음성인식은 여러 분야에 적용될 수 있지만 지능형 장난감에 적용된 사례를 보면 다른 시스템에서 적용된 경우와 같이 높은 인식률이 요구된다. 하지만 음성인식의 기능만으로 지능형 장난감의 기능이 다양성을 가지지 못한다. 음성인식기능 뿐만 아니라 다른 여러 가지의 기능을 가진 지능형 장난감의 소프트웨어를 개발하는 것이 다른 시스템과의 차별성을 두는 것이 된다. 본 논문에서는 이 Intelligent Toy에 내장될 음성인식 등의 여러 가지의 기능을 가진 Software를 구현하는 방법 및 결과를 제시한다. 대표적 기능인 음성인식은 화자종속이고 그 인식률은 99%의 높은 인식률을 얻었다. 그외에도 음성합성, 음악합성, 음성녹음 및 재생 등의 기능구현을 하였다. 음성인식을 가진 Intelligent Toy 계열의 시스템과 같은 잡음 환경 하에서 인식률을 비교해 볼 때 그 결과가 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 음성인식 시스템의 인식 정도의 향상을 위해서 동적 특징으로서 K-L(Karhanen-Loeve)계수를 이용하여 음소모델을 구성하는 방법을 제안하고, 음소, 단어, 숫자음 인식 실험을 통하여 그 유효성을 검토하였다. 인식 실험을 위한 음성자료는 한국 전자통신 연구소에서 채록한 445단어와 국어정보공학연구소에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하였으며, K-L계수 동적 특징의 유효성을 확인하기 위해 정적 특징으로서 멜-켑스트럼과 동적 특징으로서 K-L계수 및 회귀계수를 추출한 후 음소, 단어, 숫자음 인식 실험을 수행하였다. 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위(Phoneme Likely Unite ; PLUs)를 음소모델로 사용하였으며, 단어와 숫자음 인식을 위해서는 유한상태 오토마타(Finite State Automata; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 음소인식에 있어서는 정적특징인 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.8%, K-L 동적 계수를 사용한 경우가 52.4%로 12.6%의 향상된 인식률을 얻었다. 또한, 멜-켑스트럼과 회수계수를 사용한 경우 60.1%, K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에 있어서도 60.4%로 높은 인식률은 얻었다. 이 결과를 단어인식에 확장하여 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 멜-켑스트럼 계수를 사용한 경우 65.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.8%로 10.3% 향상된 인식률을 얻었으며, 멜-켑스트럼과 회귀계수를 결합한 경우 91.2%, K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우 91.4%의 높은 인식률을 보였다. 도한, 4연속 숫자음에 적용한 경우에 있어서도 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.3%로 7.8%의 향상된 인식률을 보였으며 K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에서도 비교적 높은 인식률을 보여 숫자음에 대해서도 K-L계수의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 청년세대가 겪고 있는 미래에 대한 희망 없음이 사회적 관심으로 커져가고 있는 현시점에서 청년세대의 공정성 인식이 무망감에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 본 연구는 청년세대의 공정성 인식과 무망감의 관계에서 통제감의 매개효과와 자존감의 조절효과를 살펴보았다. 청년세대인 20-30대 313명의 청년을 대상으로 자기보고 설문자료를 수집하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 공정성 인식은 통제감, 자존감과 유의한 정적 상관을 보였고, 무망감은 공정성 인식, 통제감, 자존감과 유의한 부적 상관을 보였다. 둘째, 공정성 인식과 무망감의 관계를 통제감이 매개하였다. 셋째, 공정성 인식과 무망감의 관계를 자존감이 조절하였다. 높은 자존감 집단은 공정성 인식에 따른 무망감의 변화가 적은 반면 낮은 자존감 집단은 공정성의 인식에 따른 무망감의 변화가 크게 나타났는데, 이는 공정성 인식이 낮을 때 높은 자존감이 무망감을 완화하는 역할을 함을 의미한다. 본 연구의 결과는 청년세대의 무망감을 낮추어 정신건강과 삶의 질을 향상시키는 방안을 계획하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
태그는 위치정보가 없기 때문에 리더의 식별자를 위치정보로 사용하지만 비연속적인 심볼형 정보이다. 따라서 태그 이동 궤적간의 근접성을 정의하는 것이 어려우며 사용자 질의 처리시 비효율적이다. 본 논문에서는 태그 위치를 표현하기 위하여 인식공간을 정의하고 인식공간 근접성을 제안한다. 인식공간 근접성은 정적 인식공간 근접성과 동적 인식공간 근접성으로 구성되며 이를 이용하여 태그 궤적 간의 근접성을 측정하고 효율적인 색인을 구축할 수 있다. 제안한 태그 이동 궤적 근접성 함수를 평가하기 위해 태그 색인 기법인 IR-tree와 이동체 색인 기법인 $R^*$-tree를 대상으로 성능평가 실험을 수행하였다.
URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.
본 연구에서는 선행의 연구 고찰을 통해 조직시민행동에 영향을 미치는 변수들과의 관계 규명을 통해 공정성과 조직지원인식 및 조직몰입을 변수로 하여 구조모델과 가설을 설정하고 이를 영리조직과 비영리조직의 표본조사를 통해 실증분석과 비교분석을 시도하였다. 연구 분석 결과 영리조직에 있어서는 조직지원인식에 대해 분배공정성과 절차공정성은 조직지원인식에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정서적 몰입에 대해서는 절차공정성을 제외한 분배공정성과 조직지원인식이 정서적 몰입에 유의미한 정의 영향을 미치고 있고, 지속적 몰입에 대해서는 분배공정성, 절차공정성, 조직지원인식 모두 무의미한 영향을 미치고 있으며, 조직시민행동에 대해서는 분배공정성과 조직지원인식을 제외한 절차공정성과 정서적 몰입 및 지속적 몰입이 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 비영리조직의 분석 결과에 있어서는 조직지원인식에 대해 절차공정성은 무의미하고, 분배공정성은 조직지원인식에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정서적 몰입에 대해서는 절차공정성을 제외한 분배공정성과 조직지원인식이 정서적 몰입에 유의미한 정의 영향을 미치고 있고, 지속적 몰입에 대해서 절차공정성과 조직지원인식은 무의미하나 분배공정성에 있어서는 유의미한 영향을 미치고 있으며, 조직시민행동에 대해서는 분배공정성, 절차공정성, 조직지원인식은 무의미하며 정서적 몰입과 지속적 몰입은 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 조직구성원들로 하여금 주어진 역할 외에 자발적으로 조직을 위해 조직시민행동을 이끌어 내기 위해서는 조직이 조직구성원의 호의, 따뜻함, 다정함, 행복감, 유쾌함, 충성심 등의 감정을 통하여 조직에 대해 개인적으로 느끼는 심리적 애착을 높여주는 것이 중요하다는 사실을 시사하고 있다. 특히 영리조직에 있어서는 각종 공식적인 절차가 공정하다는 것을 구성원에게 몸소 보여 주는 행동이 필요하다는 점을 시사한다.
본 논문에서는 차량의 헤드라이트 영상에 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 적용하여 획득한 특징점을 이용하여 차량의 모델을 인식하는 차종 인식 방법을 제안한다. 보다 정확도 높은 차종 인식을 구현하기 위해서 특징점들의 분포로부터 동질성(homogeneity)을 계산하여 인식 정확성의 척도로 두었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 국내 54종의 차량 영상으로부터 촬영된 400장의 실험 영상을 이용해 실험한 결과, 제안한 방법은 90%의 인식률과 16.45의 평균 동질성을 보였다.
현재 가장 많이 사용되는 비밀번호 도어락 시스템은 외부 노출의 가능성 때문에 범죄의 위험성이 크다. 이러한 방식을 보완하기 위하여 안면 인식과 음성 인식 두 가지 기술을 결합하여 보안성을 높이는 기술을 구현하였다. 이에 본 논문은 아두이노를 사용하여 사람을 확인하고 인증하는 모듈인 보이저 모듈, 음성인식과 화자인식을 지원하는 아두이노와 그의 음성인식 모듈 Easy VR을 제시한다. 두 가지 기술의 결합으로 보안성을 높여 강력 범죄를 예방한다.
다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 단순화하고, 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Midden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT계수를 관측벡터로 사용함으로써 관측벡터의 크기와 인식 시스템의 복잡성을 줄일 수 있었다. 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Yale, ORL의 얼굴 데이터베이스에 대하여 기존의 얼굴인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, LDA 방법과 본 논문에서 제안한 방법인 1D-HMM, 2D-HMM방법의 인식률을 비교 평가하였다. 실험결과 2D-HMM 방법의 인식률이 99.5%로 기존의 얼굴인식 방법들보다 우수한 성능을 나타냈다. 또한 일정 state수에 대해 mixture의 수가 증가할수록 인식결과가 좋아짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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