• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.29-45
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• 2022

본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.261-264
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• 2003

얼굴인식은 동일 사람의 얼굴이라도 조명변화나 얼굴 표정변화에 따라 매우 다른 영상들로 나타나기 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 조명변화에도 강인하고 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Hidden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 제안된 방법은 조명변화에 대해서 조명변화 함수인 $\delta$(delta) 함수를 0, 40, 60, 80으로 변화해 가면서 이미지 보정을 실험하였으며, 계산의 복잡성을 줄이고 얼굴영상에 대한 높은 인식률을 얻기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT 계수를 관측벡터로 사용하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 정량적 평가방법은 FAR(False Accpt Rate)와 FRR(False Reject Rate)를 측정하여 비교하였으며, 기존의 얼굴인식 방법인 PCA, 1차원 HMM과 비교분석하였다. 실험결과 2D-HMM의 경우 FAR(False Accept Rate)가 5.08%로 ID-HMM 5.18%, PCA 10.16%보다 높은 성능을 보였으며, FRR(False Reject Rate)의 경우에도 0.01%로 10.16%인 PCA보다 좋은 성능을 보였다. 이로서 조명변화에 대해서는 PCA보다 2D-HMM 얼굴인식 방법이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.425-428
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종 감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.586-591
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 지역연구
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• 제33권4호
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• pp.19-28
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• 2017

본 연구의 목적은 기후변화 적응에 대한 공무원 도민들 간의 인식을 비교분석하는 것이다. 기후변화에 대한 두 집단 간의 인식차이를 확인하기 위해 집단별로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 두 집단의 적응 정책의 우선순위 및 분야별 기후변화 피해에 대한 체감도를 조사하였다. 결과적으로, 두 집단 간에는 기후변화 적응 정책에 대한 인식차이가 있음을 확인하였다. 기후변화 적응정책은 정책 수립자와 수용자의 경계가 모호해질 때 정책적 효용성이 크므로, 본 연구는 인식차이를 통해 확인할 수 있는 집단의 특징을 분석하여 두 집단 간 인식격차를 줄일 수 있는 방향을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.528-542
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• 2021

이 연구는 기술진보에 따른 일자리 전환에 대한 인식을 살펴보기 위해 첫째, 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 구직자와 재직자들의 인식은 어떻게 구조화되며 인식유형별 특성은 무엇인지, 둘째, 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 구직자와 재직자들의 인식 유형에 걸쳐 나타나는 공통점과 차이점을 알아 보았다. 주관적인 태도에 대한 접근을 위해 객관화된 질적 연구방법인 Q방법론을 활용하여 수집된 자료는 PC용 QUANL 프로그램을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 도출된 4가지 유형은 부정적 인식 유형, 중립적 인식 유형, 근무환경 개선 인식 유형, 고용 증가 인식 유형으로 나누어졌다. 부정적 인식 유형은 일자리 규모 및 일자리의 질 관점에서 모두 부정적으로 인식하는 경향이 컸으며, 특히 4차 산업혁명에 따른 일자리 증가에 대해서 동의하지 않는 경향이 큰 것으로 나타났다. 중립적 인식 유형은 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 중립적이면서 부정적인 영향을 수용하고 동시에 제도적·교육적 요구가 강하게 나타났다. 근무환경 개선 인식 유형은 4차 산업혁명에 따라 일자리가 증가한다는 것에 대해서는 동의하지 않지만, 일자리의 질 측면에서는 향상될 것으로 보고 있었다. 고용증가 인식 유형은 전반적으로 4차 산업혁명에 따른 일자리 변화에 대해 긍정적으로 인식하는 가운데, 특히 일자리 규모 증가에 대한 기대가 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.773-778
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• 2009

본 논문에서는 인간의 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 구현하기 위하여 감정 변화의 영향을 최소화 하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화에 따른 음성 신호의 변화를 관찰하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 감소시키는 방법으로 성도 길이 정규화 방법을 사용한 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존방법보다 41.9% 감소되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.241-242
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• 2014

본 논문에서는 학습자의 스마트기기 인식 변화를 위한 로봇 프로그래밍 수업 단계 및 인식에 대한 설문 도구를 제안한다. 폭발적으로 증가하는 스마트기기 사용 환경에 노출된 어린 학습자에게 스마트기기의 올바른 활용을 위한 인식을 심어줌으로써, 스마트기기의 올바른 활용 방안을 인식할 수 있도록 한다. 또한 스마트기기의 다양한 기능을 활용한 로봇을 조립하고 프로그래밍을 작성해 봄으로써, 스마트기기에 대한 인식의 긍정적인 변화를 기대한다. 학습자의 스마트기기에 대한 인식은 스마트기기 활용 로봇 프로그래밍 수업의 사전, 사후 검사를 통해 인식의 변화를 측정한다. 특히 학습자가 수업 후 자신의 생각이 바뀐 이유를 기술함으로써, 로봇 프로그래밍 수업을 활용한 인식 변화의 요인을 파악하는데 기초 자료로 사용될 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.101-102
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• 2008

얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.528-533
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• 2010

본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 학습 방법에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 신호와 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하였다. 감정이 포함되지 않은 평상의 음성으로 학습된 음성 인식 시스템에 감정이 포함된 인식 데이터가 입력되는 경우 감정에 따른 음성의 차이가 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 감정의 변화에 따라 화자의 성도 길이가 변화한다는 것과 이러한 변화는 음성 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인 중의 하나임을 관찰하였다. 본 연구에서는 이러한 음성의 변화를 포함하는 학습 방법을 제안하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템을 개발하였다. HMM을 사용한 단독음 인식 실험에서 제안된 학습 방법을 사용하면 감정 데이터의 오차가 기존 방법보다 28.4% 감소되었다.