본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다
본 연구는 점진적 관찰감소 동작 관찰훈련이 만성기 뇌졸중 환자의 상지 기능과 일상생활 활동에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 만성기 뇌졸중 환자를 대상으로 점진적 관찰감소 동작 관찰훈련을 하는 실험군 4명과 기존의 동작 관찰 훈련을 받는 3명의 대조군으로 구분하여, 주 6회, 회당 30분씩, 총 2주간 실시하였다. 상지 기능 평가는 상자와 나무토막 검사(BBT)와 푸글 마이어 상지 운동기능평가 (FMA)를, 일상생활 활동 수행능력 평가는 한글판 수정바델지수(K-MBI)와 운동 활동 지표 (MAL)를 사용하였다. 그룹 별 중재 전·후 차이의 비교 결과와 두 그룹 간의 비교 결과는 BBT, FMA, K-MBI, MAL에서 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았으나, 실험군이 대조군에 비해 평균 점수 측면에서 더 큰 차이가 나타났다. 결과적으로 점진적 관찰감소 동작 관찰훈련은 기존의 동작관찰훈련 보다 더욱 긍정적인 영향을 끼칠 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 뉴로피드백 훈련을 적용하여 생활습관을 조절하는 자기조절력과 키 성장간의 상관성을 규명함으로 써 키 성장의 효과적인 중재 방안에 대한 해법을 제시하고자 실시하였다. 이를 위해 키 성장 프로그램을 실시하고 있는 초등학교 2학년~4학년 학생 40명(실험군 20명, 대조군 20명) 대상으로 뉴로피드백 훈련 전 후의 변화를 확인하였다. 실험기간은 3개월간(주 2회), 훈련시간은 1회 30분이였다. 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군과 대조군의 자기조절력 차이를 분석한 후, 키 성장 차이를 비교 분석하였다. 첫째, 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군이 대조군에 비해 자기조절력에 유의미한 변화가 있었다. 둘째, 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군이 대조군에 비해 더 크게 키 성장의 변화가 있었다. 이상의 결과를 종합하면 뉴로피드백 훈련이 성장기 학생들에게 있어 키 성장의 후천적 요인들 중 생활습관을 조절하는 자기조절력에 긍정적인 영향을 미치며, 그로 인해 키 성장에도 긍정적인 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
본 연구는 연구가설 "NCS 인식 ➩ NCS 교육 필요성 ➩ NCS 교육의 성과"를 설정하고 경호학과 학생들을 대상으로 NCS에 대한 인식 수준과 대학에서 경호관련 NCS 교육의 필요성을 살펴보기 위해 설문조사를 실시하였다. 내적일관성을 분석한 결과 Chronbach's Alpha 계수 값이 모두 0.8 이상 산출되어 내적 일관성을 확보한 것으로 나타났다. 타당성 검증에서는 모두 기준치 이상 산출되어 변수들 간 집중타당성 및 판별 타당성이 확보된 것으로 조사되었다. 연구모형을 검증하기 위해 구조방정식 모형을 사용한 결과 본 연구모형은 적합한 것으로 나타났다. 가설검증결과 각 연구가설의 표준화계수가 0.726과 0.870로 산출되어 각 연구가설의 관계가 각각 72.6%와 87%의 영향을 미치는 것으로 나타나 매우 높은 상호 연관성이 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 2009년 근로자 직업능력개발 훈련 지원에 대한 제도 개편이 한국의 이러닝 산업에 미친 영향에 대해 살펴보고, 그에 따른 어려움은 어떤 것들이 있는지 진단해보았다. 분석 결과, 엄격해진 원격훈련 지원 심사 기준으로 인해 원격훈련 기관이 상당수 줄어들게 되었고, 이는 나아가 이러닝 시장의 전반적인 위축이라는 문제점 등이 초래된 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 각 어려움들을 극복할 수 있도록 스마트 러닝, 창의적 융합인력 양성 등의 내용이 포함된 근로자직업능력 개발 관련 법제도의 개선 방안들을 제시함으로 창조 경제 실현에 기여할 수 있는 정책추진 방향에 대해 제언하고자 한다.
우리 군의 사이버 공간은 적으로부터 지속적인 위협을 받고 있다. 이 같은 사이버 위협에 대응하는 수단은 결국 군(軍) 정보보호 전문인력이다. 하지만 현재 우리군의 고급 정보보호 전문인력은 소수에 불과하며 체계적인 양성계획은 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 세계 주요국인 미국, 영국, 이스라엘, 그리고 일본의 사이버 전문인력 양성정책을 조사하였다. 그리고 국내 정보보호 전문인력 양성정책을 조사하여 간략하게 제시하였다. 그리고 국방 사이버안보 전문인력 양성을 위해 4단계 전문인력 양성 및 중장기 계획 수립, 단계별 교육체계 정립, 인증제 도입을 제시하였다.
Purpose: The purpose of the study is to analyze the perception of swimming rating system. Research design, data, and methodology: In this study, practitioners and leaders of Korean swimming federation were selected as the subjects of the study to institutionalize the grade of swimming. Data analysis was categorized according to word frequency after coding using the Nvivo 12.0 program, and words were visualized using the word cloud program. PASW/WIN 21.0 was employed to analyze demographic characteristics. Triangular verification and expert meetings were conducted three times to increase the validity of the study. In these meetings, the study excluded subjective interpretation and errors of the researcher. Results: First, as a result of analyzing the perception of practitioners before educational training, 16 words and the total frequency of words was 21 times. Second, as a result of analyzing the perception of practitioners after educational training, 22 words and a total of 25 frequencies were found. Third, as a result of analyzing the leader's perception before educational training, 32 words and the total frequency of words was 63 times. Fourth, as a result of analyzing the leader's perception after educational training, 41 words and a total of 72 frequencies were found. Conclusions: Findings indicated divers feelings and thoughts of practitioners and leaders of Korean swimming federations towards swimming rating system. Further implications were discussed.
Purpose: This study aims to determine what changes occur in body composition and performance by subjecting youth soccer players to weight training and combined training, which are known to be effective in improving anaerobic capacity, for 6 weeks. Research design, data, and methodology: This study was conducted on 30 high school soccer players from S City who had no current injuries or medical problems and had been registered as players with the Korea Football Association for more than 3 years. Subjects were divided into a weight training group (WTG, n=15) and a combined training group (CTG, n=15). Training lasted 6 weeks, and measurements were taken before and after training. Mean (M) and standard deviation (SD) were calculated to present the descriptive statistics of all dependent variables. Paired t-tests were used to test for within-group differences. Further, Independent t-tests were employed to test for between-group differences. Results: In terms of body composition, height significantly increased in WTG and CTG, and body fat percentage significantly decreased in CTG. As for performance, WTG's 20m sprint record decreased significantly. Conclusion: As a result, this study confirmed that weight training improved the 20m sprint ability of youth soccer players. Future research could provide more useful information by extending the study period and incorporating the physical characteristics of adolescents.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권4호
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pp.268-273
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2013
In this paper, we propose a document classification model using Web documents as a part of the training corpus in order to resolve the imbalance of the training corpus size per category. For the purpose of retrieving the Web documents closely related to each category, the proposed document classification model calculates the matching score between word features and each category, and generates a Web search query by combining the higher-ranked word features and the category title. Then, the proposed document classification model sends each combined query to the open application programming interface of the Web search engine, and receives the snippet results retrieved from the Web search engine. Finally, the proposed document classification model adds these snippet results as Web documents to the training corpus. Experimental results show that the method that considers the balance of the training corpus size per category exhibits better performance in some categories with small training sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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