시선추적 인터페이스는 다른 감각기관에 비해 빠른 반응속도를 보이므로 효과적인 인터랙션 수단으로 활용가능하며, 이를 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있다. 따라서 시선추적 기술은 장애인 안구마우스, 운전자 시선정보 분석, 광고 효과 모니터링, 차세대 게임 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 시선추적 인터페이스의 정확도를 향상시키기 위한 기술을 소개한다. 실제 사용자를 대상으로 시선추적을 수행할 때 눈꺼풀로 인한 동공 가림 현상이 자주 발생하며, 각막반사광으로 인한 동공 경계 왜곡 현상이 발생하기도 한다. 이로 인해 동공 중심이 왜곡되어 시선위치에 오류가 발생한다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 눈꺼풀 및 각막반사광으로 인한 왜곡 현상을 보정하여 동공 중심을 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문은 다중 도메인 대화 시스템에서 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 방법에 관하여 논한다. 다중 도메인 대화 시스템 구축 시, 도메인의 확장성 재고 및 각 도메인 별 특성의 효과적인 적용을 위해, 각 도메인 별 단일 도메인 대화 전문가를 구축하고, 다수의 도메인 대화 전문가들을 통합함으로써, 다양한 도메인을 처리할 수 있는 대화 시스템을 구축할 수 있다. 이 때, 자연스러운 대화 처리를 위해서 주어진 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 발화의 의도 분석 결과 및 이전 사용자 발화 도메인 정보를 이용하는 구축된 분류 모델에 기반한 도메인 결정 방법을 제안하고, 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과를 검증한다.
본 논문은 결정 트리(Decision tree) 구조를 기반으로 한 표정 인식 방법을 제안한다. ASM(Active Shape Model)과 LBP(Local Binary Pattern)를 통해, 표정 영상들의 국소 특징들을 추출한다. 국소 특징들로부터 표정들을 잘 분류할 수 있는 판별 특징(Discriminant feature)들을 추출하고, 그 판별 특징들은 모든 조합의 각 두 가지 표정들을 분류시킨다. 분류를 통해 얻어진 정인식의 합을 통해, 정인식 최대화 기반 국소 영역과 표정 조합을 결정한다. 이 가지 분류들을 종합하여, 결정 트리를 생성한다. 이 결정 트리 기반 표정 인식률은 약 84.7%로, 결정 트리를 고려하지 않은 방법보다, 더 좋은 인식 성능을 보였다.
Empirical mode decomposition(EMD) method has been recently proposed to analyze non-linear and non-stationary data. This method allows the decomposition of one-dimensional signals into intrinsic mode functions(IMFs) and is used to calculate a meaningful multi-component instantaneous frequency. In this paper, it is assumed that each mode of damped vibration signal could be well separated in the form of IMF by EMD. In this case, we can have a new powerful method to calculate natural frequencies and dampings from damped vibration signal which usually has multiple modes. This proposed method has been verified by both simulation and experiment. The results by EMD method whichhas used only output vibration data are almost identical to the results by FRF method which has used both input and output data, thereby proving usefulness and accuracy of the proposed method.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
The present study investigated the effects of gossypin, 3,3',4',5,7,8-hexahydroxyflavone 8-glucoside, on the toxicity induced by oxidative stress or $\beta$-amyloid ($A_{\beta}$) in primary cultured rat cortical cells. The antioxidant properties of gossypin were also evaluated by cell-free assays. Gossypin was found to inhibit the oxidative neuronal damage induced by xanthinelxanthine oxidase or by a glutathione depleting agent, D,L-buthionine (S,R)-sulfoximine. In addition, gossypin significantly attenuated the neurotoxicity induced by $A_{{\beta}(25-35)}$. Furthermore, gossypin dramatically inhibited lipid peroxidation initiated by $Fe^{2+}$ and ascorbic acid in rat brain homogenates. It also exhibited potent radical scavenging activity generated from 1 ,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl. These results indicate that gossypin exerts neuroprotective effects in the cultured cortical cells by inhibiting oxidative stress- and $A_{\beta}$-induced toxicity, and that the antioxidant properties of gossypin may contribute to its neuroprotective actions.
이 논문은 사업체-근로자 연결패널 자료(establishment-worker matched panel data)를 이용하여 정규직과 비정규직의 임금 격차를 추정한다. 사업체-근로자 연결패널 자료의 특성을 활용하면 관찰되지 않는 근로자 특성과 사업체 특성 모두를 통제한 임금격차의 추정이 가능하다. 연결 자료의 구조를 반영한 고정효과 모형(fixed effect model)의 추정 결과에 의하면 정규직과 비정규직 사이의 임금 격차를 6.5~8.4%이다. 이는 OLS로 추정된 임금격차의 30~40% 수준이다. 따라서 횡단면 분석에서 발견되는 정규직과 비정규직의 임금격차의 상당 부분은 근로자와 사업체의 관찰되지 않은 특성에 의해 설명될 수 있다.
우리나라 노동시장의 30~40대 남성 임금에는 신장 프리미엄(height premium)이 존재한다. 키가 1cm 증가함에 따라 시간당 임금이 1.5%씩 상승한다. 이 추정치는 아버지의 학력과 직업으로 대표되는 가족 특성(family background)에 영향을 거의 받지 않는다. 키가 건강의 대리변수(proxy variable)라는 가설도 기각된다. 키가 직종 선택에 영향을 주어 임금에 영향을 줄 수 있다는 가설도 지지되지 않는다. 키가 대학진학 등 학력에 영향을 주어 임금에 영향을 줄 수 있다는 가설은 부분적으로 확인된다. 30대의 신장 프리미엄의 추정치는 영국의 추정치와 유사하다.
본 연구는 한국노동패널조사(KLIPS) 3~21차 자료를 이용하여 성과배분제가 교육훈련에 미치는 영향을 분석한다. 성과배분제와 관련한 내생성(endogeneity)을 통제한 고정효과 모형(fixed effects model)에 의하면, 성과배분제의 적용을 받는 근로자는 성과배분제의 적용을 받지 않는 근로자보다 회사가 시행하는 업무능력향상을 위한 교육훈련을 받을 확률이 6.8%포인트 높으며, OJT를 받을 확률은 3.3%포인트 높은 것으로 추정된다. 이러한 관계는 추정 모형에 관계없이 일관적으로 나타나며, 하위표본에서도 강건하게 확인된다. 본 연구의 추정결과는 성과배분이 교육훈련을 촉진한다는 가설을 지지하는 증거로 해석될 수 있다.
방송과 통신의 융합, 방송서비스의 다양화와 더불어 방송의 디지털화는 기존의 아날로그 방식에 비해 고화질 및 고음질의 방송 서비스 제공 및 타 매체와의 호환성 그리고 다양한 부가 서비스의 제공 등에 있어서 많은 이전을 제공할 수 있다. 또한, 디지털방송 방식은 기존 아날로그 방식의 이동수신 문제점을 해결하고자 디지털 오디오 방송(DAB: Digital Audio Broadcasting)에 멀티미디어 서비스를 .제공하는 디지털 멀티미디어 방송(DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 제안하였다. 지상파 DMB 방송은 유럽의 Eureka-147 방식의 DAB를 기반으로 하며 디지털 라디오방송과 함께 오디오 외에도 다양한 멀티미디어를 전송하고, 콘텐츠에 대화형 기능을 포함하는 서비스 형태를 목표로 하고 있다. 현재 지상파 DMB 서비스에서는 기본적인 AV 서비스를 위해 비디오는 AVC, 오디오는 BSAC에 대해 규정하고 있다. 또한 AV 규격 외에 대화형 서비스를 제공하기 위한 보조 데이터로서 장면기술 데이터와 그래픽 데이터를 지원하고 있다. 따라서 본 논문에서는 지상파 DMB를 이용한 대화형 서비스를 제공하기 위해 요구되는 초기 객체 정보, 객체 정보, 장면 구성 정보를 바이너리 형태로 생성해 주는 MPEG-4 바이너리 컨버터를 설계하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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