• 정보관리연구
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• 제8권5호
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• pp.130-140
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• 1975

이용자(利用者) 중심(中心)의 대화방식(對話方式) 시스팀을 개발(開發)하고 시험(試驗)하였다. 2년(年)동안 280개의 프로파일로 CA - Condensates 데이터 베이스내에서 정보(情報)를 검색(檢索)해 보았다. 그 시스팀의 작업능률(作業能率)을 사용(使用)한 데이터 베이스와 하드웨어의 구조(構造), 소프트웨어 패키지, 이용자(利用者)의 수(數), 그리고 정보(情報)센터에서 제공(提供)한 보조(補助)에 따라 평가(評價)하였다. 대화식(對話式) 검색방법(檢索方法)이나 이용자(利用者)의 요구(要求)를 양화(量化)하는 것, 그리고 여러가지 분야별(分野別)로 검색(檢索)하는 방법(方法) 등 이용자(利用者)의 요구(要求)를 보다 충실(充實)하게 만족(滿足)시킬 수 있는 여러가지 방법(方法)들을 논의(論議)하였다. 모든 정보(情報)시스팀의 목적(目的)은 적시(適時)에 올바른 정(情)보를 적자(適者)에게 제공(提供)하는 것이라고 잘 알려져 있다. 다시 말해서, 정보(情報)시스팀의 주요목적(主要目的)은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 충족(充足)시켜 주는 것이다. 이러한 관념(觀念)의 변화(變化)는 정보처리(情報處理)에 큰 변화(變化)를 가져와 정보(情報)시스팀의 적응성(適應性)을 증가(增加)시키기 위해 여러 가지 새로운 방법(方法)들이 개발(開發)되었다. 정보(情報)시스팀들 사이의 상호작용(相互作用), 사람과 컴퓨터와의 대화(對話), 그리고 컴퓨터의 조력(助力)으로 이용자(利用者)의 프로파일을 작성(作成)하는 것 등은 이용자(利用者)의 요구(要求)를 존중(尊重)하고, 필요(必要)한 정보(情報)를 쉽게 찾기 위해서 고안(考案)된 것이다. 한편, 우리들은 이용자(利用者)의 특성(特性)이나 배경(背景), 그리고 문헌(文獻)에 대한 그의 습성(習性) 등에 대해서 얼마나 모르고 있는가를 깨닫게 된다. 상기(上記)의 내용(內容)을 요약(要略)하면, 근대정보(近代情報) 시스팀은 다음의 필요조건(必要條件)을 만족(滿足)해야 한다. 1) 이용자(利用者)의 요구(要求)에 호응(呼應)하기 위해서 적합(適合)한 일련(一連)의 정보(情報)를 제공(提供)해야 한다. 2) 이용자(利用者)와의 관계(關系)에서 시스팀은 적극적(積極的)이어야 한다. 즉, 프로파일 검색공식(檢索公式)에서 유발(誘發)되는 잘못을 지시(指示)하고 지적(指適)할 수 있어 야 한다. 나아가서 컴퓨터의 조력(助力)으로 프로파일을 작성(作成)하고 쉽게 수정(修正)할 수 있는 바람직하다. 우리들은 상기(上記)한 필수조건(必須條件)에 일치(一致)하도록 노력(努力) 하고 Bratislava에 위치(位置)하고 있는 슬로박 과학원(科學院)의 무기화학연구소(無機化學硏究所)와 화학공업경제연구소(化學工業經濟硏究所)가 공동(共同)으로 개발(開發)한 시스팀이 상기(上記)의 특수성(特殊性) 최소(最少)한 몇가지 도입(導入)하였다. 시스팀은 CACS라는 작업명하(作業名下)에서 운영(運營)되었다. 대략 15개월동안 280여개의 프로파일로 CA- Condensates 데이터베이스에서 정보(情報)를 검색(檢索)하여 이용자(利用者)들에게 최신정보(最新情報) 주지사업(周知事業)을 해 보았다. 우리들은 시스팀의 작업능률(作業能率)을 평가(評價)하고 이용자(利用者)의 요구(要求)를 만족(滿足)시키는 최선(最善)의 방법(方法)을 모색(摸索)하였다. 우선 이용자(利用者)와 시스팀사이를 밀접(密接)하게 연결(連結)하는데 중점(重點)을 두었다. 작업능률(作業能率Z)을 분석(分折)해 보고 우리들은 효율(效率)에 영향(影響)을 주는 인자(因子)는 다음의 4가지 주요분류(主要分類)에 속한다는 결론(結論)을 얻었다. (1) 검색(檢索)하는 데이터 베이스 (2) 情報시스팀, 소프트웨어 패키지 그리고 하드웨어 구조(構造) (3) 이용자(利用者)의 특성(特性)과 그의 요구(要求) (4) 정보(情報)센터가 이용자(利用者)에게 제공(提供)하는 보조(補助)

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제22권4호
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• pp.263-272
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• 1997

방사선 작업자의 과피폭을 방지하기 위해 방사선 작업 도중 이상 사태가 발생할 경우 광 음경보가 발생한 후 이상 사태 발생 90분, 발생 30분간의 방사선량과 방사선량율 변화를 저장하고 외부 PC로 데이터를 전송한 후 사고를 분석하여 차후에 같은 유형의 방사선 사고를 사전에 예방할 수 있도록 고안된 방사선 경보장치를 개발하였다. 이 방사선 경보장치의 특징은 넓은 방사선 측정 범위(10mR/h $\sim$ 100 R/h), 방사선 준위의 기록 및 기억, PC와의 data처리 기능, 휴대성, 교정 기능에 의한 높은 정밀도(${\pm}5%$), 인지도가 높은 강력한 경보기능 채택 등이다. 개발된 방사선 경보장치의 물리적 환경 적응시험을 가장 엄격한 ANSI N42.17A의 표준 시험조건에 의거하여 온도, 습도, 진동, 전자기파 간섭 등에 관해 한국표준과학연구원에서 수행하였으며 모든 시험항목을 통과하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-284
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• 2017

음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.197-204
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• 2010

웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.548-555
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• 2013

음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 GCC (Generalized Cross-Correlation) 대표적이지만, 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법도 많이 쓰인다. 이 방법은 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 이용한다. 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법은 낮은 신호 대 잡음비 환경에서나 상관도가 있는 잡음환경에서, 최소 고유치에 해당하는 고유 벡터를 추정하는데 어려움이 있어서, 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 정준형 상관 분석 (CCA)를 이용한 새 기법을 제안한다. 이 방법은 일반 고유치 분해 중에서 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 사용한다. 따라서 추정에 사용하는 고유벡터는 시간 지연 추정에 필요한 정보가 충분히 들어있다. 본 논문에서는 여러 서로 다른 신호 대 잡음비 환경 하에서 상관도가 없는 경우와 상관도가 있는 경우의 잡음 에 대해 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 CCA 기반 알고리즘이 기존 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 사용하는 시간 지연 추정법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.307-319
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• 2023

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권1호`
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• pp.39-47
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• 2005

고속 데이터 전송에 대한 요구가 높아질수록 고속 처리에 대한 요구가 증가하게 되고, 그 결과 통신 시스템에서 하드웨어 구현의 범위가 더 확장되고 있다. 본 논문에서 고려하는 802.16 표준을 기반으로 설계된 BWA 시스템에서는 전송할 MAC PDU를 생성하기 위해 필요한 정의를 생성하는 MAC 계층의 상위부는 소프트웨어에 의해 처리하고, 이 정보를 받아서 MAC PDU를 생성하는 단계부터 실제 전송이 이루어지는 모뎀은 하드웨어에 의해 구현한다. 본 논문에서는 MAC과 PHY 계층 간의 효율적인 메시지 전달을 수행하는 인터페이스 하드웨어를 설계한다. 이 회로는 전송수렴 부계층(transmission convergence sublayer; TC)을 포함한 다음의 기능을 수행한다. (1) MAC PDU(protocol data unit)와 TC PDU 간의 포맷팅, (2) RS 부호화 또는 복호화, (3) DL MAP과 UL MAP을 해석하여 전송 슬롯과 버스트 프로파일의 변조 기법에 맞추어 상향 링크와 하향 링크의 트래픽을 제어하고, 모뎀에 그 정보에 대한 제어 신호를 제공하는 기능을 수행한다. 이외에도 가입자국에는 경쟁 방식의 메시지 전송시 충돌을 피하기 위해 TBEB(truncated binary exponential backoff) 알고리즘을 수행하는 블록이 포함된다. 이상의 모든 기능들을 수행하는 VLSI 구조를 VHDL에 의해 구현 및 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.430-437
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• 2002

다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.