한다. 두 번째로 추추된 특징에 본 논문에서 유도된 수식을 적용하여 불변성을 부여한다. 마지막으로 추출된 패턴의 불변특징을 신경회로망으로 학습시켜 패턴인식에 사용하였다. 제시한 방법의 유용성 확인을 위해 9개의 2차원 직선패턴으로 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며, 결국 패턴의 이동, 회전, 크기변화에도 불변한 인식이 가능하였다.
인지적 권위는 주어진 정보가 적절하다고 인식하도록 개인의 생각에 영향을 미치기 때문에, 사람들은 자신의 인지적 권위를 기반으로 정보를 평가한다. 본 연구에서는 대학생들이 학업 과제를 수행하기 위해 이용하는 온라인 정보원의 인지적 권위에 대한 인식을 알아보고, 그러한 인식이 웹 페이지, 전자저널, 위키피디아와 같은 정보원의 품질 평가에 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 구체적으로, 각 정보원의 저자의 특성, 표면적 특성, 그리고 내용의 특성으로 인한 인지적 권위가 정보의 정확성, 유용성, 완전성, 그리고 전문성을 평가하는 데 미치는 영향을 측정하였다. 이를 위해 대학생들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 172개의 유효한 응답을 얻었다. 연구 결과, 정보원의 인지적 권위를 구성하는 모든 특성들이 정보의 정확성, 유용성, 완전성, 그리고 전문성 평가에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인지적 권위와 정보의 신뢰성의 관계를 온라인 정보원의 맥락에서 확인한 점에서 학문적 의의가 있으며, 정보원에서 제공하는 정보의 품질에 대한 이용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시스템 개발자나 정보원 운영자들이 인지적 권위를 형성하는 다양한 요인들을 고려해야 한다는 실질적 함의를 제시한다.
본 연구에서는 미디어의 이용과 충족 이론을 토대로 소비자의 AI 스피커의 사용 행태를 탐색하였다. 이를 위해 AI 스피커 사용 경험이 있는 국내 소비자 330명을 대상으로 AI 스피커의 속성 인식과 이용의 동기적 요인을 도출하였다. 연구의 결과, 사용자의 AI 스피커 이용 동기 요인은 사회성 유지 및 현실 일탈, 정보습득 및 학습, 유희와 휴식, 유용성 추구의 4개 하위 차원으로 구성되는 것으로 나타났다. 또한, AI 스피커 사용자의 연령대는 주로 30대이며, 혁신적 성향이 높은 사용자로 확인되었다. 아울러, AI 스피커 사용 동기요인 중 사회성 유지 및 현실 일탈 요인은 성별과 연령에 따라서, 그리고 정보 습득 및 학습, 유희와 휴식, 유용성 추구 요인은 연령과 혁신성 수준에 따라 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 AI 스피커의 특성을 반영한 사용자 이용 동기를 도출함으로써 향후 AI 스피커를 활용한 전략적 콘텐츠 운용 및 서비스 제공에 도움이 될 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
본 연구는 종단적 자료를 기반으로 이러닝 학습경험 전과 후의 이러닝 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 비교하여 대학생들의 인식 변화를 알아보기 위해 경상북도에 소재한 Y대학과 K대학의 대학생을 대상으로 연구조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 학습시간의 편의성과 학습과정의 용이성, 이러닝 유용성은 학습경험과 관계없이 이러닝 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습공간의 편의성은 학습경험 전과 후의 인식에 차이가 있었으며, 이러닝 학습을 경험한 후 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 실제 이러닝 학습을 경험한 대학생들은 학습과정의 용이성이 이용의도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 효과적인 이러닝 활성화 방향과 이러닝 학습자들에 대한 종단적 연구의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.
무선 인터넷 기기를 활용한 모바일 학습 환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 모바일 학습 연구 중에서 노트북, PDA, Handheld에 비해 타블렛 컴퓨터에 관한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구에서는 실제 학교 현장에서 이루어진 타블렛 컴퓨터의 활용 사례를 분석하여 그 교육적인 유용성 및 잠재적인 활용 가능성에 관한 참여자들의 인식과 관심을 파악하였다. 연구 결과, 타블렛컴퓨터를 활용했을 때 학습자들의 경우 학습량이 증가하고 학습 방법이 다양해졌을 뿐만 아니라 흥미와 관심도도 증가하였다. 교사들의 경우, 타블렛 컴퓨터의 교육적인 잠재성을 인식하였고 모바일 학습 기기를 활용한 교수-학습 모형에도 관심을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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