• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.199-201
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• 2004

본 논문에서는 반도체의 Wafer ID 문자인식을 위해 기존의 오류 역전파 학습알고리즘을 개선하여 최적의 학습 조건에 관해 연구하였다. 결과, 오류 역전파 학습알고리즘의 학습 최적 조건은 은닉 층수는 1층, n값은 0.6 이상, 은닉층 노드수는 10개일 때 99%의 높은 인식률을 보였다. 본 논문에서 제안하는 최적조건을 사용함으로써 기존의 오류역전파 학습 알고리즘이 가진 문제점을 해결할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.65-68
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• 2018

본 연구는 학교도서관 독서 기반 프로젝트 학습에 대한 학생들의 인식을 탐색하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위해 중학교 사회 교과 연계 독서 기반 프로젝트 학습을 구안하여 실시하고, 이에 지속해서 참여한 학생 여덟 명을 대상으로 심층 면담을 진행하였다. 그 결과 교과연계 독서와 수업 공간으로서의 도서관 등 학교도서관의 프로젝트 학습 전반에 대한 인식을 파악하였다. 이를 바탕으로 학습자의 요구를 반영하여 교과 연계 독서기반 프로젝트 학습의 활성화 방안을 논의하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.5
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• pp.515-522
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• 2021

It is hard to prepare sufficient training data for speech emotion recognition due to the difficulty of emotion labeling. In this paper, we apply transfer learning with large-scale training data for speech recognition on a transformer-based model to improve the performance of speech emotion recognition. In addition, we propose a method to utilize context information without decoding by multi-task learning with speech recognition. According to the speech emotion recognition experiments using the IEMOCAP dataset, our model achieves a weighted accuracy of 70.6 % and an unweighted accuracy of 71.6 %, which shows that the proposed method is effective in improving the performance of speech emotion recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.241-242
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• 2014

본 논문에서는 학습자의 스마트기기 인식 변화를 위한 로봇 프로그래밍 수업 단계 및 인식에 대한 설문 도구를 제안한다. 폭발적으로 증가하는 스마트기기 사용 환경에 노출된 어린 학습자에게 스마트기기의 올바른 활용을 위한 인식을 심어줌으로써, 스마트기기의 올바른 활용 방안을 인식할 수 있도록 한다. 또한 스마트기기의 다양한 기능을 활용한 로봇을 조립하고 프로그래밍을 작성해 봄으로써, 스마트기기에 대한 인식의 긍정적인 변화를 기대한다. 학습자의 스마트기기에 대한 인식은 스마트기기 활용 로봇 프로그래밍 수업의 사전, 사후 검사를 통해 인식의 변화를 측정한다. 특히 학습자가 수업 후 자신의 생각이 바뀐 이유를 기술함으로써, 로봇 프로그래밍 수업을 활용한 인식 변화의 요인을 파악하는데 기초 자료로 사용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.397-400
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• 2002

최근 패턴인식분야에서 성능향상을 목적으로 개별인식기들을 결합하거나 동적 선택에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인식기를 동적으로 선택하는 경우에는 전체 학습패턴으로부터 학습한 개별 인식기를 이용하거나 클러스터링 알고리즘을 이용하여 학습패턴들을 특징공간에서의 부 영역으로 분할한 다음 각 클래스를 하나의 영역과 대응하는 방법이 사용되어 왔다. 이러한 접근방법에서는 각 패턴의 지역적인 정보를 이용하기 때문에 클래스 사이의 결정 경계부분에 대한 지역적인 정보를 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 학습패턴의 지역적 영역에 대한 마이크로 인식기를 설계하여 임의의 테스트 패턴에 대한 지역적 영역에서 가장 성능이 좋은 인식기를 동적으로 선택하여 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.5
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• pp.430-437
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• 2002

Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.473-476
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• 2020

개체명 인식에 적용된 대부분의 신경망 모델들에서 CRFs와 결합을 통해 성능 향상을 하였다. 그러나 최근 대용량 데이터로 사전 학습한 모델을 활용하는 경우, 기 학습된 많은 유의미한 파라미터들로 인해 CRFs의 영향력이 비교적 작아졌다. 따라서 본 논문에서는 한국어 대용량 말뭉치로 사전 학습한 ELECTRA 모델에서의 CRFs 가 개체명 인식에 미치는 영향을 확인해보고자 한다. 모델의 입력 단위로 음절 단위와 Wordpiece 단위로 사전 학습된 두 가지의 모델을 사용하여 미세 조정을 통해 개체명 인식을 학습하였다. 실험을 통해서 두 모델에 대하여 각각 CRFs 층의 유무에 따른 성능을 비교해 보았다. 그 결과로 ELECTRA 기반으로 사전 학습된 모델에서 CRFs를 통한 F1-점수 향상을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.3
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• pp.452-461
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• 2020

The purpose of this study is to identify how learners perceive mobile technology-based learning materials. For this purpose, two methods were utilized. Using multi-dimensional scale(MDS), it was identified that how learners perceive each type of learning materials using mobile technology. Through semantic differential scale(SDS), learners' perception of the difference between mobile learning materials and existing traditional learning materials was analyzed. As a result, learning materials using mobile technology were classified into as follows : the dimension of interaction with the content; the sense of presence. Learners perceived that mobile learning materials had characteristics of 'active', 'learner-centric', 'multi-sensory', and 'stimulating interest'. The significance of this study was to empirically and comprehensively investigate learners' perception for the characteristics of various mobile learning materials.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.242-246
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• 1993

예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.