• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.99-102
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• 2007

최근 들어 인간의 의지를 각종의 전자시스템에 전달하기 위한 수단으로 음성인식 기술을 이용하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 음성인식 인터페이스에서 가장 중요한 이슈는 처리시간의 감소 및 범용 인터페이스의 개발이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 하드웨어 기반의 상용 IC로 생산되고 있는 음성인식프로세서인 RSC-4128이 내장된 음성인식 모듈 VR-STAMP를 사용하였다. 본 연구에서 새롭게 개발한 시스템은 T2SI(Text To Speaker Independent) 기반의 화자(話者)독립 방식으로 음성인식 신호를 컨텐츠 네비게이션 시스템의 제어신호로 활용하여 임베디드 시스템 및 PC 등에 설치된 윈도우즈 기반의 응용 소프트웨어를 제어할 수 있는 시스템이다. 필드 테스트를 통해 그 유용성을 확인한 결과, 본 연구에서 개발한 시스템은 컨텐츠 네비게이션은 물론 가전기기 제어 및 흠 네트워크 등에 널리 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.52-53
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• 2020

자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.237-243
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• 2019

본 연구는 장애인거주시설 종사자의 직무환경 인식에 대한 잠재프로파일유형 및 유형별 특성을 확인하였다. 본 연구에서는 장애인거주시설 종사자를 대상으로 수집한 국가인권위원회 2014년 설문자료를 분석하였다. 9개의 지표로 구성된 직무환경 인식을 바탕으로 잠재프로파일분석을 실시한 결과, 5개 잠재집단을 확인하였다. 업무시간 압박도와 업무책임감에서 낮은 인식을 보인 '낮은 업무부담 집단(24.5%)', 직장상사 지지도에 대한 인식이 낮고 성차별과 학연/지연 차별에 대한 인식이 높은 '차별 인식 집단(14.7%)', 업무자율성, 직장동료 지지도, 직장상사 지지도에 대한 인식이 높은 '긍정적 인식 집단(26.8%)', 업무량, 업무시간 압박도, 업무책임감에서 높은 인식을 보인 '높은 업무부담 집단(8.5%)', 대부분의 영역에서 중간 정도의 인식을 보인 '중간 집단(25.5%)'이 그것이다. 직무만족도의 경우 긍정적 인식 집단이 가장 높고, 중간 집단, 낮은 업무부담 집단과 높은 업무부담 집단, 차별 인식 집단 순이었다. 이러한 분석결과에 기반하여 연구의 함의와 실천적 제언 및 후속연구과제를 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.81-93
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• 2022

최근 자율주행 기술에서 차량 주변 객체 인식과 교통표지판 및 차량 신호 인식을 위한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 특히 차량 신호 인식은 자율주행 기술에 있어서 핵심 요소로 평가되고 있다. 이에 차량 신호 인식을 위한 다양한 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반 객체 인식 모델을 활용한 차량 신호 인식 연구가 크게 증가하고 있다. 또한 AIHub에서 음성, 비전, 자율주행 등을 위한 양질의 국내 인공지능 학습데이터 셋이 공개됨에 따라 이들 데이터를 활용한 국내 환경에 적합한 차량 신호 인식 모델의 개발도 가능하게 되었다. 이에 본 연구에서는 AIHub의 학습데이터와 객체 인식모델 YOLO를 적용한 국내 차량 신호 인식 모델을 개발하였다. 특히 차량 신호의 인식 성능을 개선하기 위하여 YOLOv4와 YOLOv5의 다양한 모델을 적용하였으며 학습데이터의 클래스도 다양하게 분류하여 실험을 수행하였다. 결론적으로 YOLOv5가 YOLOv4보다 차량 신호 인식에 조금 더 적합함을 확인할 수 있었으며, 두 모델의 아키텍처 비교를 통하여 YOLOv5 성능이 우수한 이유를 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.237-244
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• 2018

본 연구는 디지털미디어서비스를 시청하는 수용자가 미디어서비스의 콘텐츠 다양성 개선 정도에 대해 어떻게 인식하는지를 실증적으로 연구하였다. 이를 위해 연구자는 IPTV 사용자를 중심으로 디지털미디어 서비스의 다양성 인식이 사용자의 만족에 어떻게 영향을 미치는지 실증하였다. 연구를 위해 전국단위 샘플 1,373명을 확보하여 구조방정식 모형 검증을 통해 연구결과를 도출하였다. 연구결과 첫째, 디지털미디어서비스 수용자는 채널 및 VOD편수 등의 공급측면의 다양성 인식이 시청 접근성. 즐거움 인식 등에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 콘텐츠에 출연하는 인물의 다양한 등장도 시청 접근성, 즐거움 인식 등에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 시청 접근성, 채널과 인물의 다양성 인식, 즐거움 인식 등은 IPTV 사업자의 다양성 기여에 대한 인식과 이용 만족에 영향을 주는 것으로 나타났다. 시청자의 미디어 다양성 인식을 실증하는 연구가 소수이나 이러한 모형검정의 시도가 향후 관련 미디어 정책을 마련하고 미디어 기업의 공익적 책무를 주지시키는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.148-151
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• 1995

컴퓨터를 이용한 한글 인식 분야의 연구들은 연구결과에 대한 유용성이나 기대에 비해 만족할 만한 결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 이는 컴퓨터에서 한글 인식 모형을 구축하는데 있어서 도구의 역할을 하는 컴퓨터의 계산적 특성만을 고려한데서 그 원인들 중하나를 찾을 수 있다. 따라서 한글 인식 모형을 한글 자체의 구조여 특성 뿐 아니라, 실제 인간이 한글을 인식하는데 있어서 이용하는 기제들을 고려하여 제안되어야 할 것이다. 본 논문에서는 한글 문자의 특성을 고찰하고, 지금까지 지각심리학에서 행하여져온 인간의 한글 지각에 대한 연구 결과들 중 컴퓨터에서의 한글 인식 모형에 도움이 되는 사항들들 살펴 본 후, 한글 인식 모형 구축에 필요한 지각심리학의 매개변수들을 제시하려 한다. 이와 같은 고찰은 컴퓨터과학과 지각심리학이 한글 인식 분야에서 상보적인 입장을 취할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있으리라 기대된다.

• 정보보호학회지
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• 제12권2호
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• pp.41-49
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• 2002

음성 인식 기술과 뿌리를 공유하는 화자 인식 기술은 지난 수십 년간의 연구결과로 괄목할 만한 진보가 이루어졌으며 최근에는 일반화될 수 있으리라는 기대를 가지도록 하기에 충분했다. 하지만 이러한 기술이 실제 환경에 적용되었을 때, 발성 환경을 제어할 수 없으며 그 결과 훈련 환경과는 다른 환경에서 발성된 음성을 인식 해야하는 이른바 '불일치 조건(mismatch condition)' 현상이 발생하게된다. 초기에는 이 현상을 극복하기 위해 잡음 자체를 모델링하고 제거함으로써 훈련과 인식 환경의 차이를 일정하게 정규화(normalization)해주는 연구가 진행되었다. 하지만 최근에는 잡음에 의한 왜곡의 모델이 복잡하고 실제 인식 성능에 직접적으로 나타나지 않는 문제점을 추가로 극복하기 위해, 훈련과 인식 환경의 차이를 보상해주는(compensation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 화자인식기술과 함께 성능저하를 일으키는 불일치 요인들 및 그것들을 극복하기 위한 기술들을 소개하고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제12권2호
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• pp.7-17
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• 2002

최근 급속도로 발전하고 있는 생체인식 분야는 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성 확보를 위해 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려하여 표준화된 생체인식 데이터 및 API에 대한 기술 개발을 하고 있다. 그리고, 사용자의 신뢰성 확보를 위해 생체인식 제품에 대한 성능 및 보안성 평가기술 개발을 위해 국내외에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU, AfB, 등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며, BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 보안기술표준인 X9.84 및 생체인식 데이터 형식에 대한 표준인 CBEFF를 발표하였다. 그리고, 독일의 GISA, 영국의 CESG와 NPL, 그리고 미국의 NIAP와 BFC 등은 생체인식제품에 대하여 성능평가 및 보안성 평가 연구를 추진 중에 있다. 국내의 경우 KSIA, KBA, TTA TC10/SG3, ETRI 등을 통하여 표준화 작업을 진행하고 있으며 KISA에서 국책과제인 'Biometric 인증시스템 보안성 평가기술 개발'을 통해 성능 및 보안성 평가기술을 개발하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.308-310
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• 2011

최근 서비스 패러다임이 언제나 같은 서비스를 제공하는 수동적 형태의 서비스에서 현재의 상황에 맞게 (context-aware) 서비스를 제공하는 능동적 형태의 서비스로 변화하고 있다. 이때 현재 상황(context) 중에서 가장 중요한 정보가 위치정보이다. 따라서 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구팀은 이러한 위치인식의 요구사항을 만족시키기 위해 WSN(Wireless Sensor Network)을 이용한 위치인식 시스템을 제안한 바 있다. 하지만 기존 방법은 높은 효율성에 비해 위치인식의 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 연구에서는 기존에 제안한 위치인식 프로토콜의 단점을 보완하기 위해 fingerprint 중첩을 사용하여 보다 높은 정밀도를 가지는 위치인식 방법을 제안한다. 기존 LIDx 프로토콜과 제안한 방법을 병행함으로써 효율적이면서도 정밀한 위치 인식형 서비스가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.434-437
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• 2011

차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.