• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.51-54
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• 1998

본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.203-209
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• 2002

본 논문에서는 영상 처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하여 학생증 영상을 인식하고 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에 대해서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영 역을 추출한다. 추출된 학번 영 역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출하고 정규화 한다. 개별 학번 인식은 인공 신경망의 자율학습 방법인 ARTI 알고리즘을 적용하여 학번 문자를 인식한다. 실험 결과에서는 제안된 학생증 인식 방법이 학번 영역 추출과 개별 문자 인식에 효율적인 것을 보이고 인식된 개련 문자들을 데이터 베이스에 저장하여 웹환경에서 학생정보를 관리한다

• 지역연구
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• 제36권2호
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• pp.25-36
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• 2020

최근 도시정책에서는 '건강'에 대한 중요성이 크게 증가하고 있다. 우리나라에서는 급격한 도시화로 인해 발생한 환경문제로 인한 신체적 건강의 악화와 경쟁위주의 사회에서 발생하는 사회적 관계 단절로 인한 정신적 건강의 악화가 끊임없이 발생하고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 공중보건분야와 도시정책 분야를 융합하여 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 서울시를 대상으로 2018년 서울서베이를 이용하여 보행환경의 만족과 보행환경 안전에 대한 인식이 사회적 자본을 매개하여 주관적 건강인식에 미치는 영향을 남성과 여성 그룹으로 나누어 분석하였다. 연구방법으로는 구조방정식 다중집단분석을 활용하였다. 연구결과, 남성그룹에서는 보행환경만족도, 보행환경 안전인식이 사회적 자본에 영향을 미치는 것으로 분석되었고 보행환경 만족과 사회적 자본이 주관적 건강인식에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 여성 그룹에서는 보행환경 만족도는 사회적 자본에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았으며 보행환경 안전 인식만 유의미한 것으로 분석되었다. 또한 보행환경 만족, 보행환경 안전인식, 사회적 자본이 모두 주관적 건강인식에 영향을 미치는 것으로 분석되어 건강한 도시 정책의 수립을 위해서는 보건, 의학 분야와 도시 계획 및 정책 분야의 융합연구의 필요성과 그룹별 차별적인 정책이 필요함을 시사한다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.117-137
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• 2024

ESG는 모든 기업에게 선택이 아닌 필수 사항이 되었으며, 국내 주요 은행들도 ESG 경영을 적극적으로 실천하고 있다. 은행은 ESG 내부활동 뿐만 아니라 자금공급의 중개자로 ESG 금융을 제공하는 역할을 수행하고 있다. 최근에는 디지털 신기술과 결합하여 친환경 활동 수행 시 우대금리를 제공하는 ESG 금융상품을 출시하고 있다. 그러나, 무분별한 우대금리 제공은 은행의 수익성에 악영향을 미칠 수 있으며, 환경인식 개선에 실질적으로 기여하지 못할 경우 그린워싱(Greenwashing) 문제에 직면할 수 있다. 이에 본 연구는 전기 절약과 연동된 ESG 디지털 적금상품을 연구 대상으로 선정하고, 가입자의 실제 데이터를 통하여 소비자의 환경인식과 저축행동을 실증적으로 분석하였다(표본수 2,478개). 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, ESG 디지털 적금상품의 가입 현황을 분석한 결과, 30~50대가 주요 고객층으로 나타났으며, MZ세대는 다른 세대에 비해 전기 절약 실천을 통한 우대금리 달성에 있어 상대적으로 높은 성과를 보였다. 둘째, 소비자의 환경인식은 ESG 금융상품의 목표 달성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ESG 디지털 적금상품은 저축의 기본 기능에 충실함과 동시에 환경인식을 높이는 데 기여할 수 있음이 확인되었다. 셋째, 환경인식은 소비자의 저축 납입행동을 유도하지 못했으며, 이는 지속적인 소비자 관여가 필요함을 시사한다. 본 연구는 환경인식(Environmental Awareness)과 저축행동이론(Theory of Saving Behavior)을 기반으로 ESG 금융상품의 목표 달성에 미치는 소비자 인식 및 행동을 학문적으로 설명하였다. 연구의 결과는 ESG 금융상품의 우대금리 설계의 적정성이 중요함을 시사한다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.145-155
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• 2021

본 연구는 '창조경제 추진을 위한 창업 활성화 및 저변 확대'를 목표로 창업정책을 추진한 박근혜정부(2013-2017)와 '혁신을 응원하는 창업국가 조성'을 추진한 문재인정부(2017-2022)의 창업 정책결과를 살펴보고자 한다. 이를 위해 정책 결과가 드러나는 각 정부의 후반기인 2016년과 2021년의 국내 창업환경에 대한 창업자들의 인식을 비교하고자 한다. 2016년 창업환경에 대한 인식을 조사한 데이터(GETR : Global Entrepreneurship Trend Report)를 기초로 하여 2021년 창업자들의 창업환경에 대한 인식을 비교하기 위해 종단연구방법(Longitudinal Analysis) 중 하나인 추세조사(Trend Study)를 진행했다. 연구 결과, 전반적으로 국내 창업환경에 대한 창업자의 인식은 긍정적으로 변화되었으나, 세금적절성, 투자회수용이성, 기술이전용이성 등에 대한 인식개선은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 창업환경에 대한 창업유형별 인식 차이에서 생계형 창업자들이 갖는 창업환경에 대한 인식은 기회형창업에 비해 부정적으로 나타나면서 창업유형별로 다른 결과가 나타났다. 본 연구는 창업자 및 창업경험자를 대상으로 2016년과 2021년도 국내 창업환경 및 창업 인식을 비교함으로써 창업자 입장에서 과거와 현재의 창업환경에 대한 인식 차이를 분석하였다. 특히 COVID-19로 인해 붕괴된 국내 생계형창업 및 소상공인창업에 대한 지원방안을 모색함으로써 국내 창업 활성화 및 창업환경의 질적 제고 방안을 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.35-45
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• 2013

자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.

• 한국음향학회지
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• 제32권3호
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• pp.252-261
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• 2013

일반적인 음성인식 시스템은 조용한 인식 환경에서는 높은 인식성능을 나타내지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 그 성능이 급격히 저하한다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에서도 강인한 음성인식기를 구현하기 위하여, 주파수의 변이도를 이용하여 음성인식을 위한 환경 정보를 얻고 이를 음성 인식을 위한 모델 개선에 적용하여 성능향상을 도모하는 환경정보 지식에 기반한 주파수 변이 적응 PMC (Parallel Model Combination adaptation using frequency-variant based on environment - awareness : FV-PMC) 방법을 제안한다. 이 방법은 미리 분류된 각 잡음 군간의 평균 주파수 변이도를 미리 계산하여 임계치로 설정하고 미지의 잡음이 포함된 음성이 입력되면 각 잡음 군과의 주파수 변이도를 다시 계산하여 해당 잡음군의 임계치 보다 높을 경우 그 잡음 군의 잡음이 포함된 음성으로 간주하여 이 잡음 군이 포함된 음성을 이용하여 생성된 인식모델을 이용하여 음성인식을 수행한다. 제안한 FV-PMC 방법을 이용하여 잡음을 분류 하였을 경우 평균 분류 정확도는 56%를 보였고 이를 이용해 음성인식 실험을 실시한 결과 Set A의 평균인식률은 79.05%, Set B의 평균인식률은 79.43%, Set C의 평균인식률은 83.37%로 나타났다. 전체 평균인식률 80.62%로 기존의 깨끗한 모델을 이용한 PMC 인식률 74.93% 보다 5.69% 향상된 결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.492-500
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• 2009

이 연구는 과학수업의 심리적 학습 환경에 대한 중학생과 교사들이 인식을 조사하여 비교하였다. 연구대상은 중학생 503명과 담당 과학교사 16명이었다. 연구자료는 '교사에 의해 조성되는 심리적 학습 환경 측정도구(PLEIS)'를 이용하여 수집하였다. 학생과 교사의 인식과 성별 인식 차이가 있는지 알아보기 위해 빈도분석과 독립표본 T-검증을, 특성에 따른 인식 차이를 알아보기 위해 일원분산분석(ANOVA)을 하였다. 중학생들의 과학 수업의 심리적 환경에 대한 인식은 성별, 과학성취도, 과학선호도, 자아효능감에 따라 통계적으로 유의미하였으나, 과학교사들의 인식은 통계적으로 유의미하지 않았다. 학생들과 과학교사들간의 인식 차이 또한 통계적으로 유의미하지 않는 것으로 조사되었다. 그러나 교사가 과학수업의 심리적 학습 환경에 대한 인식을 학생보다 상대적으로 높게 하고 있는 것으로 조사되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.434-434
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• 2022

인간과 인간활동은 물환경시스템의 외생변수가 아닌 내생변수(endogenous variable)이기에, 향후의 물환경관리는 인간과 물환경의 공진화(coevolution)에 대한 이해가 필요하다. 인간과 물환경의 공진화는 인간활동에 따른 정책의 변화, 자연재해, 그리고 결과적 현상으로서의 수질 변화 등과 같은 사회시스템과 수문(또는 물환경)시스템의 상호작용으로 발생한다. 수질과 대중의 물환경에 대한 인식 변화는 각각 물환경시스템과 사회시스템의 변화과정을 대변하는 주요 요인 중 하나이다. 따라서 인간과 물환경의 공진화를 이해하기 위하여 수질과 인식 변화에 대한 해석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수질측정망 자료를 활용하여 한강유역 주요지점에 대한 수질인자(BOD, COD, T-N, T-P 등)의 변화를 분석(1997~2020년)하고, 신문기사를 활용하여 물환경에 대한 대중의 장기적인 인식 변화(1960~2020년)를 해석하였다. 또한, 지난 61년 동안(1960~2020년) 수질과 대중의 인식 변화, 그리고 주요 물환경 정책 변화가 어떤 상호작용을 통해 공진화해 왔는지 검토하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.538-540
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• 2004

이 논문에서 제안된 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어는 Intelligent Home환경에서 인간과 Home환경과의 지능적인 Agent로써의 역할을 담당한다. 우리는 제시된 논문에서 인간행동패턴 결정을 위한 상황인식 미들웨어의 아키텍처를 제안하고 상황인식 미들웨어 내에서 동작하는 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에 대한 구조와 구현내용에 대한 설명을 한다. 인간행동패턴을 결정하기 위한 기본 컨텍스트들을 환경 컨텍스트와 생체 컨텍스트로 크게 두 그룹으로 분리하였고 각 그룹은 세 개의 컨텍스트를 포함하고 있다. 환경과 생체로 나뉘어진 총 6개의 컨텍스트들을 정의하고 그 구성에 대하여 설명한다. 또한 컨텍스트는 9단계로 정규화 되어 상황인식 미들웨어에서의 다음 단계인 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서로 정규화 된 값을 전달된다. 인간행동패턴 학습 및 결정 프로세서에서는 패턴인식에 대한 세부사항을 설명한다.