• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.77-83
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• 1999

1990년대 OCR에 대한 관심이 고조되면서, 다양한 필기 데이터베이스가 전 세계적으로 구축되었다. 그러나, 현재 연구분야에서 직면한 문제는 필기 품질을 포함하여 각기 다양한 방법으로 구축된 데이터베이스 내에서 필기 문자의 품질을 평가하는 것이다. 본 논문은 다양한 필기 데이터베이스를 비교하고, 문자 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 사용할 수 있는 필기 품질을 측정하는 방법을 제안한다. 여기서 사용된 핵심 아이디어는 각각의 문자 샘플을 필기 품질에 따라 여러 개의 그룹으로 나누는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여, 대용량 필기 한글 데이터베이스인 KU-1 데이터베이스에 대한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 필기 데이터베이스를 비교하고, 인식기의 성능을 객관적으로 평가하는데 유용하게 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.453-464
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• 2019

본 연구는 인사제도에 대한 구성원의 인식과 조직몰입 및 이직의도 간의 관계에서 내용적 경력정체성이 어떤 영향을 미치는지를 검토했다. 이를 위하여 본 연구는 내용적 경력정체성을 독립변수인 교육훈련제도와 평가보상제도, 종속변수인 조직몰입과 이직의도간의 매개변수로 설정한 연구 모형을 설정하였다. 본 연구 모형을 실증하기 위해 보건의료업종의 근로자 442명으로부터 수집된 데이터를 대상으로 공분산구조분석 결과, 교육훈련제도에 대한 구성원의 인식은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치고, 이직의도에는 부(-)의 영향을 미쳤으나, 평가보상제도에 대한 인식은 조직몰입과 이직의도에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 매개 분석 결과, 내용적 경력정체성은 교육훈련제도 인식도가 조직몰입과 이직의도에 미치는 효과를 간접 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 구성원들의 조직몰입과 이직의도를 관리하는데 있어 내용적 경력정체성을 적극적으로 관리할 필요가 있으며, 그 관리 방법으로서 조직 내 인사제도들에 대한 구성원들의 인식을 충분히 검토하여 제도 설계와 시행이 필요함을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.577-586
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• 2005

영상 처리와 패턴 인식 그리고 컴퓨터 비젼 분야의 가장 성공적인 응용들 중 하나인 얼굴 인식을 위해 많은 알고리즘이 제안되었고, 최근에는 얼굴의 어떤 속성이 대상을 인식하는 것을 더 쉽거나 어렵게 만드는지에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 속성(조명, 표정)에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 얼굴 데이터와 적용된 알고리즘과의 연관성을 이용하여 인식 성능을 높이는 클러스터링 방법을 제안하였다. 실험에서는 인식 알고리즘으로 n-tuple, PCA 그리고 가보 웨이블릿이 사용되었고, 세 가지 벡터화 방법이 제안되었다. 우선 학습 데이터를 k-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 각각의 클러스터에 대한 세 가지 인식 알고리즘의 적합도를 평가한 후, 같은 알고리즘을 선택한 클러스터들을 통합하여 새로운 클러스터를 구성한다. 그리고 테스트 데이터에서 새로운 클러스터에 대한 유사도를 평가하여 가장 가까운 클러스터가 선택한 알고리즘으로 인식을 수행한다. 그 결과 클러스터링 과정을 거치지 않고 단일 알고리즘을 사용하여 인식했을 때보다 인식 성능이 향상된 것을 관찰할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.69-80
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• 2014

본 연구는 셧다운제에 대한 일반인 및 게이머들의 인식 변화를 살펴보았다. 셧다운제가 실시된 2011년 11월과 시행 후 1년 후인 2012년 11월, 시행 후 2년 후인 2013년 11월에 같은 문항으로 설문조사를 실시하여, 이 3년간 게이머 및 일반인들의 셧다운제에 대한 인식에 변화가 존재하는지를 분석하였다. 3년 동안 셧다운제에 대한 인식 변화를 살펴본 결과, 셧다운제에 대한 인지 정도는 일반인과 게이머 모두 증가하였고, 일반인과 게이머 모두 셧다운제에 대하여 찬성하는 정도는 감소되었다. 일반인들의 경우 2011년에서 2012년 사이에는 셧다운제에 대한 평가에 큰 변화가 없었지만, 2013년에는 셧다운제에 대한 평가가 부정적으로 변화하였다. 게이머들은 2011년부터 2013년까지 계속해서 셧다운제에 대한 부정적인 인식이 강화되고 있다. 셧다운제 초기에는 게이머들은 셧다운제를 부정적으로 보았지만 일반인들은 셧다운제에 대해 긍정적인 시각을 지니고 있었다. 하지만 2013년에는 일반인들도 셧다운제에 대한 부정적인 견해가 증가하고 있는바, 이러한 결과는 셧다운제를 계속 유지해나가야 할 것인가에 대한 정책 판단과 관련하여 많은 시사점을 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2006

장기간동안 여러 기관의 협력을 통해 이루어지는 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)의 특성상, 기관에서 EA를 도입부터 운영 및 정착, 그리고 고도화시키기 위해서는, 조직의 EA업무 수행 능력을 평가하고 개선하기 위한 적합한 EA기준이 필요하다. 하지만 국내 EA에 대한 연구는 아직 도입단계이기 때문에, EA조직의 수준측정을 위한 EA성숙도모델에 대한 연구는 활발하지 않다. 이러한 상황에 따라, EA조직의 수준측정을 위한 EA성숙도모델에 대한 연구는 활발하지 않다. 이러한 상황에 따라, EA성숙도 모델을 정의하고, 측정을 위한 평가항목과 해당 지침을 제시하고자 한다. EA성숙도 모델은 CMMI의 연속형 모델을 참고하여, EA성숙도 모델의 선진사례 분석과 정부 '정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률'을 기반으로 하여 총 4개영역 15개평가요소를 정의하였다. 성숙도 단계는 인식부터 최적화 단계까지 총 5단계로 정의하였으며, 이 중에서 첫 번째 단계인 인식단계의 평가항복별 지침을 제시하였다. 이렇게 각 항목에 대한 측정 대상자들의 이해를 높임으로써 좀 더 정확한 성숙도 평가 결과와 이를 기반으로 EA고도화를 위한 좋은 기준을 제시하고자 정의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.771-773
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• 2018

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권2호
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• pp.237-251
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• 2019

본 연구는 1) 수변공원에 서식하는 생물상 및 생태현황 조사를 통해 수변공원의 생태적 가치를 평가하고, 2) 조사결과를 기반으로 한 생태교육 및 홍보를 통해 수변공원에 대한 이용 및 비이용객의 생태적 인식 변화를 분석하였다. 수변공원 92개소를 대상으로 생물상 조사를 수행한 결과, 수변공원에서는 멸종위기종 9종(벌매, 붉은배새매, 새호리기, 흰목물 떼새, 삵, 수달, 맹꽁이, 수염풍뎅이, 은줄팔랑나비)을 포함하여 다양한 생물의 서식이 확인되었다. 수변공원은 비록 인간의 이용을 위한 친수적인 성향으로 조성되었지만, 일부 자연성이 높은 지역은 생물서식처로 가치가 높은 것으로 평가되었다. 수변공원에 대한 인식 정도를 평가하기 위해, 금강유역 내 5개 지역(대전, 세종, 청주, 공주, 부여)에서 이용객 현황을 조사하고, 생태교육 및 홍보를 실시하였다. 총 200명을 대상으로 이용객 현황을 조사한 결과, 생태공원에 대한 이용객이 비이용객보다 더 많은 비율을 차지하였으며, 연령별로는 40대가 가장 높은 이용률을 나타냈다. 대전이나 청주 등의 지역에서 수변공원의 이용 빈도는 다른 지역보다 낮은 것으로 조사되었다. 대전이나 청주는 도심구간으로 수변공원 외에도 체육시설이나 카페 등의 여가시설이 상대적으로 많아 수변공원에 대한 의존도가 타 지역보다 낮은 것으로 사료된다. 이용객은 이용대상 수변공원과 실제 거주지간 거리가 가까울수록 이용 빈도가 증가하는 것으로 나타났다. 이는 이용객 대부분이 수변공원을 '생활체육공간'으로 인식하고 있기 때문에 도보가 가능한 거리가 아니면 활용 빈도가 낮은 것으로 보인다. 이러한 수변공원에 대한 인식은 생태교육 및 홍보 후 '보전'적인 측면으로 인식하는 비율이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 인식 변화는 이용객(80%)이 비이용객(38%)보다 더 높은 것으로 분석되었다. 이를 볼 때, 생태교육 및 홍보는 수변공원을 직접적으로 이용하여 특성이나 제원 등에 대한 이해도가 높은 이용객에게 더 효과적인 것으로 판단된다. 결과적으로, 1) 수변공원은 비록 친수적인 성향을 가지고 조성되었으나, 일부 지역은 멸종위기종의 서식하는 등 생물서식처로서 가치가 높은 것으로 평가되며, 2) 이를 볼 때, 수변공원에 대한 인식은 친수적인 성향만이 강조된 부분에서 보전적인 측면으로 강화가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 인식 변화는 추후 수변공원에 대한 관리나 정비계획 수립 시 친수와 보전적인 측면이 공존하는 수변공원 조성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.283-290
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• 2009

상황인식 서비스는 유비궈터스 환경의 핵심으로 동적 환경에서 지능적이고 민감하게 동작하기 위해 상황과 서비스간의 연관관계를 명확하게 분류하기 위한 방법론이 요구된다. 기존의 모델링 방법들은 시나리오 중심의 상황정보 수집, 관리 그리고 표현에 초점이 맞추어 있다. 따라서 설계할 때 다양한 실제환경에 적용하여 상황인식 서비스 모델의 적합성을 검증하기는 힘들다. 본 논문에서는 colored Petri-Net을 응용한 모델링 방법을 제시한다. 모델은 상황 정보의 변화와 흐름의 표현과 평가에 초점을 두고 시간을 추가하여 수행시간제약에 대한 표현 및 평가가 가능하도록 하였다. 또한 상황 모델링 툴킷과 에이전트 기반의 상황인식 엔진 그리고 상황정보 시뮬레이터를 활용하여 에이전트 기반의 상황인식 서비스를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 모델링 방법은 Usilvercare에 적용하여 실용성을 검증하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.15-24
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• 2005

오늘날 제 7차 교육과정은 학습자의 사고과정과 능력을 다양한 평가방식으로 실시하도록 권유하고 있다. 이러한 목적을 구현하기 위하여 수학과 평가는 교수-학습에 유용한 평가, 과정 중심의 평가, 다양한 방법을 활용하는 평가가 되어야 할 것이다. 이는 학습자로 하여금 스스로 학습하도록 가정하는 인식론적 변화에 바탕을 둔 최근의 평가 동향과 맥을 같이 하고 있다. 평가에서 학생의 수학활동 역시 특히 인지적 영역의 다양성을 지닌 개인에 의하여 이루어지기 때문에 수학 평가는 단편적인 정형화된 지식이 아닌 문제 해결의 전략이나 발견술과 같은 요소에서 강조되고 있는 비정형의 문제들을 통한 메타인지적인 발달과정을 고려해야 한다. 본 연구에서는 학생이 준개방형 평가문제를 해결하는 과정을 통해 자신이 얼마나 알고 있는가를 인식하며 자신의 문제 해결 전략을 점검하고 평가하는 인지적 능력에서 일어나는 변화를 알아보는 데 그 목적이 있다. 지금 현재 연구가 진행 중이며 본 연구의 결과는 다음 논문집에 발표할 예정이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권1E호
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• pp.71-77
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• 1993

패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.