• Title/Summary/Keyword: 환경 인식

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Framework for designing and Building Context-Aware Applications (환경문맥-인식 애플리케이션 설계 및 구현을 위한 프레임워크)

  • ;;R.S.Ramskrishina
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.202-204
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    • 2001
  • 인간은 주위 환경으로부터 정보를 추론하여 이러한 환경정보를 이용하여 효율적인 의사소통을 한다. 그러나 현재의 컴퓨터가 인간이 사용하는 방식으로 환경정보를 이용하는 것은 어려운 일이다. 따라서 컴퓨터가 환경 정보를 수집, 추론, 활용하기 위해 환경문맥-인식 컴퓨팅 개념이 연구되고 있다. 환경문맥-인식 애플리케이션은 환경정보를 감지하고, 사용자의 특별한 인지 작용 없이 애플리케이션의 행동을 환경정보에 따라 변경함으로써, 인간중심의 서비스를 제공한다. 현재까지의 환경문맥-인식 애플리케이션 개발의 문제점은 환경정보를 사용하기 어렵고, 환경정보를 감지하는 것이 어렵다는 것이었다. 따라서 환경문맥-인식 애플리케이션을 위한 기존의 많은 프레임워크들은 이러한 문제점을 극복하지 못했다. 즉, 대부분의 프레임워크들이 환경문맥-인식 애플리케이션의 발전에 기여하였지만, 이동환경 및 인터넷 컴퓨팅 환경에서 여러 종류의 환경문맥-인식 애플리케이션이 공통적으로 사용할 수 있는 일반화된 프레임워크 개념을 제시하지 못하였다. 본 노문은, 이동환 경과 인터넷 컴퓨팅 환경에서 환경문맥-인식 애플리케이션을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 제안한 프레임워크를 이용하여 Jini와 인터넷 기술을 이용하여 환경문맥-인식 애플리케이션이 OASIS(Office Application Service for Intelligent Systems)를 구현하고 있다. 이것은 이동환경에서 환경문맥-인식 애플리케이션 개발에 효과적이고 적합한 메커니즘을 제공한다.

Behavior Network based Bayesian Network Ensemble Methodology for Recognizing Uncertain Environment (불확실한 환경 인식을 위한 행동 네트워크 기반 베이지안 네트워크 앙상블 기법)

  • Im Seugn-Bin;Cho Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.305-308
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    • 2005
  • 시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

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Bi-modal speech recognition in noisy environments (잡음환경에서의 바이모달 음성인식)

  • 박병구
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06c
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    • pp.111-114
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    • 1998
  • 기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.

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Night Vision Pedestrian Detection using Contrast Enhancement Algorithm (대비 개선 기법을 이용한 야간 보행자 검출)

  • Han, Tae Young;Song, Byung Cheol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2016.06a
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    • pp.222-223
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    • 2016
  • 보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

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한 3차 의료기관 병실의 환경위생상태에 관한 조사분석

  • 김경남;옥치상
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.255-256
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    • 2000
  • 1. 병실의 온도는 여름과 겨울에 각각 전체 산술평균 27.2$^{\circ}C$, 24.9$^{\circ}C$이었고, 환자들의 인식은 공히 보통인 편이었다. 습도는 각각 62.1%, 26.4%이었고 환자들의 인식은 역시 보통인 편이었다. 2. 병실의 공기상태에 대한 환자들의 인식은 여름과 겨울 공히 보통이었고, 색채도 역시 공히 보통인 편이었다. 3. 병실의 조도환경은 여름과 겨울에 각각 전체 산술평균 304lux, 301lux이었고, 환자들의 인식은 보통보다 다소 높은 편이었다. 4. 병실의 소음환경은 여름과 겨울에 각각 전체 산술평균 55.1dB, 57.7dB이었고, 환자들의 인식은 공히 보통인 편이었다. 공간에 대한 인식도 보통인 편이었다. 5. 병실의 보호자 식당 위생상태에 대한 보호자의 인식은 여름과 겨울 공히 보통인 편이었다. 병실 쓰레기 처리는 여름과 겨울 공히 보통보다 다소 안 되는 편이었다. 6. 병실의 심리적 환경은 여름과 겨울 공히 보통보다 다소 높았다. 7. 온열환경, 조도환경, 소음환경, 심리환경, 위생환경 요인간에 상관분석한 결과 양의 상관관계를 보였으나 상관관계는 아주 낮았다.

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Modeling Context Information in Smart Homes (상황인식 기반의 스마트 홈에서의 상황정보 설계)

  • Hwang, Kil-Seung;Lee, Keung-Hae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.597-600
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    • 2003
  • 상황인식은 사용자에 적응된 컴퓨팅 환경 및 서비스를 가능하게 한다. 따라서, 상황인식이 추가된 홈 환경은 인간의 주거생활의 편리성을 향상시킬 수 있다. 상황인식 서비스의 기반이 되는 상황정보는 일반적으로 서비스 종속적이다. 스마트 홈 환경에서의 상황인식 서비스의 통합을 위해서는 서비스 종속적인 상황정보의 형태를 통일시키는 것이 중요하다. 본 논문에서는 홈 환경에서의 상황인식 서비스를 위해서 특정 서비스에 종속되지 않고 환경 내의 모든 서비스들이 공통으로 인식할 수 있는 상황정보의 형태를 정의한다.

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The Environmental Perceptions of Pre-service Secondary School Teachers about the Global Environment (지구 환경에 대한 예비 중등 교사의 환경 인식)

  • Cheong, Cheol
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.24 no.4
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    • pp.273-280
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    • 2003
  • The purpose of this study is to investigate the environmental perceptions of pre-service secondary school teachers about the global environment. The Subjects are 133 pre-service secondary school teachers. As an indicator of environmental perceptions, the modified New Environmental Paradigm (NEP) instrument was used. This modified NEP instrument consists of four dimensions: the negative results of growth and technology, relation of humankind and nature, quality of life, and limits of biosphere. The results of this study suggested that a majority of pre-service secondary teachers held ecological environmental perceptions. They also had a similar environmental perception to education major. However, there were significant differences in environmental perceptions and the variables of education experience on environment-related subjects. Based on the findings of this study, it is recommended that environment-related subjects. Based on the findings of this study, it is recommended that environmental education be a mandatory course in education programs.

The Perception of Middle School Teachers about the Environmental Problem (환경문제에 대한 중학교 교사들의 인식)

  • Park, Jaemoon;Lee, Sujin;Moon, Seongbae
    • Journal of the Korean Chemical Society
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    • v.58 no.6
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    • pp.590-599
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    • 2014
  • Environmental education, effectively performed at school, is very important to solve the environmental problems. Moreover the survey for teacher's perception is essential. The purpose of the study was to investigate the perception of environmental problems of middle school teachers in Pusan. The survey was done twice in 2007 and 2012, and based on the time intervals, careers, and major of the teachers. 200 teachers were chosen in 2007 and 300 teachers in 2012. How many environmental problems occurred during this time period affected the 471 teachers' perception was investigated and analyzed. The results are as follows. First, the perception difference of environmental problems was meaningful between two time intervals (p<.01). Especially, the perception of modern environmental problems and carbon emission showed considerable increase in both science and non-science major teachers. This may be caused by the climate change and the severity of lifestyles of indiscriminate consumerism. Second, the perception difference of environmental problems by careers was also meaningful (p<.01). Overall, the perception was obvious on the aspects of modern environmental problems, carbon emission, destruction of ozone layers, nuclear wastes, environmental hormones, and red tides. Teachers, having more careers irrespective of their teaching subjects, showed higher perception on the seriousness of environmental pollution, the necessity of environmental conservation, and the importance of health. Third, the perception of environmental problems between science and non-science major teachers was meaningful (p<.01). Particularly, the perception in the broad environmental problems was distinctive between them.

환경 변이에 강인한 화자 인식 기술

  • 김유진;정재호
    • Review of KIISC
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    • v.12 no.2
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    • pp.41-49
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    • 2002
  • 음성 인식 기술과 뿌리를 공유하는 화자 인식 기술은 지난 수십 년간의 연구결과로 괄목할 만한 진보가 이루어졌으며 최근에는 일반화될 수 있으리라는 기대를 가지도록 하기에 충분했다. 하지만 이러한 기술이 실제 환경에 적용되었을 때, 발성 환경을 제어할 수 없으며 그 결과 훈련 환경과는 다른 환경에서 발성된 음성을 인식 해야하는 이른바 '불일치 조건(mismatch condition)' 현상이 발생하게된다. 초기에는 이 현상을 극복하기 위해 잡음 자체를 모델링하고 제거함으로써 훈련과 인식 환경의 차이를 일정하게 정규화(normalization)해주는 연구가 진행되었다. 하지만 최근에는 잡음에 의한 왜곡의 모델이 복잡하고 실제 인식 성능에 직접적으로 나타나지 않는 문제점을 추가로 극복하기 위해, 훈련과 인식 환경의 차이를 보상해주는(compensation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 화자인식기술과 함께 성능저하를 일으키는 불일치 요인들 및 그것들을 극복하기 위한 기술들을 소개하고자 한다.

A Study on the Variable Vocabulary Speech Recognition in the Vocabulary-Independent Environments (어휘독립 환경에서의 가변어휘 음성인식에 관한 연구)

  • 황병한
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06e
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    • pp.369-372
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    • 1998
  • 본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

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