• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.23-26
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• 2013

최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.28
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• pp.19-35
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• 2010

본 연구에서는 2톤 미만 소형선박에 대한 효율적인 안전관리를 위하여 RFID(Radio Frequency IDentification)시스템의 실제 해양환경에서의 도입타당성을 검증하였다. 이를 위하여 FRP Fiber Glass Reinforced Plastic 선박을 중심으로 목선과 알루미늄선에 태그를 부착하고 이동형 Reader를 활용하여 태그정보를 확인하는 실제 해양환경 인식실험을 실시하였다. 해양환경 인식실험을 위하여 4종의 태그를 선정하였으며 다양한 각도에서 인식률 및 인식거리를 측정하여 그 특성을 파악하고자 하였다. 특히, 선박에 설치된 무선설비로 인한 전파장애, 염분, 수분, 온도 등 열악한 해양환경에서 무선인식(RFID)기술의 기술적 환경적 문제점 유무를 분석하였으며, 2톤 미만 소형선박 소유자의 편의성 제고를 위하여 유관기관과의 관련정보 공유를 통한 연계방안으로 무선인식(RFID)기술을 적용한 효율적인 선박안전관리체계 구축방안을 강구하여 선박등록 및 검사업무에서의 활용방안을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.26 no.3
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• pp.309-320
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• 2007

과학교육에서는 과학과 기술과 관련된 사회적 또는 환경 문제의 증가를 더 이상 간과할 수가 없게 되었고, 이로 인해 과학-기술-사회-환경(Science-Technology, Society-the Environment: STSE)교육을 통한 실천적 과학 소양의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 환경 내용을 다룬 초등학교 6학년 2학기 과학 단원, 3. 쾌적한 환경을 학습하는 과정에서 환경 중심 STSE 교육의 어려움과 그 가능성에 대하여 고찰하고자 하였다. 초등학교 6학년 두 개의 반 아동 86명은 단원 학습에 참여하는 동안 설문, 그리기와 쓰기, 면담에 참여하였다. 수집된 자료는 아동들의 과학-기술-사회-환경의 관련성에 대한 인식과 과학 지식의 실천적 소양이라는 측면에서 분석되었다. 결과로는 첫째, 과학-기술-사회-환경의 관계에 대한 아동들의 인식은 현대 사회가 가지고 있는 가치관과 복잡하게 얽혀 있었으며, 이 안에서 과학/기술의 발전은 사회 발전과 환경 문제의 두 측면에서 다소 상반적인 관계를 보였다. 둘째, 환경 문제에 대한 아동의 인식은 높은 반면 실천적 소양의 측면은 상대적으로 낮았다. 셋째 과학-환경 지식은 환경 문제 인식과 문제 해결에 그다지 영향을 미치지 않았다. 이러한 결과들을 바탕으로 본 논문은 실천적 과학 소양을 위한 과학-기술-사회-환경 교육의 문제점과 어려움에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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• 2001.05a
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• pp.123-123
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• 2001

환경문제와 관련된 위해도 인식과 정부규제에 대한 인식을 조사하기 위하여, 일반인, 환경전문가, 공무원, 언론인 그리고 사회단체의 5개 집단을 대상으로 하여 2000년 3월부터 4월에 걸쳐 3000부의 설문지를 배포하여 총 1803부를 회수하였다(회수율 60.1%). 설문조사 내용은 환경문제가 사람의 건강에 미치는 위해에 대한 인식, 환경문제를 개선 및 방지하기 위해 정부의 규제가 어느 정도 필요한지 그리고 정부의 환경오염개선 및 보전을 위한 노력 정도, 환경오염개선을 위한 규제, 기업체에서의 환경관리의 노력정도에 대한 사회집단의 인식차이 등의 내용을 조사하였고, 조사결과의 해석을 위한 척도는 1점에서 7점 척도로 구성하였고, 높은 척도일수록 부정적인 응답으로 되도록 하였다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.733-735
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• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.4
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• pp.487-495
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• 2010

It has been required to develop an accurate and reliable evaluation method for the performance of biometric systems as their use is getting popular. Among a number of biometric systems, face recognition is one of the most widely used techniques and this leads to develop a stable evaluation method for face recognition systems in order to standardize the performance of face recognition systems. However, it is considered as a difficult task to evaluation such systems due to a large number of factors that affect their performance. Thus, it may be infeasible to take into account all the environmental factors that are related to the performance of face recognition systems and this naturally suggests an evaluation method for the overall performance based on scenarios. In this paper, we have analyzed environmental factors that are related to the performance of general face recognition systems and proposed their evaluation method taking into account those factors. We have proposed an evaluation method based on scenario that considers the combination of individual environment factors instead of evaluating the performance of face recognition systems regarding each factor. Indeed, we have presented examples on the evaluation of face recognition systems based on scenario that takes into account overall environmental factors.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.41-44
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• 2000

본 논문에서는 잡음 환경에서 복수 화자 음성인식 시스템의 인식 성능 향상에 관한 실험을 하였다. 복수화자 음성인식 방식은 훈련에 참여한 복수의 사용자에 대한 등록 단어 모델을 가지므로, 인식 단계에서 등록화자의 모든 단어 모델들을 테스트 음성과 비교하여 인식 단어를 결정한다 그러나, 이 경우 훈련 환경과 테스트 환경의 불일치에 기인한 인식 성능 저하가 등록 화자수가 많아짐에 따라 더욱 심해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 등록 화자들의 모든 단어 모델들을 테스트 음성과 비교하는 대신 화자인식 시스템을 사용해서 발성 화자와 유사한 후보 화자들의 단어 모델들에 대해서만 테스트 음성과 비교하는 방식을 적용함으로써 기존의 방법보다 높은 단어 인식 율을 얻을 수 있었다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.135-145
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• 2006

This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.