영상처리의 결과로 얻어지는 에지나 선분과 같은 영상특성들은 그래픽의 기본 요소인 프리미티브들로 표현될 수 있다. 영상처리 결과를 그래픽 프리미티브로 표현하게 되면 보다 효율적으로 visualization할 수 있고 그래픽 환경의 편집기능을 이용하여 새로운 그래픽스를 생성할 수 있다. 반대로 그래픽 기술을 이용하여 생성된 영상은 패턴인식이나 Model Based 삼차원 물체인식 등에 사용될 수 있다. 이처럼 영상처리와 그래픽스는 서로 밀접한 관계를 가지고 있지만 이 두 분야를 지원하는 자료구조는 이를 반영하지 않고 있다. 영상처리를 위한 자료구조는 신속한 접근을 목표로 개발된 반면 그래픽스를 위한 자료구조는 공간절약과 빠른 display를 목표로 설계되었다. 본 연구에서는 영상처리와 그래픽스를 동시에 효과적으로 지원할 수 있는 자료구조를 설계하고 구현한다.
본고는 하버드의 교양교육이 자유교육으로서 어떠한 역사적 의미를 가질 수 있는지 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 오늘날 대학교육의 원형인 자유교육의 의미를 역사적으로 개괄해 보았고, 자유교육의 전통에서 가장 끝자리를 차지하고 있는 하버드 자유교육의 특징과 역사적 의미를 살펴보았다. 이러한 고찰은 "대학의 특성화와 구조조정"의 문제로 많은 혼란을 겪고 있는 우리 대학들이 어떠한 문제점을 가지고 있는지 그리고 더 생각해야 할 점이 무엇인지 더듬어 볼 계기가 될 수 있을 것이다. 우리 대학들의 혼란은 대학교육을 학부교육과 대학원교육으로 구분하지 않는데서 기인한다. 학부교육은 학습자의 "liberalize"를 목표로, 전문대학원을 포함한 대학원은 전문적인 지식교육을 목표로 삼아야 한다. 하지만 이에 대한 우리 대학들의 인식은 매우 부족하다. 이러한 인식 부족은 대학의 학사구조와 교양교육의 왜곡을 초래하기도 한다. 본 고찰을 통해 이러한 문제점을 함께 고민할 수 있는 계기가 되었으면 한다.
국방부는 90년대 후반부터 국방정보체계 구축사업을 본격적으로 추진하면서 정보체계의 상호운용성 문제를 심각하게 인식하고 상호운용성을 보장하는 국방 정보체계를 구축하기 위하여 많은 노력을 추진하고 있다. 상호운용성을 보장하는 정보체계를 구축하기 위한 목표를 국방통합정보체계 구축으로 설정하고 이를 구성하는 요소로 국방정보체계표준, 공통운용환경, 데이터공유환경을 식별하고, 이를 구축하기 위해 추진하고 있다. 이들 가운데 국방정보체계표준은 선정되어, 국방전반에 대하여 효력을 발휘하고 있으며, 공통운용환경은 우리의 국방환경에 적합한 추진방향을 선정하였으나, 데이터공유환경을 구축하기 위한 전략 및 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 선진국의 추진사례와 우리나라 국방 현실에 대한 분석을 통하여 우리의 현실에 맞는 데이터공유환경(SHADE)를 구축하기 위한 전략 및 방법을 제시하며, 그 내용으로는 먼저 현 국방 데이터 관리 실태 분석을 통하여 현 상황을 인식한 후, 구축하고자 하는 목표을 설정하고, 이러한 목표를 달성하기 위한 추진 전략 및 방향, 업무와 관련된 조직 및 인원에 대한 임무, 단계별 추진 과제 등을 식별하고 데이터공유가 요구되는 조직 및 체계에 적용가능한 데이터 관리 절차와 데이터 상호운용성을 만족시키기 위한 접근방법을 제시한다.
디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.
인간과 기계와의 인터페이스에 있어서 궁극적 목표는, 인간과 기계가 마치 사람과 사람이 대화하듯 자연스런 인터페이스가 이루어지도록 하는데 있다. 이에 본 논문에서는 사람의 음성속에 깃든 6개의 기본 감정을 인식하는 알고리듬을 제안하고자 한다. 이를 위하여 뛰어난 주파수 분해능력을 갖고 있는 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 음성을 여러 개의 서브밴드로 나누고 각 밴드에서 특징점을 추출하여 감정을 이식하고 이를 최종적으로 융합, 단일의 인식값을 내는 다중의사 결정 구조를 갖는 알고리듬을 제안하였다. 이를 적용하여 실제 음성 데이타에 적용한 결과 기존의 방법보다 높은 90%이상의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 지역 부분영상을 이용한 실시간 CCTV결합 시스템에 고나한 연구로써 프레임에 관한 결합 인식방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 결합속도를 줄이고 이에 따라 전체적인 인식률을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 기존 방법인 SIFT알고리즘은 특허가 있고 처리속도가 늦기 때문에 본 논문에서 개선된 지역영상 재생성 방식을 이용하여 실질적으로 CCTV 처리속도에 맞추어 속도를 높였다. 논문은 지역화 이미지를 이용하여 인식률과 속도를 바탕으로 전체적인 시스템 구현과 함께 알고리즘을 소개하는 것으로 구성되어 있으며 실제 실험을 통한 성능을 비교 평가 하였다. 실시간으로 동작하는 CCTV에 적용시킴으로 각각의 화면이 아닌 Inline System으로 감시자의 신체적 피로를 줄이고 경제적인 효과를 볼 수 있고 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 저비용 시스템을 구축하였다.
본 연구는 많은 초등 교사들이 어려움을 호소한 '지구와 우주' 영역 중 '지구와 달의 운동' 단원에서 달 관측이 시작되는 첫 차시인 '하루동안 태양과 달의 위치는 어떻게 달라질까요?'에 대한 교사의 인식을 깊이 알아보며 후속 차시와 관련 활동 지도에 도움을 주고자 한 연구이다. 설문 문항은 교과서 설명, 탐구활동, 학습 목표 달성, 기타 의견 4가지로 범주화하여 제작하였고, 과학 심화 전공, 교직 경력, 본 단원 지도 경험을 구인으로 하여 설문 문항별 인식이 어떻게 다른지 분석하였다. 또한, 서술형 문항을 통해 설문에 참여한 교사들의 보다 다양한 견해를 파악할 수 있었다. 설문은 경기도 소재 초등학교에 재직하고 있는 67명의 교사가 참여하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 하루동안 태양과 달의 위치 변화 교과서 서술에 대해 교사들은 긍정적인 인식과 부정적인 인식이 비슷하게 나타났다. 둘째, 하루 동안 태양과 달의 위치 변화 탐구활동 지도시 교사들 대부분이 대체 방법을 활용하는 것으로 나타났다. 그러한 경향은 대상이 태양·달일 경우 모두 상관이 없었고, 심화 전공, 교직 경력, 지도 경험에도 차이를 보이지 않았다. 셋째, 대부분의 교사들은 본 차시 학습을 통해 학습 목표를 달성할 수 있을 것이라고 응답하였다. 그런데 설문에 참여한 많은 교사들이 태양과 달의 위치 변화 지도에 다양한 어려움을 호소하였고, 대부분 대체 방법을 활용하는 것으로 나타났기에 이러한 결과는 교사들이 직접 관측을 하지 않아도 대체 방법을 통해 학습 목표를 달성할 수 있다고 여기는 인식을 보여준다.
본 연구의 목적은 초등학생을 대상으로 학습 환경적인 측면의 교실성취목표구조 및 피드백 유형과 교실 내 사회적 관계 측면의 교사 및 친구 관계가 실수에 대한 인식에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 것이었다. 이를 위해 초등학교 4, 5, 6학년 316명의 데이터를 활용하였으며, 분석 방법으로는 중다회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 교실성취목표구조, 피드백 유형, 교사관계, 친구관계는 실수로부터 학습할 수 있다는 생각의 총 변량의 19%를 설명하며, 친구관계(${\beta}=.35$), 교사관계(${\beta}=.16$), 피드백 유형(${\beta}=-.11$) 순으로 상대적인 영향력을 가지는 것으로 확인되었다. 둘째, 네 개 예측변인은 실수에 대한 도전적인 태도의 총 변량의 20%를 설명하며, 친구관계(${\beta}=.32$), 교사관계(${\beta}=.21$), 교실성취목표구조(${\beta}=.11$) 순으로 상대적인 영향력을 가지는 것으로 확인되었다. 셋째, 네 개 예측변인은 실수에 대한 고찰의 총 변량의 12%를 설명하는 것으로 나타났으며, 친구관계(${\beta}=.27$), 교사관계(${\beta}=.13$) 순으로 상대적인 영향력을 가지는 것으로 확인되었다. 넷째, 네 개 예측변인은 실수에 대한 부담을 설명하지 못하는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 초등학생의 실수에 대한 긍정적 인식을 높이기 위해 어떻게 교실 분위기를 조성해야 하는지에 대한 정보를 제공한다는 의의가 있다.
대부분의 실세계 데이터는 시간성을 띄고 있으므로 시간성을 지닌 데이터를 분석할 수 있는 기계 학습 방법론은 매우 중요하다. 이런 관점에서 비디오 데이터는 다양한 모달리티가 결합된 대표적인 시간 데이터 이므로 비디오 데이터를 대상으로 하는 기계 학습 방법은 큰 의미를 갖는다. 본 논문에서는 음성 채널에기반한 비디오 데이터 분석 방법의 예비 연구로 비디오 데이터에 등장하는 화자를 인식할 수 있는 간단한 방법을 소개한다. 제안 방법은 MFCC (Mel-frequency cepstrum coefficients)를 이용하여 인간 음성 특성의 분포를 분석한 후 분석 결과를 신경망에 입력하여 목표한 화자를 인식하는 복합 신경망 모델을 특징으로 한다. 실제 TV 드라마 데이터에서 가우시안 혼합모델, 가우시안 혼합 신경망 모델, 제안 방법의 화자 인식 성능을 비교한 결과 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting: PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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