• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1-7
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• 2021

현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.397-398
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• 2023

본 논문은 음성인식 기술을 활용한 게임과 교육 분야의 연계성에 대한 연구를 제시한다. 음성인식 게임은 사용자의 음성 명령을 인식하고 상호작용을 가능하게 함으로써 학습자의 참여와 흥미를 유발한다. 관련 연구들은 음성인식 게임이 언어 학습, 수학 학습, 학습 장애 학생 지원 등 다양한 교육 분야에서 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 보여준다. 음성인식 게임은 교육 환경에서의 음성인식 기술의 잠재력을 제시하며, 추가 연구가 필요하다는 결론을 도출한다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권2호
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• pp.65-78
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• 1998

본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.998-1000
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• 2014

상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.326-330
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• 2008

패턴인식 문제에 있어서 다수의 인식기를 사용하는 연구는 주로, 선택된 다수 인식기를 어떻게 결합할 것인가에 중점을 두어 왔으나, 최근에는 인식기 풀로부터 다수 인식기를 선택하려는 연구로 점차 진행되고 있다. 실제로 다수 인식기 시스템의 성능은 인식기들의 결합 방법은 물론, 선택되는 인식기에 의존한다. 따라서, 우수한 성능을 보이는 인식기 집합을 선택하는 것이 필요하며, 다수의 인식기를 선택하는데 있어서 정보이론에 기초한 접근 방법이 시도되었다. 본 논문에서는 인식기 간의 상호정보를 기반으로 인식기를 선택하여 인식기 집합을 구성하고, 다른 인식기 선택 방법들에 의해 구성된 인식기 집합과 그 성능을 비교해 보고자 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권2호
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• pp.289-308
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• 2014

본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.127-128
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• 2016

본 연구의 목적은 경찰공권력에 대한 인식수준이 범죄안전감에 미치는 영향력을 검증하는 것에 있는데 범죄에 대한 인식을 범죄 두려움을 중심으로 연구하는 경향성을 탈피하여 연구안전감으로 조사하였다는 점이 선행연구와 차별화되며 분석결과 경찰의 범죄대응만족도와 국민의 기초법질서준수인식이 높을수록 그리고 공권력침해수준이 낮을수록 범죄로부터의 안전감을 높게 인식하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.475-477
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• 2005

본 논문에서는 사용자의 위치정보를 이용하여 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스를 제공을 위한 위치 인식 시스템에 대해서 제안한다. 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하는 기법과 정확도 향상을 위한 연구가 진행되고 있지만 특정 환경이나 시나리오에 초점을 맞추어서 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 다양한 위치 기반 서비스들이 필요로 하는 위치정보를 구분하고 IrDA를 이용하여 사용자의 위치를 인식하는 방법을 소개하고 위치 인식 시스템의 설치 및 관리에 필요한 기능에 대하여 논한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.299-306
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• 2020

신경망을 이용한 영상인식은 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차량 번호 인식 및 특정 구역 입출 시 통제에 필요한 인가/비인가 차량 인식 시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 차량 번호에 대한 모든 정보를 확인하고, 차량 번호판을 정확히 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 그 밖에 신경망을 이용하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제11권6호
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• pp.23-31
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• 1992

신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 우선 음성을 음소로 분리하였다. 그런다음 각각의 음소를 인식하였다. 음소인식을 위해 제어망과 몇 개의 소규모 망으로 구성된 복합신경망을 이용하였다. 제어망은 음소가 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 음소를 인식한다. 마지막으로 프레임별 인식 결과를 누적하여 음소를 판별하였다.