• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
• /
• pp.63-65
• /
• 2012

본 논문에서는 입력된 음성이 남성화자인지 여성화자인지를 구분하는 FFT 스펙트럼 및 LPC 켑스트럼 입력에 의한 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 특히 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 비교 분석하여, 이러한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 이용하여 신경회로망에 의한 성별 인식에 대한 실험을 수행한다. 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용한 경우에, 남성화자 및 여성화자에 대해서 양호한 남녀 성별인식률이 구해졌다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.171-175
• /
• 1997

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quentization) 신경회로망의 새로운 가중치 초기화법을 제안하고 이를 얼굴인식 시스템에 적용하였다. 제안한 방법은 초기가중치를 패턴 결정 경계면 주변에 설정함으로써 인식율을 높이는 방법이다. 얼굴인식의 특징 추출 방법으로서는 주성분 분석, 모멘트, 푸리에 기술자, 모멘트+주성분 분석 및 푸리에 기술자+주성분 분석 등을 사용하여 실험하였으며, 인식부의 LVQ 신경회로망에 제안된 방법을 적용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 초기가중치를 최초 패턴으로 가지는 경우, 평균값을 취하는 경우, 랜덤하게 사용하는 경우 등에 비해서 우수한 인식율을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.817-819
• /
• 2004

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제19권4호
• /
• pp.329-347
• /
• 2016

본 연구는 좋은 수학 수업에 대한 학교 관리자의 인식을 알아보고, 선행 연구를 기반으로 좋은 수학 수업에 대한 학교 관리자와 초등 교사와의 인식을 비교하였다. 이를 위해 학교 관리자 32명을 대상으로 자유기술식, 등위식, 척도식 설문을 실시하였다. 학교 관리자의 인식 조사 결과, 자유기술식 설문에서는 구체적 조작물을 활용하는 수업, 학생들이 사고할 수 있도록 지도하는 수업 등이 좋은 수학 수업의 모습으로 나타났다. 등위식 설문에서는 대영역 중 교육과정과 교육내용이, 중영역 중 교육과정 구성이 좋은 수학 수업을 구성하는 가장 중요한 영역으로 선택되었다. 또한 척도식 설문에서는 학생 수준에 맞게 교육과정을 재구성하여 실시한 수업, 수학과 기본 개념 사이의 연계성을 알 수 있도록 지도하는 수업 등은 매우 좋은 수학 수업으로, 계산을 능숙하게 할 수 있도록 지도하는 수업, 물리적 환경이 잘 조성된 상태에서 이루어지는 수업 등은 상대적으로 덜 좋은 수학 수업이라는 인식이 드러났다. 좋은 수학 수업에 대한 초등 교사의 인식을 조사한 선행 연구를 토대로 본 연구와 비교한 결과, 전반적인 경향은 유사하였다. 하지만 각 요소별로 실시한 t 검정 결과 총 48개 중 20개의 요소에서 학교 관리자와 초등 교사의 인식은 유의한 차이를 보였다. 이러한 연구 결과를 토대로 좋은 수학 수업에 대한 학교 관리자의 인식과 초등 교사와의 인식 차이에 따른 시사점을 논의하였다.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
• /
• 대한지역사회영양학회 2003년도 추계학술대회
• /
• pp.1076-1076
• /
• 2003

최근 소득수준의 향상 및 식생활 습관의 서구화로 비만 유병율이 증가하면서 체중조절에 대한 관심이 급증하였다. 그러나 신체적 매력 중에서 날씬함을 너무 강조하는 사회적 분위기 등의 영향으로 자신의 체형을 왜곡되게 인식함으로써 이에 따른 신체에 대한 불만족은 무분별한 체중조절을 시도하도록 자극하는 요인이 되고 있으며 이러한 무리한 체중조절은 신체적·심리적 장애를 초래하는 것으로 알려지고 있다. 그러나 체형인식 및 체중조절에 대한 연구는 주로 젊은 여성들을 대상으로 한 것이 대부분으로 중년여성을 대상으로 한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자기체형에 대한 관심이 점차 높아지고 있는 중년여성들을 대상으로 비만도에 따른 체형인식 경향을 파악하고 체중조절에 영향을 미치는 요인들을 알아보고자 하였다. 조사대상은 도시지역에 거주하는 40세 이상 중년여성 249명으로 일반사항, 체형인식 및 체중조절태도, 이상식행동 등에 대하여 설문조사를 실시하였다. 모든 자료는 SAS program을 이용하여 분석하였다. 조사대상자의 평균 연령은 48.5세였으며 평균 비만도(BMI)는 22.7로서 정상범위에 속하였다. 비만도에 따른 체중군별 분포는 정상체중군이 72.9%로 가장 많았으며, 저체중군이 6.7%, 과체중군이 20.4%이었다. 자기 체형에 대한 인식도를 체중군별로 비교해본 결과, 정상체중군의 40.1%만이 자신의 체형을 ‘표준체형’으로 올바르게 인식하고 있을 뿐, 8.1%는 ‘마른 체형’으로, 51.7%는 ‘살찐 체형’으로 잘못 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히, 저체중군의 37.5%는 자신의 체형이 ‘표준체형’이라고 인식하고 있었다. 이상적으로 생각하는 체형에 대하여 조사대상자의 80.9%가 ‘표준체형’이라고 응답하였으며, 8.7%는 ‘마른 체형’을, 10.4%는 ‘살찐 체형’을 선호하는 것으로 나타났다. 자기 체형에 대해 조사대상자의 55.8%가 ‘불만족하다’ 고 응답한 반면 ‘만족하다’ 고 응답한 경우는 11.1%에 불과하였다. 그러나 체중조절에 대한 관심도는 체중군별로 비교해 보았을 때, 과체중군이 저체중이나 정상체중군에 비해 유의하게 높았다. 지난 1년 동안의 체중 감량 경험 여부를 조사해본 결과, 과체중군의 77.1%, 정상체중군의 65.3%, 저체중군의 62.5%가 체중감량 경험이 있는 것으로 나타났다. 체중감량 이유를 묻는 문항에 과체중군과 정상체중군의 경우 ‘건강을 위해서’라고 응답한 경우가 가장 많은 반면 저체중군의 경우 ‘체중이 증가되었기 때문에’라고 응답한 경우가 가장 많아 체중군별로 유의적인 차이를 나타냈다. 조사대상자의 53.8%가 체중감량을 하는 중 부작용을 경험한 적이 있는 것으로 나타났으며, 유의적인 차이는 없었으나 저체중군이 과체중이나 정상체중군에 비해 체중감량에 따른 부작용 경험자의 비율이 높았다. 이상식행동을 측정한 결과, 과체중이나 저체중군이 정상체중군에 비해 이상식행동 점수가 유의적으로 높았다. 세부요인별로 비교해 보았을 때, 체중조절에 대한 집착과 식이조절점수는 과체중군이 가장 높았으나, 섭식통제 관련 식행동 점수는 저체중군이 가장 높았다. 이상의 결과를 종합해 볼 때, 중년여성들의 경우 대부분이 자신의 실제 체형에 대하여 그릇된 인식을 갖고 있었으며, 체중을 감량하기 위해 지속적으로 노력하는 것으로 나타났다. 특히 저체중군의 경우 건강보다는 외모 때문에 무리한 체중감량을 시도하고 있었으며 이상식습관과 관련된 식행동 점수가 높은 경향을 보여 영양 및 건강 상태에 문제가 발생될 수 있을 것으로 생각된다. 따라서 중년여성들에게 자신의 체형과 이상체형에 대한 올바른 인식을 갖고 표준 체중을 유지할 수 있도록 지속적인 영양교육이 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.3-9
• /
• 1999

본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ？ 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.1441-1453
• /
• 2020

본 연구는 여드름을 가지고 있는 중국인 20-30대를 대상으로 여드름에 대한 인식과 관리 방법을 비교 연구하고자 하였다. 설문지는 총 600부 배포하여 회수된 설문지 560부 중 27부를 제외한 533부를 최종분석에 사용하였다. 연구결과 연령에 따른 중국인의 여드름 발생원인 인식, 관리인식, 악화요인 인식 차이 분석 결과 '관리인식' t=3.380, '악화요인 인식' t=2.314로 나타나 연령에 따라 여드름에 대한 인식 차이가 있다는 것을 알 수 있었으며 30대보다 20대가 여드름에 대한 인식 정도가 더 높음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 중국인의 연령에 따른 여드름에 대한 인식과 관리 방법을 비교 분석함으로써 시대의 변화에 따른 여드름 관리 인식과 행태의 변화를 파악하고 한국인과 중국인의 여드름 인식에 대한 차이 비교, 추후 여드름 피부의 효과적인 관리 방법을 모색하기 위한 기초자료로 제공될 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국인구학
• /
• 제24권2호
• /
• pp.179-206
• /
• 2001

이 연구는 한국내 외국인 노동자들이 자신의 임금에 대해 공정성을 어느 정도 인식하고 있으며 또 이러한 인식에 어떤 요인들이 영향을 미치는지를 한국에서 비슷한 일을 하는 자국인과 한국인 노동자와의 비교를 통해 살펴본다. 이를 위해 이 연구는 서울, 경인지역의 제조업체에 취업하고 있는 조선족 중국한족, 베트남인, 인도네시아인 근로자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 전반적으로 외국인 노동자들은 자신들의 임금에 대해 불공정성을 느끼고 있으며, 이러한 성향은 특히 같은 일을 하는 다른 자국인 노동자보다는 한국인 노동자와의 비교에서 더 강하게 나타난다. 주요 변수별로도 공정성 인식은 비교대상에 따라 다르게 나타나는데, 먼저 자국인과의 비교에서는 나이가 적을수록, 여자보다는 남자가, 이주전 월평균수입과 취업비용이 적을수록, 근로조건 만족도가 높을수록 공정성 인식도 높게 나타난다. 한국인과의 비교에서는 필리핀인, 인도네시아, 베트남인, 조선족, 한족의 순으로, 여자가 남자보다, 불법체류자가 합법체류자보다, 근로조건만족도가 높을수록 공정성 인식도가 높게 나타난다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2024

입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.369-372
• /
• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.