• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.429-440
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• 2014

홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권4호
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• pp.497-526
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• 2019

2015년 파리협정 이후 전세계가 온실가스 감축 의무를 부여받음에 따라 경제성장을 유지하며, 온실가스를 감축하는 '탈동조화(decoupling)'의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 전 세계 63개 국가를 대상으로 1980년부터 2014년까지의 각 국가별 경제성장과 탄소배출량 사이의 탈동조화 현상의 주요 특징 및 이를 야기하는 원인을 분석하였다. 본 연구에서는 매 5년마다의 탈동조화 정도를 국가별로 측정하였다. 분석 결과, OECD국가 및 소득이 많은 국가들의 탈동조화지수가 높았으며, 2000년대 이후 전세계적으로 탈동조화 현상이 가속화되었음을 확인했다. 다만, 국가 특성에 따라 탈동조화 정도가 상이했다. 동태패널모형을 통해 탈동조화의 원인을 살펴본 결과, 제조업 성장률 및 수출비중은 탈동조화를 저해한 반면, 인적자본 및 신재생에너지 비율은 탈동조화에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한 소득은 탈동조화에 역U자형태의 영향을 미쳤다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.69-73
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• 2004

화자인식 시스템에서 화자 모델은 여러 세션동안 수집된 많은 양의 데이터 집합으로 등록한다. 많은 양의 데이터 집합은 많은 양의 메모리와 계산을 필요로 할 뿐 아니라, 게다가 사용자가 음성 등록을 위하여 여러 번에 걸쳐서 발성해야 하는 문제점이 있다. 최근, 이러한 문제를 보완하기 위해서 많은 적응 방법들이 제안되었다. 그러나, 여러 세션동안 모아진 데이터 집합은 불규칙한 발성 변화와 잡음 같은 이상치에 취약하고, 그것은 부정확한 화자 모델을 만든다. 본 논문에서는, GMM에 기초를 둔 화자 모델에 이상치들의 영향을 최소화하기 위한 적응 방법을 제안하였다. 강인한 적응은 M-추정의 점진적인 방법으로부터 얻어진다. 화자 모델은 초기에 적은 양의 데이터로 등록되어지고, 각각의 세션에서 얻어진 데이터로 반복적으로 적응시킨다. 실험 결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터 집합으로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하다는 것을 보여준다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.65-83
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• 2017

국제가치사슬(Global value chain, GVC)구조가 심화되면서 중간재 무역의 중요성이 커지고 있다. 이러한 배경하에 글로벌 아웃소싱의 확대가 환경에 미치는 영향에 대한 많은 논의들이 최근까지 이어져왔다. 본 연구에서는 2004년부터 2014년까지 10개년 간 21개 제조업 부문을 대상으로 글로벌 아웃소싱이 환경에 미치는 영향을 분석하였다. 환경변수는 업종별 이산화탄소집약도를 사용하였고 글로벌 아웃소싱은 Feenstra and Hanson(1999)과 Amiti and Wei(2006)가 제안한 글로벌 아웃소싱 계측방법을 사용하였다. 글로벌 아웃소싱의 효과를 분석하기 위해 환경변화를 결정하는 요인들을 Copeland and Taylor(1994)의 이론을 기반으로 통제하였고 내생성 문제를 해결하기 위해 시스템 GMM 방법을 이용하였다. 분석결과 전체산업을 대상으로 분석했을 때 글로벌 아웃소싱의 확대가 환경에 미치는 영향을 식별할 수 없었다. 오염집약산업만을 대상으로 분석한 결과도 동일하게 나타났다. 그러나 중국과 아시아 개도국의 아웃소싱에 대해 분석한 결과는 글로벌 아웃소싱의 확대가 국내 오염수준 저감에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.87-92
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• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.

• 경제분석
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• 제25권3호
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• pp.30-69
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• 2019

본 연구는 국제무역에 참여하고 있는 우리나라의 기업들을 대상으로 수출입이 기업의 노동수요에 미치는 영향을 살펴보았다. 통계청의 기업활동조사 데이터를 이용하여 2006년부터 2014년까지 제조업 24개 업종에 속해 있는 기업들의 수출입이 노동수요에 미치는 영향을 시스템 GMM 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 생산성이 높은 기업에서는 수출이 늘어나면서 생산 확대를 위한 노동수요가 창출되는 효과가 나타난 반면 생산성이 낮은 기업에서는 이러한 효과가 유의하게 나타나지 않았다. 그러나 기업이 오프쇼어링을 이용하여 국내업무를 해외로 재배치한 경우, 수출이 유발하는 노동수요 증가 효과가 축소되는 것으로 분석되었다. 한편, 수입증대는 기업의 노동수요를 감소시키는 것으로 나타나는 데, 이는 수입제품이 노동을 대체하는 효과 때문인 것으로 보인다. 반면 기업이 오프쇼어링을 이용하는 경우, 생산 효율성 증대로 수입의 노동수요 감소효과가 완화되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 수출입이 기업의 고용에 미치는 영향은 기업의 생산성 및 글로벌 아웃소싱 참여 여부에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.28-39
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• 2011

멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.

• 기술혁신연구
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• 제21권2호
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• pp.169-197
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• 2013

다수의 이론적, 실증적 연구에도 불구하고 지식재산권 제도와 기업의 기술혁신 및 경영성과간의 일반적 인과관계는 명확하지 않다. 본 연구는 산업별 기업 경영성과의 핵심 요인이 상이하다는 점에 주목한다. 이를 바탕으로 (1)지식재산권 강화${\rightarrow}$연구개발의 투입/산출 증가${\rightarrow}$매출증가로 이어지는 기본 성과창출경로가 작용하는 제약 산업, (2)지식재산권 강화와 연구개발 투입/산출간 관계가 약한 반도체산업, (3)연구개발과 매출 간 관계가 약한 조선 산업까지 세 산업을 대상으로 지식재산권 제도가 기술혁신과 경영성과에 미치는 영향을 분석했다. 한국의 특허제도가 선진국 수준에 이른 TRIPs 이후 15년간의 대기업 패널 데이터를 사용했으며, 고정효과모형을 차분 GMM으로 추정해 동태적 인과관계를 분석했다. 결과적으로, 지식재산권 강화가 제약 산업에서는 연구개발의 투입/산출 및 경영성과를 모두 증가시켰지만, 반도체-조선 산업에서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 즉, 지식재산권 강화를 위한 제도 구축과 정책은 산업별로 맞춤화될 필요가 있으며, 획일적인 강화/약화는 특정 산업의 경영성과 제고에 유의미한 영향을 미치지 못한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.29-37
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• 2020

최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.