객체의 인식과 추적은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 얼굴을 인식하고 추적하는 기술은 많은 분야에서 응용될 수 있다. 기존에 연구되어 온 기준 프레임과 관찰 프레임 사이의 차를 이용하여 객체를 인식하고 추적하는 방식은 관찰 대상이 다수인 경우 동일성을 확보하기에는 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 각각의 프레임에서 빠르게 얼굴 영역을 인식하고, 독립적으로 인지된 얼굴들의 동일성을 연결하는 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 어느 정도 의미 있는 결과를 관찰할 수 있었다.
얼굴인식 결제서비스는 얼굴인식 기술을 기반으로 한 혁신적인 결제 방식으로 현재 중국에서 급부상하고 있다. 향후 도입될 무인판매방식과 관련된 다양한 산업에서 얼굴인식 결제서비스를 도입할 가능성이 높다. 본 연구는 최근 얼굴인식 결제서비스를 이용한 경험이 있는 중국 소비자를 대상으로 지속이용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 설문지 조사를 사용하고 SPSS와 AMOS로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 얼굴인식 결제서비스의 특징인 비접촉성/비강제성에 대한 소비자들의 태도가 좋을수록 지각된 유용성이 높게 나타났다. 둘째, 얼굴인식 결제서비스의 서비스에 대한 인식과 관련한 보안과 신속성 중 신속성이 사용용이성 인식에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 주관적 규범과 같은 사회적인 영향이 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기표현 욕구 수준 또한 얼굴인식 결제서비스 이용의도를 높이는 것을 확인하였다. 이런 연구결과를 통해 혁신적 서비스의 디자인과 커뮤니케이션에 대한 시사점을 논의하였다.
현재 홈네트워크 산업의 부진과 문제점 현황을 정리해 보면, 이용자 입장에서는 꼭 필요한 서비스라고 느낄 수 없다는 점과 비용 대비 가치의 불만족 등 유용성의 문제점이 있으며, 소비자의 낮은 인지도와 상품 이해도의 용이성 문제를 언급할 수 있다(이희상 외, 2006). 본 연구에서는 Davis(1989)가 제안한 기술수용모델에 기반하여, 현재 홈 네트워크가 설치된 서울 시내의 아파트 주민들을 대상으로 인지된 유용성과 용이성이 홈 네트워크에 대한 사용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 나아가, 홈 네트워크에 대한 사용의도가 해당 아파트의 주거가치에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는 지도 연구하였다. 그 결과, 인지된 용이성과 유용성은 홈 네트워크에 대한 사용의도에 정의 영향을 미쳤으며, 그 중 용이성은 유용성에 대한 선행변수로 작용함을 확인하였다. 또한, 홈 네트워크에 대한 사용의도는 해당 주거지에 대한 가치를 제고하는데 영향을 미침을 입증하였다.
강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 효과적인 범죄자 검거의 필요성이 증가되고 있다. 범죄자의 정보 중에서 가장 많이 알려지는 것은 얼굴이다. 따라서 등록되어 있는 범죄자의 얼굴을 자동으로 인식할 수 있는 기술의 연구가 중요해지고 있다. 본 연구는 범죄자 얼굴 인식 시스템에 관한 것이다. 우리는 기존 얼굴인식 알고리즘의 단점인 조명을 개선하여, 범죄자 얼굴 인식률을 향상시키는데 연구를 집중하였다. 제안된 알고리즘의 유용성은 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
본 연구는 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 이용의도를 알아보기 위하여 기술준비도와 기술수용 모델의 융합과 동시에 인공지능 윤리를 고려한 모델로 확장시킴으로써 인공지능을 접한 사용자들이 인공지능에 대해 현재까지 형성하고 있는 인식을 분석하였다. 독립변인은 낙관성, 투명성, 윤리의식, 이용자 중심성이며 독립변인의 영향을 받는 잠재변인으로 지각된 유용성 과 지각된 사용용이성이 포함되었고 종속변인으로 이용의도를 잠재변수로 정의하였다. 2020년 9월 5일~10월 12일까지 전국의 만 17세 이상 남녀를 대상으로 실시한 온·오프라인 설문조사 결과(N=260)가 구조방정식 모형분석에 활용되었다. 연구결과는 첫째, 낙관성은 지각된 유용성과 사용용이성에 유의미한 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 윤리적 인식(투명성, 윤리의식, 이용자중심성)은 지각된 유용성과 사용용이성에 유의미한 영향이 나타나지 않았다. 셋째, 지각된 유용성과 사용용이성은 최종적으로 이용의도에 유의미한 정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 지각된 유용성이 사용용이성에 비해 비교적 높은 영향력을 나타냈다. 연구의 결과는 인공지능 기술발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 다각적인 노력의 기초 자료로서 중요한 토대가 될 수 있다.
이 연구는 고등학생의 기술ㆍ가정 교과에 대한 흥미도와 유용성을 규명하고자 하였다. 이 연구의 조사대상은 경남지역의 고등학생으로서 6개 학교에서 533명을 연구대상으로 하였으며. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 고등학생들의 기술ㆍ가정 교과에 대한 흥미도가 높은 영역은 '나의 주거 공간 꾸미기', '결흔과 육아', '직물을 이용한 생환용품 만들기', '가족생황 주기와 생활 설계' 등의 순으로 나타났으며 이들은 주로 '가정' 분야로 나타났다. 2. 고등학생들의 기술ㆍ가정 교과의 흥미도에 대한 영향 변인은 성별, 학교형태 기술ㆍ가정 교과 선호도, 자아존중감 등으로 나타났다. 3. 고등학생들의 기술ㆍ가정 교과에 대한 유용성 인식이 높은 영역은 '결혼과 육아'였으며, 다음으로 '나의 주거 공간 꾸미기', '초대와 행사의 계획과 준비', '가족생활 주기와 생활 설계' 등의 순으로 나타났으며 이들은 '가정' 분야로 나타났다. 4. 고등학생들의 기술ㆍ가정 교과의 유용성 인식에 대한 영향 변인은 아버지의 연령과 기술 가정 교과 선호도로 나타났다. 결론적으로 기술ㆍ가정 교과에서 가정 분야는 기술 분야에 비해 흥미도와 유용성 인식이 매우 높은 것으로 나타났다.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
웹 마이닝은 e-서비스 시스템에서 고객 활동을 분석하기 위하여 널리 보급된 방법 중 하나로서 궁극적인 목표는 새로운 고객을 얻고 기존 고객을 유지하면서 고객의 생산성을 증가시키는데 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 인식하는 것이다. 그러나 웹 로그 자료와 고객의 구매 패턴 사이에 직접적인 관계가 없고, 실험 데이터 집합이 적고 부정확 할 경우 실험 데이터의 적은 집합만으로 유용한 정보를 인식하는 것은 불충분하기 때문에 유용한 정보를 인식하는 것은 더욱 어렵게 된다. 본 논문에서는 기업들에게 유용한 패턴을 제공할 수 있는 독자적인 분류 방법을 사용하여 기존 고객의 보존력을 높일 수 있는 높은 정확도를 가지는 소형 트리를 구축할 수 있었다.
지폐 인식 자동화기기가 여러 분야에 보편화되면서 다양한 지폐를 고속으로 처리할 수 있는 고속지폐 인식 자동화 기기가 요구되고 있다. 하지만 대부분의 지폐 인식 자동화 기기가 고속화에 적합하지 않은 구조로 설계되어 있고 신권 추가가 용이하지 않다. 본 논문은 고속 Paper Currency 인식 시스템에 적합한 범용 하드웨어 시스템과 Bayes Rule 기반의 고속 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 범용 하드웨어 구조는 고속의 CIS(Contact Image Sensor)와 DSP(Digital Signal Processor) 그리고 Dual Memory System으로 구성되었다. Bayes Rule에 기초한 고속 인식 알고리즘은 기존의 Paper Currency 인식 시스템에 사용되었던 기계학습 방법에 비해 신권 추가가 쉽고 적은 연산으로 권종을 판별할 수 있어 고속 지폐 인식 자동화기기에 적합하다. 본 논문에서는 제안된 방법들을 실제 자동화기기로 구현하여 그 유용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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