상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
본 논문에서는 CCD 카메라에서 나오는 NTSC 신호를 분석하여 근거리에서 초점을 맞출 수 있도록 렌즈의 동작을 제어하는 방법을 제안한다. 카메라와 물체의 거리가 약 1미터 이하로 가까워지면 자동 초점 기능을 갖춘 카메라는 영상의 전체적인 초점보다는 가장 근접한 미세 부분을 기준으로 초점을 맞추어서 영상을 획득한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 어닐링 알고리즘을 이용하여 CCD 카메라 렌즈에 내장된 모터를 영상의 전체적인 신호에 따라 제어하여 근거리에서 처리대상에 가장 적합한 영상을 획득하는 방법을 제안한다. 이러한 CCD 카메라 초점 제어 기술은 눈의 홍채를 이용한 인식 시스템에서 사용될 목적으로 개발되었다.
화재발생 시 인명 안전을 위하여 초기의 화재감지가 매우 중요한 요인이다. 특히 도로터널, 지하철역사 등 광범위 폐쇄공간에서 연기에 의한 질식사 등 2차 피해의 발생위험이 높다. 이에 최근 광범위 공간에서 적외선 레이저를 활용한 원거리 연기검출 화재탐지기에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 레이저 기반 원거리 연기검출장치는 이격(100m 이상) 설치되는 레이저 발신기와 수신기의 레이저 포인트가 정확히 정합되어야 한다. 아울러, 레이저 발신기와 수신기 사이의 거리에 비례하여 레이저 초점의 이동거리가 매우 민감하게 변화하므로 이를 정확히 정합하기 위한 고정밀 제어장치가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 복수개의 레이저 발신모듈과 복수개의 조도센서(CdS)를 통해 초점의 정합을 자동 추적할 수 있는 알고리즘을 설계, 구현하였다. 이는 초기 레이저 초점의 설정과 이후 외부환경에 따른 초점의 틀어짐을 자동 보정하여 다양한 레이저 인식 장치에 적용될 것으로 사료된다.
본 연구는 명화 차용 광고의 유형(인터렉티브형/ 인쇄광고형)과 조절초점(촉진초점/ 예방초점) 간에 기억 효과와 광고태도 효과를 싱험을 통해규명하였다. $2{\times}2$ 피험자간 요인설계를 하여 Two Way MANOVA분석을 통해 검증하였다. 명화 차용 광고 실험물은 '빈센트 반 고흐'의 '자화상'을 변형하여 조작하였다. 연구 결과, 첫째, 촉진초점 소비자들은 명화 차용 인터렉티브 광고를 인쇄광고보다 광고 관련 정보를 많이 기억하였으며, 광고 태도 역시 촉진초점 소비자들은 예방초점 소비자들과 비교하여 인터렉티브 광고를 긍정적으로 인식하였다. 둘째, 예방초점 소비자들은 촉진초점 소비자들과 반대로 명화차용 인쇄광고를 인터렉티브 광고보다 제품 관련 정보를 회상하는 경향이 두드러지게 나타났다. 이에 명화차용 광고를 기존 인쇄 광고나 방송 광고에서 확장하여 IT 기술과 접목한 인터렉티브 형태로 제작하여 흥미를 유발하여 기억과 태도에 영향을 미치기 위해서는 디지털 미디어를 통한 접근이 효과적이라 할 수 있다. 본 연구는 명화차용 광고를 인쇄 뿐 아니라 인터렉티브 미디어로 확장하여 실증적으로 연구되었다. 그러나 향후 연구에서는 명화광고의 유형을 다양화하여 실험을 할 필요성이 제기된다.
본 연구의 목적은 형태초점 교수법과 오류수정 피드백이 영어 구문 학습에 효과적인지를 살펴보고, 이에 대한 학생들의 반응을 파악하기 위함이다. 연구 참여자들은 필수과목인 영어회화 강좌를 수강하는 8개 분반의 초급수준의 대학교 1학년 학생 122명이다. 이들 여덟 개 분반을 무작위로 세 그룹 즉 시각적 입력강화 집단(TIE group), 출력강화 집단(DICT group)과 통제집단(CG group)으로 나누어 사전 사후 평가 및 설문조사를 실시하였다. SPSS 21.0 for Window 프로그램을 사용하여 형태초점 교수법과 오류수정 피드백의 효과와 학생들의 영어수업에 대한 인식과 태도의 변화를 분석하였다. 연구결과, 본 연구에 활용된 형태초점 교수활동인 입력강화 및 출력강화 활동과 오류수정 피드백 모두가 학생들이 문법형태에 대한 지식을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났으며, 실험집단 모두가 형태초점 교수법과 오류수정 피드백에 긍정적인 인식과 태도를 보였고, 실험에 참여한 모든 학생들이 짝 활동(pair work)을 선호하였다. 또한, 통제집단(CG group)을 제외한 대부분의 시각적 입력강화 집단(TIE group)과 출력강화 집단(DICT group) 학생들은 영어수업에 대한 만족과 흥미를 보였던 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 의거하여, 한국의 EFL 학습 환경에 있는 학생들의 영어 학습에 대한 개인적인 선호도를 고려하여 짝 활동 (pair work)의 형태로 목표문법형태 학습에 적절한 형태초점 교수법을 적용할 것을 제안한다.
인식어휘수가 1160단어이며 자동 전화번호 안내에 사용될 수 있는 한국어 대용량 음성 인식 시 스템에 관하여 소개하였다. 이 시스템은 네 개의 부시스템으로 구성되어 있다. 첫 번째는 HMM 방식으 로 입력음성중의 단어를 인식하는 처리부에서 인식할 어휘를 제한하므로써 인식시간을 감축시켜 주는 인식 시간 감축부이다. 이 부시스템은 언어학적 정보뿐만 아니라 음향학적 정보도 이용한다. 마지막은 음성인식 시스템의 파라미터를 새로운 화자의 음성에 신속하게 적응시켜 주는 화자적응부이다. 마지막 부시스템은 VQ 적응방식과 스펙트럼 mapping 방식에 근거한 HMM 파라미터 적응방식을 이용한다. 또 한, 본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최근의 연구결과들에 관하여 살 펴보았다. 이 연구들은 화자 독립 음성인식을 위한 음향학적 처리부와 인식 시간 감축부의 성능향상에 초점이 맞추어져 있다. 마지막으로 화자적응을 위한 새로운 연구결과라도 기술하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
입 모양 인식은 음성인식의 중요한 부분 중 하나로 이를 개선하기위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 입술주변 영역을 관찰하고 인식하는데 초점을 두었으나, 본 논문은 음성인식 시스템에서 기존의 입술영역과 함께 입술, 턱, 뺨 등 다른 관심 영역을 고려하여 음성인식 시스템의 입모양 인식 성능을 비교하였다. 입 모양 인식의 관심 영역을 자동으로 검출하기 위해 객체 탐지 인공신경망을 사용하며, 이를 통해 다양한 관심영역을 실험하였다. 실험 결과 입술영역만 포함하는 ROI 에 대한 결과가 기존의 93.92%의 평균 인식률보다 높은 97.36%로 가장 높은 성능을 나타내었다.
폰카메라는 1998년 일본을 시작으로 지금까지 발전하여 왔다. 초기에는 화상통신용 개념으로 시작했지만 디지털카메라가 부각되면서 디지털카메라 대체용으로 폰카메라가 대량생산 되었고 경쟁적인 고화소 경쟁으로 최고 1,400만 화소까지 기획되고 있다. 현재 자동초점 카메라모듈에서 300만 화소 이상이 주류를 이루고 있어 자동초점은 기본 사양이 될 것으로 보인다. 따라서 폰카메라에서의 렌즈도 필름 카메라나 디지털 카메라처럼 actuator가 기본적으로 장착된 제품으로 인식되어 질 것으로 확신한다. 또한 모바일폰의 동영상 기능 강화로 줌 렌즈의 요구는 커질 것으로 보여 2011년 쯤에 보편화가 되지 않을까 기대한다.
혁신에 관한 많은 연구들이 혁신의 공급 측면에 초점을 맞춰 진행되어 왔으나, 본 연구에서는 혁신의 공급측면 대신 수요 측면에 초점을 맞춰 혁신 신뢰성에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 문헌 연구를 통해 혁신 신뢰성에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 연령과 소득수준, 개인적 네트워크, 기회인식, 역량 자신감을 선정하였다. 가설 검증을 위해 국내 2,000명의 설문 응답자를 기반으로 한 창업 분야의 글로벌 데이터베이스인 GEM 데이터를 이용하였다. 본 연구의 결과는 기업의 마케팅 활동의 효과성을 제고하는 데 실질적으로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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