본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.
재현은 존재를 인식하는 것부터 시작하고, 기록은 존재의 인식을 가능하게 하는 수단이 된다는 점에서 상호 순환적이다. 인식되지 못하는 존재는 기록이 없고, 그나마의 기록은 왜곡되며, 왜곡된 표상이 대상을 대표하면서 비가시성을 심화한다. 말하지 못하고 재현되지 못하는 존재를 스피박(Spivak)은 서발턴(Subaltern)으로 명명한다. 이 글은 식당여성노동자에 대한 공공기록과 언론보도, 연구물 등을 살펴 그들 기록이 가진 서발턴적 특징과 한계를 밝히고, 서발턴의 기록화를 위해서 고민해야할 지점과 구체적인 역할을 제안한다. 시대와 사회를 담지한 개체이자, 차이적 존재로서 사람 자체가 온전히 기록되어 재현 가능성을 높일 수 있다면, 기록이 가지는 설명책임성은 기관을 넘어 시대와 사회로 확장되고, 개인과 공동체는 정치적 주체로 세워지는 계기가 될 것이다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.
표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
본 연구는 일반인들이 농촌 어메니티 인식의 구조와 의미를 고찰하였다. 어메니티 관련 요소들에 대한 중요도 평가를 측정한 설문결과를 바탕으로 요인분석에 의해 중요한 인식의 차원을 도출하고 상이한 조사집단간 비교를 실시하였다. 분석 결과, 일반인들의 농촌어메니티 인식에 있어서 생활여건의 편리성, 자연친화성, 역사문화성 등의 세 가지 핵심적 차원들이 존재하는 것으로 확인되었다. 그러나 기대와 달리 도시민이나 농촌주민들 모두 이 세 가지 핵심차원들간의 상대적 중요성을 동일한 양상으로 평가하고 있는 것으로 분석되었다. 상대적으로 편리한 생활여건을 갖춘 도시민들조차 생활여건의 편리함을 희생하면서까지 농촌어메니티를 추구하지는 않는 것으로 판단된다. 따라서 역사문화성, 자연친화성에 더 강조하는 학계나 계획가들의 태도와는 일정한 괴리가 존재하고 있는 것으로 밝혀졌다.
현재 딥러닝을 이용한 연구들이 활발하게 이뤄지고 있고, 많은 분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. PCB(Printed Circuit Board) 기판 위에 실장 된 부품을 인식할 때 템플릿 매칭을 이용한 방식이 주를 이룬다. 하지만 템플릿 매칭은 모양과 방향, 밝기에 따라 여러 템플릿이 존재해야하고, 영상 전체를 탐색하여 매칭하기 때문에 수행시간이 오래 걸린다. 또한 인식률이 상당히 떨어지는 단점이 존재한다. 이로 인해 본 논문에서는 하나의 영상에서 여러 개의 물체를 분류할 때 사용하는 기계학습 방법 중 하나인 Faster-RCNN(Region-based Convolutional Neural Networks)을 이용하여 PCB 부품들을 인식하는 방식을 사용하였으며, 이 방법은 템플릿 매칭 방식보다 수행시간과 인식 면에서 더욱 좋은 성능을 보여준다.
실시간 객체 인식은 카메라로부터 입력받은 영상 내에 존재하는 객체를 실시간으로 처리하는 기술로써 정확한 인식률과 빠른 인식 속도를 가져야 한다. 하지만 인식 속도가 보장되지 않으면 실시간으로 객체를 인식 할 수 없고 인식률이 보장되지 않으면 객체 인식을 통해 구현한 기능이 올바르게 동작하지 않을 수 도 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 객체를 인식하는 기술을 분류하고 연구 동향을 소개한다. 그리고 실시간 객체 인식을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.
본 연구의 목적은 남성노인의 노년기 성생활에 대한 전반적인 인식을 알아보는 것에 그 목적이 있다. 부산과 경남 김해시에 거주하는 65세 이상 남성노인 13명의 동의를 얻어 일대일 면접방식을 통하여 자료를 수집하였다. 연구결과, 연구 참여자인 남성노인의 성인식은 <자연스럽고 본능적인 성>, <여전히 존재하는 성>, <제약이 있는 성>, <지원이 필요한 성>의 4가지 핵심개념으로 나타났다. 즉, 남성노인은 노년기의 성생활에 대하여 본능적이고 자연스러운 것으로 인식하였으며, 주변과 가족의 부정적 인식과 질병 등의 제약이 존재하나, 여전히 존재하는 성 욕구에 대한 사회적 인식개선과 성교육 및 다양한 해소방안을 위한 적극적인 지원이 필요한 것으로 나타났다. 노인의 성의식은 포괄적이고 광범위한 연구이므로, 다양한 분야에서 융복합적인 연구가 지속적으로 진행되어야 한다. 이를 통하여 남성노인의 경험적 특성과 욕구에 기반한 효과적이고 차별화된 개별 성상담 및 맞춤형 성교육과 지역사회 프로그램개발에 기초자료를 제시하고자 하였다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
본 연구는 수학, 과학 성취에 대한 일반학생과 상위 성취 학생들의 성차여부에 대한 영재담당 교사의 인식을 알아보는 데 목적이 있다. 연구에 참여한 교사들은 초등 영재담당교사 167명과 중등 영재담당교사 122명이다. 교사들은 일반학생과 상위 성취학생의 수학, 과학 성취에 성차가 존재하는지, 왜 그렇게 생각하는지 등에 관한 설문에 참여하였다. 연구에 참여한 교사의 65%는 남녀 학생 간 과학 성취에 성차가 존재한다고 응답하였으며, 성차가 존재한다고 인식한 교사의 63%는 초등 고학년에서 중학생 시기에 성차가 드러난다고 보았다. 상위 성취 학생집단에도 성차가 나타난다고 보는 교사들은 전체의 57%였으며, 성차가 나타난다고 응답한 교사들이 생각하는 성차 발현의 이유로는 선천적 능력의 차이, 사회적 기대, 부모의 양육태도 등이 있었다. 영재담당교사들의 수학, 과학에 대한 학생들의 성취에 대한 성차인식은 교사의 태도에 영향을 주어 남녀학생들의 실제 성취에 영향을 미칠 가능성이 높으므로, 이러한 교사들의 인식과 태도에 대한 제언이 결론으로 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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