• 재활복지
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• 제22권2호
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• pp.103-126
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• 2018

본 연구는 장애 인식개선 프로그램의 효과성을 검증하고 이를 바탕으로 장애 인식개선 프로그램의 발전방안을 모색하기 위한 것이다. 이를 위해 프로그램을 개발하고 인식개선 프로그램 강사 교육을 진행한 후, 2017년 6월부터 10월까지 전국의 초 중 고등학생과 성인 총 508명에게 프로그램을 실시하여 그 효과를 분석하였다. 장애 인식개선 프로그램의 효과성을 측정하기 위해 '장애 인식 지표'를 활용하였으며, 장애 인식의 변화(장애 이해, 장애인 인권의식)와 장애인에 대한 차별과 다름에 대한 지식의 변화를 분석하였다. 실험설계를 바탕으로 사전사후검사를 실시하였으며, 검사 결과를 기술통계, 대응 t검증, 독립 t검증, 일원배치 분산분석(ANOVA)을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 장애인 인식개선 프로그램 전보다 후에 장애에 대한 인식이 개선되었으며, 차별과 다름에 대한 지식도 증가하였음을 알 수 있었다. 또한 성별, 연령, 프로그램 유형에 따라 프로그램 효과에 유의미한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 향후 장애 인식개선 프로그램의 개선방안 및 후속연구를 제안하였다.

• 정보화정책
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• 제20권3호
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• pp.43-62
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• 2013

이 연구는 공공부문 스마트워크센터 사용자에 대한 AHP 설문을 이용하여 정책의 지속적 사용 및 확산을 위한 우선 정책 과제를 도출하고, 분석결과를 토대로 대응 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. AHP 설문을 위한 정책과제의 대분류는 기술 인프라 개선, 제도 개선, 인식 개선의 세 가지로 구성하였다. 기술 인프라는 스마트워크 기술개선과 스마트 워크 시설개선으로, 제도 개선은 법제도 개선과 추진체계 개선으로, 인식개선은 조직문화 개선과 사용자 인식개선으로 각각 중분류하였다. 총 12개의 정책과제 중 조직문화 개선이 중요성과 긴급성 측면에서 가장 우선적인 정책과제로 분석되었으며, 인사복무규정 개선, 정책결정자의 리더십, 사용자의 인식 개선 과제 등이 우선적으로 해소되어야 할 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.515-525
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• 2022

본 연구는 지방자치단체에서 제정한 장애 인식개선 교육 관련 조례 내용을 비교·분석하여 개선방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2021년 12월, 전국 17개 지방자치단체의 장애 인식개선에 관한 조례를 대상으로 내용분석을 진행하였다. 분석 결과, 조례의 규범적 체계에서 목적, 교육감의 책무, 기본계획수립 관련 사항은 어느 정도 타당성을 확보했다고 볼 수 있지만, 실효성 체계에서는 교육위원회 설치, 전문 인력 규정 정도, 지도감독 등에 관한 사항은 미비했다. 이에 본 연구에서는 이러한 연구결과를 토대로 장애 인식개선 조례의 개선 방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.10-19
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• 2007

본 논문은 무선인식 시스템에 사용되는 무선 환경 표준 프로토콜 중 UHF 대역 프로토콜인 EPC글로벌의 클래스-1 에어인터페이스를 분석하고, 프로토콜에서 규정된 충돌방지 알고리즘을 구현하였다. 또한 표준 프로토콜의 성능을 개선한 클래스-1의 1세대와 2세대 충돌방지 알고리즘을 제안하고, 그 성능들을 비교하였다. 개선된 알고리즘과 표준 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 개선된 1세대 클래스-1 알고리즘의 총 인식시간 감소율은 태그 수 100개 일 때 54.5%, 태그 수 1000개 일 때 63.4% 감소하였다. 그리고 개선된 2세대 클래스-1 알고리즘의 총 인식시간 감소율은 태그 수 100개 일 때 7.9%, 태그 수 1000개 일 때 11.7% 감소하였다. 태그 수가 증가함에 따라 개선된 알고리즘의 전체 인식시간이 규정된 알고리즘보다 점점 더 감소하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 개선된 충돌방지 알고리즘은 무선인식 시스템의 태그 인식성능을 개선하는 방안으로 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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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.