• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권1호
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• pp.25-40
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• 2006

Synthetic aperture radar (SAR) from satellites provides the opportunity to regularly incorporate microwave information into forest classification. Radar backscatter can improve classification accuracy, and SAR interferometry could provide improved thematic information through the use of coherence. This research examined the potential of using multi-temporal JERS-l SAR (L band) backscatter information and interferometry in distinguishing forest classes of mountainous areas in the Northeastern U.S. for future forest mapping and monitoring. Raw image data from a pair of images were processed to produce coherence and backscatter data. To improve the geometric characteristics of both the coherence and the backscatter images, this study used the interferometric techniques. It was necessary to radiometrically correct radar backscatter to account for the effect of topography. This study developed a simplified method of radiometric correction for SAR imagery over the hilly terrain, and compared the forest-type discriminatory powers of the radar backscatter, the multi-temporal backscatter, the coherence, and the backscatter combined with the coherence. Statistical analysis showed that the method of radiometric correction has a substantial potential in separating forest types, and the coherence produced from an interferometric pair of images also showed a potential for distinguishing forest classes even though heavily forested conditions and long time separation of the images had limitations in the ability to get a high quality coherence. The method of combining the backscatter images from two different dates and the coherence in a multivariate approach in identifying forest types showed some potential. However, multi-temporal analysis of the backscatter was inconclusive because leaves were not the primary scatterers of a forest canopy at the L-band wavelengths. Further research in forest classification is suggested using diverse band width SAR imagery and fusing with other imagery source.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.365-370
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• 2023

사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.158-168
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• 2024

There is hardly any person in modern times who has not taken soft drinks instead of drinking water. The rate of people taking soft drinks being surprisingly high, researchers around the world have cautioned from time to time that these drinks lead to weight gain, raise the risk of non-communicable diseases and so on. Therefore, in this work an image-based tool is developed to monitor the nutritional information of soft drinks by using deep convolutional neural network with transfer learning. At first, visual saliency, mean shift segmentation, thresholding and noise reduction technique, collectively known as 'pre-processing' are adopted to extract the location of drinks region. After removing backgrounds and segment out only the desired area from image, we impose Discrete Wavelength Transform (DWT) based resolution enhancement technique is applied to improve the quality of image. After that, transfer learning model is employed for the classification of drinks. Finally, nutrition value of each drink is estimated using Bag-of-Feature (BoF) based classification and Euclidean distance-based ratio calculation technique. To achieve this, a dataset is built with ten most consumed soft drinks in Bangladesh. These images were collected from imageNet dataset as well as internet and proposed method confirms that it has the ability to detect and recognize different types of drinks with an accuracy of 98.51%.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.485-503
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• 2024

본 연구의 목적은 학생의 수학적 능력에 대한 초등학교 교사의 마인드셋을 분석하는 것이다. 이를 위해 선행연구를 고찰하여 학생의 수학적 능력에 초점을 두고 교사의 마인드셋을 측정하기 위한 20개의 문항으로 구성된 검사 도구를 개발하였다. 개발된 검사 도구를 검증하기 위하여 초등학교 교사 158명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 이를 활용한 탐색적 요인 분석을 통해 문항의 구조를 분석하였다. 그 결과 '수학적 능력의 변화에 대한 성장 마인드셋', '수학적 능력의 변화에 대한 고정 마인드셋', '타고난 수학적 능력에 대한 마인드셋'이라는 세 가지 요인이 발견되었다. 이 세 가지 요인별 점수를 변수로 설정하여 마인드셋에 따른 교사 집단별 특징을 알아보기 위해 잠재프로파일 분석을 시행하였다. 그 결과, 네 개의 집단이 도출되었다. 가장 많은 연구 참여자가 속한 집단은 '성장 마인드셋을 지닌 교사'이고 다음으로 '중립 마인드셋을 지닌 교사'가 많았다. '강한 성장 마인드셋을 지닌 교사'와 '고정 마인드셋을 지닌 교사'가 뒤를 이었다. 각 프로파일에 속한 교사의 특징을 자세히 알아보기 위해 선정된 교사와 면담을 진행하여 해당 교사의 응답 결과를 탐색하였다. 이를 바탕으로 학생의 수학적 능력에 대한 교사의 마인드셋의 분류, 우리나라 초등학교 교사의 성장 마인드셋의 경향, 타고난 수학적 능력에 대한 교사의 마인드셋 연구 등의 측면에서 마인드셋에 대한 시사점을 논의하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.16-24
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• 2002

원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권2호
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• pp.127-142
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• 2016

본 연구에서는 자연수의 덧셈과 뺄셈에서 식으로 된 문제와 의미론적 측면의 유형별 문장제에 대한 학생들의 문제해결 능력을 분석하였다. 이를 위해 초등학교 2학년과 3학년 학생들을 대상으로 본 연구에서 제작한 검사 도구를 활용하여 조사연구를 실시하였다. 연구 결과, 덧셈과 뺄셈식과 문장제 모두에서 결과를 모르는 경우의 정답률이 가장 높았으며, 변화량을 모르는 경우와 처음량을 모르는 경우 순으로 정답률에 차이를 보였다. 덧셈 문장제에서는 결과를 모르는 경우에 합병 상황에서 첨가 상황보다 다소 높은 정답률을 보였으나, 전체적으로는 큰 차이가 없었다. 또 뺄셈 문장제에서는 구잔 유형의 정답률이 구차나 등화 유형의 정답률보다 높았으며, 등화 상황과 구차 상황의 정답률은 큰 차이를 나타내지 않았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1251-1258
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• 2019

Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권3호
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• pp.199-207
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• 2020

전 세계적으로 홍수, 가뭄, 열파 등 기상재해가 빈발하는 환경에서 도시공원은 휴식, 문화, 생태적 기능뿐만 아니라 도시민의 안전을 위한 기능도 제공해야 한다. 본 연구는 도시 내 기후변화에 대응하는 녹색 공간인 생활권 공원에 복합기능을 확보하는 목적으로 도시인의 안전을 위한 도시방재공원의 분류체계를 제안하였다. 문헌 조사를 통해 분석지표를 추출하고, 대상지 현장조사 및 관련자 인터뷰를 통해 분류체계를 검증하였다. 평가를 위한 대분류는 도시공원의 입지, 공간구성, 방재복합시설 3가지로 구분하고, 실증 분석을 통하여 도출된 문제점에 대한 개선방향을 제안하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제3권2호
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• pp.124-131
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• 2010

The purpose of this study is examine relationship of attribution styles and attitude toward Science and Science Process Skills of Science-gifted, to understand unique characteristics of the Science-gifted and to give useful information that can be use in develop special programs for the Science-gifted. The result of this study were as follows: First, there was no difference between genders. But there was a significant difference in attribution of luck. Second, there was a correlation between internal tendencies and Scientific attitude. Especially attribution of effort correlated with sub - constituent of Scientific attitude. Internal tendencies correlated with the Cognition in Scientific Professions that sub - constituent of the attitude toward Science. Third, There was a correlation between external tendencies and the interest activity in Science that sub - constituent of the attitude toward Science. There are correlations between sub - constituent of the attitude toward Science and sub - constituent of external tendencies that attribution of luck and interest in Scientific Professions, attribution of task difficulty and Cognition activity in Science. Fourth There was no correlation between Attribution styles and Science Process Skills. But Internal tendencies correlated with classification that sub - constituent of Science Process Skills. And classification correlated with attribution of ability that sub - constituent of external tendencies. Attribution of effort that sub - constituent of internal tendencies correlated with Science Process Skills.