• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.172-173
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• 2008

LDA를 이용한 얼굴 인식에서 발생하는 small sample sire 문제를 해결하기 위해서 regularization method를 주로 사용한다. 이 방법을 사용하게 되면 클래스 내 분산행렬의 특이성을 없앨 수 있지만, 클래스 내 분산행렬과 단위행렬 $\alpha$를 곱한 값을 더하는 과정에서 $\alpha$의 값을 임의적으로 정해주어야 되고 이 값에 따라 인식률이 개선되지 않을 수 있다는 문제점이 있다. Resampling 개념을 이용하여 학습 데이터의 수를 늘리게 되면 regularization method보다 개선된 인식률을 얻을 수 있다. 또한 경험적으로 $\alpha$값을 정해 주어야 하고, $\alpha$값에 따라 인식률의 변통이 생길 수 있는 단점이 개선되는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.31-34
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• 2000

본 연구에서는 부가잡음에 의한 음성신호의 왜곡에 대해 다양한 음성개선 기법을 전처리기로 도입하여 HMM(Hidden Markov Model)에 기반 한 음성인식 시스템의 인식성능을 평가하였다. 음성개선 기법으로는 MMSE(Minimun Mean Square Error) STSA(Short-Time Spectral Amplitude Estimator) 기법과 웨이브렛 영역에서의 UWD(Undecimated Wavelet Denoising), CWD(Conventional Wavelet Denoising) 기법을 적용하였다. 잡음이 없는 데이터로 훈련한 음성인식시스템에 잡음음성을 입력할 때 각 음성개선기법을 전처리기로 사용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio)에 따른 인식 성능을 비교하였다.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 2001년도 춘계심포지움 및 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2001

환경문제와 관련된 위해도 인식과 정부규제에 대한 인식을 조사하기 위하여, 일반인, 환경전문가, 공무원, 언론인 그리고 사회단체의 5개 집단을 대상으로 하여 2000년 3월부터 4월에 걸쳐 3000부의 설문지를 배포하여 총 1803부를 회수하였다(회수율 60.1%). 설문조사 내용은 환경문제가 사람의 건강에 미치는 위해에 대한 인식, 환경문제를 개선 및 방지하기 위해 정부의 규제가 어느 정도 필요한지 그리고 정부의 환경오염개선 및 보전을 위한 노력 정도, 환경오염개선을 위한 규제, 기업체에서의 환경관리의 노력정도에 대한 사회집단의 인식차이 등의 내용을 조사하였고, 조사결과의 해석을 위한 척도는 1점에서 7점 척도로 구성하였고, 높은 척도일수록 부정적인 응답으로 되도록 하였다.(중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.72-75
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• 2022

야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.41-49
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• 2019

본 연구는 IT를 활용한 학습관리시스템인 전자출결 시스템을 직접 사용하는 교수 및 대학생들의 전자출결 시스템의 인식과 현황을 조사하고, 전자출결 시스템의 효율성을 높이기 위한 개선방안을 제안하는데 그 목적이 있다. 연구방법은 1차 5명의 교수자의 심층 인터뷰를 통한 스마트출결 시스템의 인식과 요구사항을 조사하였으며, 2차는 S대학 264명의 대학생 대상으로 온라인 설문을 실시하여 스마트출결 시스템 이용현황 및 인식조사를 하였다. 그 결과, 첫째, 교수자는 전자출결 시스템에 대하여 대부분 만족하며, 학습관리시스템과 연계하여 학습역량 및 자기관리 기능 개선이 필요하며, 둘째, 대학생들은 전자출결 시스템의 유저인터페이스와 속도에 불만족하는 것으로 지연시간, 로그인, 업데이트, 부정출석의 개선이 필요한 것으로 나타났다. 그에 대한 개선방안으로 지문 및 안면인식을 활용한 로그인의 간편화, 블루투스의 세기와 인증번호를 이용하여 부정출석 방지를 통한 전자출결 관리시스템 기능의 개선을 제시했다는 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.497-505
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• 2020

본 연구는 감정노동에 대한 사회적 관심이 커짐에 따라 많은 관련연구들이 진행되고 있으나 대다수 연구들이 서비스 제공자 측면에서 감정노동의 폐해를 예방, 또는 효율적인 사후 조치들을 모색하는 연구들이 주를 이루고 있다는 점에 착안하여, 본 연구는 이와는 반대로 대표적 대면직업군의 하나인 은행 창구 업무를 중심으로 서비스 요청자인 고객의 입장에서 감정노동의 어려움을 공감할 수 있는 인식개선의 장치로써 업무현장에 설치되어 있는 시각물의 현황을 파악하고 분석하여 그 개선방안을 제안하는 것에 목적을 둔 연구이다. 이를 위해 선행연구로써 감정노동의 개념과 유형 및 관련법규를 요약한 후, 분석연구로써 제1금융권 10개 은행에 대한 현장조사를 실시, 조사결과를 분석하여 문제점을 도출하고 제시된 문제점과 연결 지어 그 개선방향을 네 가지 측면(양적 증대, 효율성, 전달력, 협업 측면)에서 제안하였다. 이러한 일련의 과정을 통하여 감정노동 관련연구의 다양성을 확보한다는 측면에서 본 연구가 그 의미를 가질 것으로 예상된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.322-325
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• 2015

본 논문에서는 개선된 자세 인식을 위한 학습을 통한 자세 인식 기법을 제안한다. 제안 자세 인식 기법은 영상의 모든 픽셀 값을 사용하지 않으며 인체의 골격의 위치 정보와 자세의 학습을 기반으로 한다. 최근 자세 인식기법에 다양한 기계 학습 기법을 적용하여 제스처 인식률을 높이는 연구가 진행되고 있지만 실시간 프레임에 적용하는데 한계가 있다. 반면 고차원의 특징점을 추출하여 신경망 학습방식을 이용하면 적은 계산량과 손쉬운 실행이 가능하다. 고차원의 특징점은 깊이 정보로부터 사람의 골격 정보를 이용해 추출하여 차원을 감소시키며 신경망 학습 방식에서는 각 자세에 대한 고차원의 특징점을 이용하여 자세의 학습을 진행한다. 신경망학습은 학습 단계에서는 미리 알려진 자세와 예측된 자세의 비교를 통해 오류를 최소화 하는 방향으로 학습을 진행하며, 판별 단계에서는 새로운 자세를 입력하여 고차원 특징점을 이용한 신경망 학습 기반의 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험에 의하면 제안 기법은 약 96%의 자세 인식률을 보이고 자세 인식기법을 동작 인식으로 확장 가능성 또한 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.441-443
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• 2000

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.282-284
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• 2011

본 논문은 원활한 차선 인식을 위한 전체 시스템 시간을 단축하는 방법에 초점을 맞추고 또한 기존의 차선 인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 중에서 급커브에서의 문제점, 중앙선 인식이 잘되지 않는 문제를 개선하기 위한 방법과 최적의 경보를 울리기 위한 논리를 찾아보았다.