Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.366-369
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2003
본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting: PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.239-242
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2006
현재 우리생활은 언제 어디서나 네트워크에 접속하여 통신할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경화 되고 있다. 이러한 환경에서 상황인식 서비스는 의료, 여행, 가정, 교육 등 사회 전 분야에 걸쳐 응용될 수 있어 사회 전반에 걸쳐 영향을 주고 있다. 기존의 대부분의 상황인식 시스템의 연구들은 센서로부터 입력된 주변 환경 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 서비스 제공에 중점을 두고 있다. 이로써 환경정보와 별개로 사용자가 궁극적으로 원하는 분야에 상황인식 시스템을 적용하기 위해서는 서비스 부합되지 않은 여러 요소가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 요소를 착안하여 사용자의 의도를 포함한 상황인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지능형 홈 도메인 환경에서 시간에 따라 변화하는 사용자의 행위 정보를 기반하여 사용자가 향후 궁극적으로 원하는 의도를 예측 할 수 있는 시스템으로 되어있다. 또한 여러개의 작은 행위에 따른 사용자의 의도가 모여 보다 큰 사용자의 의도를 파악하는 기법을 정의하였다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.97-98
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2023
본 연구에서는 건설현장 관계자들을 대상으로 위험인식이 작업환경과 안전문화에 미치는 영향관계를 확인하였다. 또한, 안전관리활동과 공사기간이 안전문화에 미치는 영향을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 위험인식은 작업환경에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째, 작업환경은 안전문화에 영향을 미치지 않았다. 셋째, 안전관리 활동은 안전문화에 영향을 미치지 않았으며, 넷째, 공사기간은 안전문화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 안전관리 활동과 위험인식 간의 상관관계는 r=.61로, 위험인식과 공사기간은 r=.71로 안전관리 활동과 공사기간의 상관관계는 r=.59로 관계의 강도를 확인하였다.
In this study, the relationships among high school students' epistemological views on theory and data, science process skills, the perceptions of the preferred laboratory learning environment and attitudes toward laboratory work were investigated. The results indicated that science process skills, all subcategories of the perceptions of the preferred laboratory learning environment (student cohesiveness, open-endedness, integration, rule clarity, and material environment) and attitudes toward laboratory work were significantly correlated with epistemological views on theory and data. The results of multiple regression analysis revealed that science process skills, open-endedness and material environment and attitudes toward laboratory work significantly predicted epistemological views on theory and data.
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.
실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.
상황정보(context information)는 사용자의 요구와 주변 상황이 수시로 변화하는 이동통신 환경에서 더욱 중요하게 활용된다. 따라서, 차세대 이동통신 시스템의 서비스는 음성, 텍스트, 멀티미디어 서비스의 고도화에 이어 일상 곳곳에 편재된 센서 및 컴퓨터들이 수집한 각종 환경정보를 효과적으로 상호 공유하여 사용자 및 주변 환경의 상황(context)을 알아내고 그에 맞는 다양한 정보에 근거하여 자발적으로 서비스를 제공하는 상황인식(context-aware) 특징을 가지게 될 것이다. 이러한 상황인식 서비스를 가능하게 하기 위해서는 사용자 및 사물 등의 객체를 인식하고, 이들의 현 상태에 따른 상황정보를 수집하여 서비스에 적응하는 기술 등이 필수적이다. 본 논문에서는 IMT-2000 이후의 차세대 이동통신 시스템의 진화방향을 상황인식 서비스 제공 관점에서 살펴보고, 상황인식 서비스를 위한 관련 기술과 차세대 이동통신 환경에서 상황인식 서비스가 어떻게 제공될 수 있을지를 살펴본다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.22
no.2
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pp.45-60
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2010
The purpose of this study was to analyze the effect of knowledge and perception of environmental problems on pro-environmental behavior of youth. The data used for this study were collected using questionnaire. The sample for this study consisted of 654 junior and high school students living in Seoul and Gyeong-gi Province. Descriptive statistics and multiple regression analysis were used to analyze the data. The following is a summary of the major findings. (1) The significant variables affecting pro-environmental behavior of youth were need of environmental education, source of environmental knowledge, level of perception on air pollution and scarcity of resources and energy, sex and total amount of allowance of students. These variables explained 20.5% of variance of pro-environmental behavior. (2) Environmental education related variables were the best predictor of pro-environmental behavior; knowledge of environmental problem variables had limited predictive power. (3) Recommendations for teaching-learning strategies have been suggested to enhance youth's pro-environmental behavior in school.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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