본 논문은 인터넷 상에서 무수히 많은 음란 문서를 검출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 정보검색 기술에 퍼지추론을 적용시킨 것이다. 먼저 음란 사이트 주소를 몇 개 선정하고 이 문서들로부터 어휘분석과 스테밍과정을 통하여 음란 사이트를 대표하는 후보단어들을 추출한다. 추출된 후보단어가 음란문서를 대표할 중요도를 계산하기 위해, 각 후보 단어별로 용어 빈도수(DF), 휴리스틱 정보(HI)를 계산하고 이 값들을 이용하여 퍼지추론을 수행한다. 이렇게 계산 된 후보용어의 중요도들이 주어진 사이트가 음란사이트인지 아닌지를 판별하는데 최종적으로 사용된다. 소규모 테스트 데이터를 갖고 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 음란 사이트 자동 검출시 유용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 노령층 인구가 도보시 일어날 수 있는 낙상상황을 텐서플로워를 이용하여 인지하기 위한 시스템에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 착용한 가속센서 데이터에 대해서 텐서플로워를 이용하여 학습된 LSTM(long short-term memory)을 기반하여 낙상과 일상생활을 판별한다. 각각 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습을 실행하며, 4가지는 일상생활에서 일어나는 행동 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상시의 패턴에 대하여 학습한다. 3축 가속도 센서의 가공하지 않은 데이터와 가공한 SVM(Sum Vector Magnitude)를 이용하여 LSTM에 적용해서 학습하였다. 이 두 가지 경우에 대해서 테스트한 결과 데이터를 혼합하여 학습하면 더 좋은 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
선박 접안 유도시스템은 선박 내에 장착된 위치 기반 UWB(Ultra WideBand)와 해안에 설치된 리더기를 통해 받은 접안 지점 내의 선박 정박 유무 정보를 바탕으로 관제시스템이 접안을 요청한 선박에 대해 선박의 크기와 종류를 판별하여 그 결과에 따라 접안이 가능한 지점의 위치 정보를 해당 선박에 무선 송출하여 선박의 접안을 유도한다. 이는 선박의 정박시간 대기로 발생하는 불필요한 연료의 낭비와 접안 과정 중 발생하는 충돌 사고를 예방하여 안전성을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 위치기반 UWB를 이용한 선박 접안 유도시스템의 테스트베드를 구현하였다. 또한 java 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 모바일 기기 등을 통해 실시간으로 동종의 선박들 가운데에서 사용자의 선박의 위치를 쉽게 인지할 수 있도록 정박 위치 정보를 제공하는 편의성을 제공한다.
시간-주파수 영역에서의 이진 마스킹을 이용하여 잡음환경에서 잡음을 제거하여 음질을 향상하는 방법에 대해 논하고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역 (시간-주파수 유닛의 신호 대 잡음 비 (Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 낮은 영역)의 신호에 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이전의 연구에서는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 마스크 "0"과 마스크 "1"을 분류하는 방법을 사용하였다. 각 주파수 밴드별로 수집된 데이터를 이용하여 가우시안 혼합 모델을 학습하고 테스트 데이터가 들어오면 현재의 시간-주파수 마스크가 "0"인지 "1"인지 판별하게 된다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 주파수 영역에서의 종속성을 고려하여 추정된 마스크에 대해 후처리를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서의 종속성에 관한 후처리는 비터비 (Viterbi) 알고리즘을 이용하며, 제안된 후처리 알고리즘을 적용하여 이진 마스크 추정 오차를 줄여 음성 명료도 향상을 기대할 수 있다.
최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.
본 연구는 속성이론을 적용하여 온라인 정보의 신뢰성이 제품을 평가하거나 판단하기 위해 온라인 정보를 사용하는 사용자의 의도에 영향을 미치는 경우를 조사하였으며, 온라인 정보 신뢰성의 영향을 조사하기 위해 온라인 정보 신뢰성의 주요 효과가 지각된 위험과 유용성의 인식에 의해 매개되는지 여부를 검사하였다. 총 287의 온라인 소비자들로부터 수집된 샘플에서 여러 항목 척도의 내적 일관성을 탐색하여 안정성을 조사 하였으며, 구조의 유효성을 위해 수렴 및 판별 타당성을 조사 하였다. 연구 모델을 테스트하기 위해 PLS 기법이 사용되었으며, 응답 데이터 세트로부터 데이터를 분석 한 결과, (1) 지각된 신뢰성의 통제성과 안정성 모두 지각된 위험도 및 유용성을 인식하고 있다는 것을 알 수 있다 (2) 지각 된 위험뿐만 아니라 유용성 인식은 부분적으로 신뢰성과 사용 의도의 두 소스 사이의 연결을 중재하고 있다. 본 연구 결과 온라인 정보 신뢰성의 두 가지 차원인 통제성과 안정성은 정보를 받는 사람의 이용의도에 영향을 미친다. 통제성 및 안정성에 대한 설명을 포함하는 온라인 정보는 소비자에게 제공된 제품 및 서비스에 대한 위험을 인지하게 할 수 있다. 따라서 높은 안정성 및 통제성을 설명하는 온라인 정보는 제공하는 온라인 정보 자체의 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라 지각된 위험과 유용성을 통한 온라인 정보 활용의도를 증가시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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