• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.43 no.1
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• pp.158-169
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• 2024

This study investigated the effects of climate change project learning on elementary students' attitudes toward climate change and environmental literacy. Climate change project learning was conducted on 174 sixth-grade elementary school students in a metropolitan city (77 male, 97 female), after which their perceptions and attitudes toward climate change and environmental literacy were assessed. The climate change project learning had a positive effect on the students' perceptions and attitudes toward climate change, which was surmised because of the climate change content sharing and discussions during the project learning. The climate change project learning also had a positive effect on the students' environmental literacy, especially their environmental attitudes, values, and behavior; however, there were no statistically significant changes found for environmental sensitivity. This study highlights the educational effects and implications of environmentally focused climate change projectbased education for elementary school students.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.7
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• pp.468-474
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• 2010

The major factor that disturbs practical use of speech recognition is distortion by the ambient and channel noises. Generally, the ambient noise drops the performance and restricts places to use. DSR (Distributed Speech Recognition) based speech recognition also has this problem. Various noise cancelling algorithms are applied to solve this problem, but loss of spectrum and remaining noise by incorrect noise estimation at low SNR environments cause drop of recognition rate. This paper proposes methods for speech enhancement. This method uses MMSE-STSA for noise cancelling and ideal binary mask to compensate damaged spectrum. According to experiments at noisy environment (SNR 15 dB ~ 0 dB), the proposed methods showed better spectral results and recognition performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.745-747
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• 2004

본 논문에서는 여러 해상도로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 정해지지 않은 예측이 불가능한 사람들이 드나드는 공공장소인 공항이나 항만 같은 곳에서의 얼굴인식은 고정된 크기가 아닌 다양한 크기와 조명을 갖는 등, 매우 많은 가지 수의 환경 변수를 가지고 있다. 이러한 환경에서의 얼굴인식은 그만큼 다양한 변수와 그 변수의 조건에 대한 대응을 요구하게 된다. 여기서 제안하는 방법은 다양한 해상도를 갖는 입력 얼굴 이미지에 대하여 최적의 가보 커널과 그에 따르는 적절한 파라미터를 찾는 것으로 효과적인 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.403-406
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• 1994

음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.241-244
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• 1994

이 논문은 대어휘, 화자독립 음성인식 시스템인 KT-STOCK과 이 시스템에 대한 전화망을 통한 실험적 실용시험에 대해 기술하였다. KT-STOCK은 현재 주식시장에 상장된 712개 회사의 현재주가를 음성을 이용하여 검색할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 hidden markov model 기술에 기반을 둔 고립단어 인식 시스템이며 유사음소를 기본 인식단위로 사용한다. KT-STOCK은 1994년 6월 24일부터 실험적 실용시험 중에 있다. 중간 결과에 따르면 모의 실험 결과는 실제 환경에서의 시험과 차이가 있는 거승로 나타났다. 실제 환경에서 이 시스템의 인식률은 현재 61.9%이다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.55-63
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• 1996

자율주행 차량이란 목적지를 입력하면 운전자의 도움없이 자율적으로 주행환경을 인식하면서 주어진 목적지까지 안전하고 신속하게 스스로 주행할 수 있는 차량을 말한다. 차량이 자율주행을 하기 위한 가장 중요한 요소는 주행로의 경계를 인식하고 정확한 조향 각도를 구하는 일이다. 이의 잘못된 인식과 잘못된 계산은 차량으로 말미암아 많은 물적, 인적손실을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 주위환경을 인식하는데 차량의 전방에 CCD 카메라를 부착하여, 이를 통해 얻어진 도로의 영상으로부터 도로 경계의 인식 방법과 핸들의 조향 각도를 계산하는 방법론을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.315-318
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• 1998

본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.254-256
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• 2013

기존의 음성기반 감정인식 기술은 충분한 컴퓨팅 파워를 가진 PC에서 수백개의 특징을 사용하여 감정을 인식하고 있다. 이러한 음성기반 감정인식 기술은 컴퓨팅 파워에 제약이 많은 스마트폰 환경을 고려하지 않은 방법이다. 본 논문에서는 제한된 스마트폰 컴퓨팅 파워를 고려한 음성의 특징 추출 기법과 서버 클라이언트 개념을 도입한 효율적인 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.175-179
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• 2011

In this paper, we propose the MA(Model Adaption) HMM that to use speech enhancement and feature compensation. Normally voice reference data is not consider for real noise data. This method is not to use estimated noise but we use real life environment noise data. And we applied this contaminated data for recognition reference model that suitable for noise environment. MAHMM is combined with surround noise when generating reference patten. We improved voice recognition rate at mobile environment to use MAHMM.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.56-59
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• 1998

POW 3848 DB 및 SNR 이 크게 다른 2 종류의 PC168 DB를 대상으로 가변어휘 음성인식 시스템을 이용하여 훈련 및 성능 평가 실험을 수행한 내용에 대해서 기술하고 있다. 실험의 목적은 위의 3종류의 DB를 조합하여 얻은 DB 환경하에서 인식기를 훈련시키면서, DB 의 조합 및 훈련방법에 따른 인식기의 성능과의 상관관계를 도출하고자 하였다. DB 의 조합은 POW DB 와 SNR 이 높은 PC DB , 및 3종류의 DB 모두로 구성하였다. 인식기는 40개의 음소로 구성된 문맥 독립형 SCHMM 모델이며, 각 음소당 3개의 상태로 이루어져 있다. 실험 결과, 대부분의 경우에서 ITERATION이 1.0인 경우에 최고 인식률을 나타내고 있으며, INTERATION 이 3.0 이상인 경우에는 항상 CASE 3의 실험방법이 우세한 결과를 나타내었다. 또한 CASE 1으로 훈련한 경우가 CASE 2 보다는 각각의 실험 DB 에 대해서 대체적으로 좋은 결과를 보였다.