본 연구에서는 한국 학생들이 영어 모음들을 어떻게 인지하고 발화하는지 알아보기 위해서, 영어 전공과목을 수강하는 42명의 대학생들을 대상으로 11개의 영어 목표 모음 /i, ɪ, eɪ, ${\varepsilon}$, ${\ae}$, ${\alpha}$, ɔ, oʊ, ʊ, u, ʌ/이 들어간 영어 단어를 가지고 인지와 발화테스트를 사전과 사후 두 차례 실시하였다. 통제집단에 대해서는 영어음성학 전공수업을 통한 이론학습만을 진행하였고, 실험집단에 대해서는 이론학습과 더불어 인지와 발화 훈련을 4주간 실시하였다. 구체적인 연구의 목적은 사전테스트를 실시한 이후 4주간의 훈련과 연습을 통해 사후 인지와 발화 정확도가 얼마나 향상되었는지를 알아보는 것과 두 집단이 보인 인지와 발화의 상관관계가 사전과 사후테스트에서 어떠한지를 살펴보는 것이다. 테스트 결과 사전테스트에서는 통제와 실험 두 집단이 인지와 발화에서 강한 상관성을 보인 반면, 사후테스트에서는 두 집단 모두 인지와 발화 간에 상관성이 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 두 집단의 사후 인지와 발화 정확도의 변화가 주된 요인인 것으로 나타났다. 통제집단은 인지에서 사후 변동 폭이 컸던 반면, 실험집단은 발화의 변동 폭이 더 컸고, 이러한 사후 인지와 발화의 변동이 상관관계에도 영향을 주었다. 이와 같은 실험 결과를 바탕으로 교육적인 함축점도 논의되었다.
본 연구는 고령화 및 저출산에 따라 보건의료분야의 만성질환의 증가 및 전문 인력부족 등의 문제를 해결하고 효율적인 헬스케어를 제공하고자 VR 콘텐츠를 이용한 신체검사의 효과성을 연구하였다. 이에 본 연구는 HTC VIVE Pro VR과 스틱 컨트롤러를 착용하여 원스톱 VR 콘텐츠 신체검사 시스템을 구현하였다. 시스템은 1단계부터 5단계까지이며, 색각테스트, 기억력테스트, 청력테스트, 반응속도테스트, 순간인지능력테스트의 5단계를 순차적으로 거쳐 최종 신체 나이를 판별하는 솔루션으로 구성된다.또한 본 연구가 개발한 원스톱 VR 콘텐츠 신체검사 시스템에 대해 대전 소재 A 상급종합병원 건강검진센터 및 VR/AR 임상시험 센터에 내원한 정상인을 대상으로 사용자 만족도를 검증한 결과, 전체적인 만족도와 재이용의사가 높게 나타났고, 성별에 따라 5단계 순간인지테스트는 유의한 차이가 있었으며, 연령에 따라서 4단계 반응속도테스트, 5단계 순간인지테스트에서 유의한 차이가 나타났다.
본 연구에서는 사용자의 질의에 대해 대답을 제시하는 질의응답시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 구축하였다. 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 207,067개의 문서, 90개의 질의, 각 질의에 대한 적합성 판정 집합으로 구성되어 있다. 문서집합은 신문기사로 SGML형식으로 가공되었고, 질의는 다양한 유형의 질의와 변형질의를 포함한다. 적합성 판정 집합은 각 질의에 대해서 문서에 대답을 포함하는지의 여부에 따라 적합/부적합으로 판정하였고, 적합한 문서에 대해서는 대답을 표시하였다. 본 연구를 통해 구축된 질의응답시스템 평가를 위한 테스트컬렉션은 질의응답시스템의 객관적인 신뢰성 평가를 위한 기반을 마련하였다.
본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.
자율주행차량(AV)의 기술 발전으로 실도로 내 자율주행이 가능해졌지만, 주변 요소로 AV의 인지 범위 또는 능력이 제한되는 인지 음영으로 완전한 자율주행에 어려움이 있다. 오늘날 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오를 개발하기 위해서는 실제 도로에서 발생할 수 있는 다양한 인지 음영 상황을 파악하고 대비 전략을 구상하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 미국 캘리포니아 차량관리국(DMV)의 AV 사고 데이터를 통해 자율주행 모드 활성화 여부에 따라 AV와 일반차량의 사고 형태와 특성을 비교하고, AV 제어권 전환 데이터를 단계적으로 분류하여 인지 음영으로 인한 제어권 전환의 유형과 실제 사례를 도출하였다. 분석 결과, AV의 안전 운전 기동으로 일반 차량과 다른 사고 유형이 나타났으며, 3가지 유형의 인지 음영 사례를 파악하였다. 본 연구 결과는 Lv 4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발의 중요한 기초자료가 될 것이며, 다양한 인지 음영이 고려된 테스트 시나리오를 통해 상황별 인지 음영을 해소하는 효율적인 전략을 마련할 수 있다. 이를 통해 실제 도로에서의 AV 주행 안전성을 효과적으로 평가하고 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다. 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정복머색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.
대규모 수험자를 대상으로 하는 경우, CBT 방식은 PBT 방식에 비해 비용이나 처리 방법에 있어 효율적이라는 장점을 갖고 있다. 하지만, CBT 평가가 제대로 운영되려면 많은 문항으로 구성된 대규모의 문제 은행이 있어야 하며, 기 구축된 문항은 적합성과 공정성이 반드시 보장되어야 한다. 이에 본 연구는 4,000여 명 이상의 수험자를 대상으로 8000문제가 넘는 문제 은행이 구축되어 실제 CBT 시스템을 개발·운영하고 있는 P 대학교 CBLT 테스트 시스템의 문항들을 분석할 방법을 제안한다. 연구 결과 CBLT 테스트 시스템의 문제 은행의 개별 문항들이 출제자 1인의 주관적 판단에 달려있어 문항에 대한 질 관리가 어렵다는 문제점을 해결하기 위해서는 고전검사이론이 적합하다고 판단된다. 그러나 매 시험이 동질한 문항 세트로 구성되기 위해서는 문항에 대한 충분하고 객관적인 자료가 절대적으로 필요하다. 이를 위해서는 CBLT 테스트 시스템과 같이 응답자 수가 2∼300여 명 전후이며, 40문항의 문항 세트에 대한 분석은 2모수 정도가 적당하다고 판단된다.
본 논문에서는 영환 기계번역 시스템 ALKOL의 개발 과정에서 사용된 분산 환경을 사전 구축과 테스트 환경을 중심으로 설명한다. 번역 시스템 개발은 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자(tester)의 세 요소를 중심으로 이루어지는 작업으로, 효율적인 개발을 위해서는 개발 요소의 작업이 독립적으로 진행되면서 유기적으로 연결될 수 있는 환경이 마련되어야 한다. ALKOL에서는 이를 위하여 번역 시스템을 번역 서버, 사전 서버, 사전 편집기, 사용자 인터페이스 클라이언트/서버 분산 환경으로 구성하고 검사자를 위한 테스트 환경을 제공하여 효율적인 번역 시스템 개발 환경을 구축한다. 번역 시스템을 분산 환경에서 개발하여 시스템 개발자, 사전 개발자, 검사자가 각자의 작업을 병렬적으로 진행할 수 있고 실시간으로 갱신되는 시스템과 사전 정보를 이용하여 작업을 진행할 수 있어 번역 시스템 개발의 효율성을 높일 수 있다.
자율주행 자동차에 관한 연구에서 상황을 인지하기 위한 교통 표지판을 다양한 환경에서 인식하도록 하는 과정은 필수적인 요소이다. 이러한 교통 표지판은 객체 검출 방법을 통해 인지할 수 있지만, 환경에 따라 성능 차이가 크다. 본 논문에서는 Yolov4 모델을 기반으로 공개된 데이터 세트를 이용해 학습하고, 테스트 배드 환경에서 교통 표지판을 검출한다. 테스트 배드에서 조건, 거리, 강수량에 따른 다양한 환경에 대한 교통 표지판 검출의 성능을 비교 및 분석한 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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