The purpose of this study is to examine the effect of the disability awareness program and to search for its development plan. For this, the disability awareness program was developed and lecturers were educated. And it had been exercised and examined its effect to 508 people including elementary, middle and high school students and adults nationwide from June to October in 2017. To examine the effect of the program, Disability Awareness Index developed by Korean Foundation for Persons with Disabilities was used. It was also examined on the change of the disability awareness(understanding disability and human rights of disabled) and of the knowledge about discrimination and differentiation. Pre-post tests based on the experimental design were performed and data were analyzed using descriptive statistics, paired t-test, independent t-test and ANOVA. The research results showed as follows; Disability awareness was improved significantly and knowledge about discrimination and differentiation were enhanced after attending the program. Also, it was found that the factors like gender, age, and program types made significant difference to the effects of the program. Based on the research results, this study suggested for the development disability awareness program and the directions for future studies.
This study aims to derive primary policy challenges for the continuous diffusion of the smart work centers in the public sector by using the AHP survey. The policy challenges in the AHP survey were categorized into three aspects, namely technology, system, and awareness. The technology sector was divided into the improvement of smart work-related ICT and the facility improvement in a smart work center. The system sector was divided into the legal system and implementation system. The awareness sector was divided into organizational culture and individual awareness. Among total 12 policy challenges, the results of the AHP analysis showed that the improvement of the organizational culture was the policy issue of the highest priority in terms of importance and urgency.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.94-96
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2004
캐쉬 인식 트리는 주기억장치의 느린 액세스 속도를 캐쉬를 활용함으로써 개선하려는 주기억장치 데이터베이스 인덱스이다. 본 논문에서는 기존의 캐처 인식 트리에서 사용된 기법들을 살펴보고, 이를 통함, 개선하여 새로운 캐쉬 인식 트리를 제안한다. 기존의 캐쉬 인식 트리는 키 압축과 포인터 알축을 따로 고려하였기 때문에 각각 노드의 크기와 키의 길이 변화에 취약한 문제점이 있었다. 이에 반해 제안하는 부분키 캐쉬 인식 $B^{+}$트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 이러한 문제점을 해결하고. 보다 캐쉬 활용도를 높였다. 또한 제안하는 트리의 벌크로드, 삽입, 삭제 알고리즘을 제시하고 이론적인 분석 통길 각 알고리즘이 올바르게 수행되고, 성능에 개선됨을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.192-197
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2004
본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
This study aims to compare and analyze the contents of the ordinance related to disability awareness improvement education enacted by the local government to derive problems and propose improvement measures. To this end, as of December, 2021, a content analysis was conducted on the ordinances of 17 municipal school boards across the country on supporting education to improve disability awareness. As a result of the analysis, the objectives, the responsibilities of the superintendent, and the establishment of the basic plan in the normative system of the ordinance met to some extent the requirements of the ordinance in accordance with the requirements of the ordinance, but in the effective system, the matters concerning the establishment of a board of education, the degree of professional personnel regulation, and the supervision of guidance were insufficient. Accordingly, in this study, based on the results of these studies, we proposed ways to improve the Disability Awareness Improvement Ordinance.
In this paper, Class-1 Air-interface protocols of EPCglobal applied to RFID system in UHF band are analyzed, and the standard anticollision algorithms are realized. Also, the improved anticollision algorithms of the Class-1 Generation-1 and Generation-2 protocol are proposed and the performances of anticollision algorithms are compared. As the results, reduction ratio of total tag recognition time of the improved Generation-1 algorithm is 54.5% for 100 tags and 63.4% for 1000 tags with respect to standard algorithm, respectively. And the reduction ratio of the improved Generation-2 algorithm is 7.9% for 100 tags and 11.7% for 1000 tags. Total recognition times of the improved algorithms are shorter than those of standard algorithms according to increasing the number of tag. Therefore, the improved anticollision algorithm proposed in this paper is the advanced method improving the performance of tag recognition in the RFID system.
Joung Lee;Mintaek Seo;Seung-Hoon Na;Minsoo Na;Maengsik Choi;Chunghee Lee
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.442-446
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2022
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 혹은 Speech-to-Text(STT)는 컴퓨터가 사람이 말하는 음성 언어를 텍스트 데이터로 전환하는 일련의 처리나 기술 등을 일컫는다. 음성 인식 기술이 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용됨에 따라 높은 수준의 정확도와 더불어 다양한 분야에 적용할 수 있는 음성 인식 기술에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 다만 한국어 음성 인식의 경우 기존 선행 연구에 비해 예사말/높임말의 구분이나 어미, 조사 등의 인식에 어려움이 있어 음성 인식 결과 후처리를 통한 성능 개선이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 N-Best 음성 인식 결과가 구성되었을 때 Re-ranking을 통해 한국어 음성 인식의 성능을 개선하는 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.153-156
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2003
본 연구는 화자종속 소어휘 음성인식의 성능을 개선하는 데 그 목적이 있다. 인식에 사용될 음성의 특징을 얻기 위해 Winer 필터와 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임 당 12차 패턴을 추출하였다. 추출된 특징패턴을 인식하는 인식부는 특히 소어휘 음성인식에 우수한 성능을 보이는 기존의 역전파 신경회로망(Backpropagation Neural Network)에 인식율 개선을 위하여 퍼지추론시스템을 결합한 형태로 구현되었다. 실험결과 신경망만을 사용한 경우에 비하여 인식율이 향상됨을 연구하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.539-540
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2023
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.49-53
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2000
본 연구에서는 DAB(Digital Audio Broadcasting) 시스템의 교통정보 검색 서비스를 위하여 경부선 및 호남선의 톨게이트가 위치한 49 개의 지명을 대상으로 이를 인식하고자 할 때 인식 율을 개선하였다. 지명 어휘의 특성을 분석한 결과 전체 지명의 81.6%가 2 음절이었으며 동일한 음절을 포함하는 지명이 전체의 구성된 어휘가 61%로 조사되었다. 시스템에서 인식율을 개선하기 위하여 인식 대상어휘를 3개의 set로 재분류하고 인식 대상 어휘로 판정된 후보 어휘에 대하여 인식 성공여부에 핵심이 되는 음절의 위치에 따라 가중치 윈도우를 적용하였다. 그 결과 화자 독립의 인식율 테스트에서 남성의 경우 7.2%, 여성의 경우 5.1%의 인식율 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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