• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.17-32
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• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권4호
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• pp.19-41
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• 2022

이 연구는 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하고 실행하여 고등학생들의 식생활관리 역량 향상에 미치는 효과를 확인하는데 목적이 있다. 이에 ADDIE 교수 설계 모형에 따라 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하고, 실행한 후 평가하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 1인 가구의 식생활과 가정 교과에서의 식생활 교육 프로그램 관련 문헌과 선행 연구를 분석한 결과를 바탕으로 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 총 16차시의 교수⋅학습 과정안과 학생용 워크북을 현직 고등학교 가정과교사로서 식생활교육 프로그램 관련 연구를 수행한 경력이 있는 전문가 6인으로부터 전문가 타당도 검증을 받았다. 그 결과, 전체 문항의 평균은 4.90(5점 만점), CVI는 0.98로 매우 우수한 내용타당도를 확보하였다. 둘째, 세종특별자치시 소재 Y고등학교 1학년 총 100명의 학생을 대상으로 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램을 실행하였다. 학교 상황을 고려하여 16차시의 핵심 주제가 모두 포함되도록 6차시로 축약하여 운영하였다. 참여한 학생들을 대상으로 사전⋅사후 검사를 한 결과, 개발된 프로그램이 식생활관리 역량을 향상시키는 데 유의미한 효과가 있음을 확인하였다. 이 연구는 고교학점제에 대비하여 1인 가구 시대의 사회적 변화에 따른 가정 교과의 새로운 과목 개발 및 식생활관리 역량 향상의 효과 확인에 의의가 있으며, 본 연구에서 개발한 '1인 가구의 식사와 조리' 교육 프로그램은 2022 개정 교육과정의 미니 과목으로 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 대한치과기공학회지
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• 제17권1호
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• pp.41-57
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• 1995

전문대학의 교육목표는 중견기술인을 교육하고 직업교육을 통하여 현장에 취업케 하는 것인바, 치기공과는 치과보철학의 이론 및 실습을 통하여 치과에서 의뢰한 치과기공물을 제작할 수 있는 치과기공사를 교육하는 학습내용이 요구된다. 임상실습은 3년제 교과과정의 가장 중요한 부분으로 대부분의 전문대학이 임상실습 학점을 강제규정으로 요구하고 있으며 임상실습은 단순한 실기능력 향상 만을 기대하기보다는 실기능력 향상과 이에 따른 실무적응능력과 취업률의 향상, 그리고 치과기공소의 유능한 기공사의 확보에 있어 임상실습의 3년제 교과 과정중 가장 중요한 점으로 인식되고 활용되어야 한다. 그러나 임상실습은 본인과 학교의 노력만으로 되는 것이 아니고 기관의 임상실습의 중요성에 대한 인식과 전폭적인 지원이 요구되어야 하며 임상실습은 취업과 연계되어 치과기공사의 질적인 향상은 궁극적으로는 치과기공소의 경영에 유익을 주는 것이다. 3년제 교과과정의 임상실습을 산학협동체제로 교육함에 있어 졸업 후 취업현장에 바로 투입될 수 있도록 운영되어야 하는데, 임상실습기관에 대한 사전 정보를 수집하고 분석하며 임상실습기관과 유기적인 관계를 맺는 것은 임상실습교육의 효율적인 운영과 실습효과의 제고와 이에 따른 취업율을 향상시킬 수 있는데 도움이 되고자 본 대학의 서울지역 임상실습기관과 협조 의뢰하게 될 27개 치과기공소 대표자를 대상으로 설문조사를 하고 이와 아울러 전국 14개 전문대학 치기공과 교과과정표에 나타난 임상실습교과목을 검토하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 임상실습기관 대표자의 연령은 35-39세가 40.7%로 가장 많았고, 남자가 96.3%로 대부분이며 학력은 전문대 졸업 이상이 97.5%와 경력 10년 이상이 92.6%이며 85.2%가 도재기공물 분야에 주력하고 있었다. 교육을 위한 세미나실이 준비되어 있는 기공소는 29.6%였는데, 건평이 40평 이상인 기공소에서는 11.1%로 가장 높았고, 30-34평과 35-39평이 각각 7.4%였다. 치과기공소의 경영측면에서 치과기공소에 제작하는 기공물의 종류를 보면, 전 분야의 기공물을 제작하는 곳은 29.6%였으며, 교정장치물 또는 토재기공물의 단일 품목만을 전문으로 하는 곳은 각 각 7.4%와 3.7%였다. 거래치과수는 30-39개소가 40.7%가 가장 많았고, 1일 의뢰 건수는 10-19건수가 40.7%가 가장 많았고, 의뢰받은 기공물의 제작기일은 77.8%가 3-4일이었다. 임상실습에 대한 협조 의뢰에 대하여 충분히 고려한 후 수락하겠다가 51.9%, 순서대로 수락하겠다가 36.0%였고 교육가능 인원은 1개 대학 3명까지가 40.7%, 2개 대학 3명까지가 37.0%였다. 기공소 대표자 3년제 교육과정 연장에 따라 졸업생에 대한 견해는 3년제 교육과정 교육연한의 연장으로 인한 3년제 졸업생들의 초임을 포함한 임금에 대한 견해는 지급 수준보다 높아야 한다가 44.4%, 그렇지 않다가 55.5%로 더 높았고, 3년제 졸업생들은 2년제보다 치과기공사로서 직업에 종사하는 비율이 증가할 것이라고 기대하는 사람은 74.1%나 되었고, 교육과정 연장에 따라 이론 및 실기 모두가 향상할 것이라고 기대하는 것은 51.9%, 실기면에서 우세할 것이 29.6%, 이론이 향상할 것이다는 14.8%의 순서로 96.3%가 향상될 것으로 기대하고 있어 긍정적인 견해를 가지고 있었다. 임상실습시 기대는 단지 실습기회만 제공한다가 59.3%였고, 임상실습시 별 문제가 없었다가 33.3%였으나 시간낭비와 번거롭다가 25.9%, 29.0%였으며, 임상실습시 강조점은 투철한 직업관 확립이 44.4%로 가장 높았다. 본 대학 임상실습기관으로 협조 의뢰 할 치과기공소는 임상실습을 위하여 선별된 것으로 비교적 규모면에서 면적이 널고 경영상태가 양호하나, 대부분의 기공소는 경영규모가 영세하고 작업 환경이 열악하므로 실습생을 교육할 수 있는 일정 규모 이상의 임상실습기관을 확보하기가 어렵고, 임상실습기관인 치과기공소는 단지 실습지를 제공하는 공급자의 입장에서 실습지도를 할 인력이나 시간도 제한되어 있다. 따라서 학교 간의 일정한 시간 차를 두어 실습시기를 탄력적으로 운영하며, 치과기공소의 경영유형에 따라 일부 기공물을 제작하지 않는 곳도 있고 또 단일 품목의 전문 치과기공소도 있어서 이들은 상호 연결하여 실습생들이 실습기관을 순환하는 방법을 활용하는 것이 바람직하며 산학협동차원에서 임상실습이 취업이 연계될 수 있도록 인턴사원제로 적극 활용을 유도해야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.