• 한국심리학회지:법
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• 제11권1호
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• pp.1-20
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• 2020

수사 장면에서 피해자 및 목격자들은 사건 목격 이후 다양한 오정보에 노출될 뿐만 아니라 장기간의 시간 지연 후 진술할 가능성이 높다. 본 연구는 정확 회상을 저해할 수 있는 시간 지연 및 오정보의 영향을 감소시키고 정확 회상 보고량을 증진시키는 방안을 고안하기 위해 진행되었다. 따라서 목격자 진술을 빠르고 정확하게 확보하는데 도움이 된다고 알려진 자기기입식 면담(Self-Administered Interview, SAI)을 수행한 집단이 SAI를 수행하지 않은 통제 집단보다 정보를 더 많이 보고하는지, 또 SAI를 통해 오정보 및 시간 지연의 영향을 받지 않고 정확 정보가 유지되는지 알아보고자 하였다. 88명의 20대 성인을 대상으로 범죄를 재연한 영상을 보여준 후 SAI나 통제 과제(게임)를 수행하도록 하였으며, 오정보를 목격 당일(1회기), 혹은 4주 후(2회기)에 제시하여 4주 후 회상량에 영향을 주는지 검증했다. 그 결과 SAI를 실시한 집단이 통제 집단보다 4주의 지연 이후 실시된 2회기의 검사에서 정확 정보를 더 많이 보고하였으며, 부정확 정보 및 작화 정보 보고량에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 오정보의 제시 시점은 회상량에 영향을 주지 않았다. 이러한 결과는 사건을 목격한 직후 SAI를 실시하는 것이 장기간의 시간 지연에서 기억 정보를 보호할 수 있음을 시사한다. 마지막으로 연구의 의의 및 제한점, 그리고 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1141-1147
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• 2020

말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.89-96
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• 2019

본 논문에서는 방송 콘텐츠에서 음성 구간 검출을 효과적으로 할 수 있는 심층 학습 모델 구조를 제안한다. 또한 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하기 위한 다중 스케일 시간 확장 합성곱 층을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능을 검증하기 위하여 여러 개의 비교 모델을 구현하고, 프레임 단위의 F-score, precision, recall을 계산하여 보여 준다. 제안 모델과 비교 모델은 모두 같은 학습 데이터로 학습되었으며, 모든 모델은 다양한 장르(드라마, 뉴스, 다큐멘터리 등)로 구성되어 있는 한국 방송데이터 32시간을 이용하여 모델을 학습되었다. 제안 모델은 한국 방송데이터에서 F-score 91.7%로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한 영국과 스페인 방송 데이터에서도 F-score 87.9%와 92.6%로 가장 높은 성능을 보여주었다. 결과적으로 본 논문의 제안 모델은 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하여 음성 구간 검출 성능 향상에 기여할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.13-20
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• 2023

본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.454-460
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• 2000

영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.870-876
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• 1993

This paper presents a binary clustering network (BCN) and a heuristic algorithm to detect pitch for recognition of keywords in continuous speech. In order to classify nonlinear patterns, BCN separates patterns into binary clusters hierarchically and links same patterns at root level by using the supervised learning and the unsupervised learning. BCN has many desirable properties such as flexibility of dynamic structure, high classification accuracy, short learning time, and short recall time. Pitch Detection algorithm is a heuristic model that can solve the difficulties such as scaling invariance, time warping, time-shift invariance, and redundance. This recognition algorithm has shown recognition rates as high as 95% for speaker-dependent as well as multispeaker-dependent tests.

• Nutrition Research and Practice
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• 제9권2호
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• pp.207-212
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• 2015

BACKGROUND/OBJECTIVES: The Recaller app was developed to help individuals record their food intakes. This pilot study evaluated the usability of this new food picture application (app), which operates on a smartphone with an embedded camera and Internet capability. SUBJECTS/METHODS: Adults aged 19 to 28 years (23 males and 22 females) were assigned to use the Recaller app on six designated, nonconsecutive days in order to capture an image of each meal and snack before and after eating. The images were automatically time-stamped and uploaded by the app to the Recaller website. A trained nutritionist administered a 24-hour dietary recall interview 1 day after food images were taken. Participants' opinions of the Recaller app and its usability were determined by a follow-up survey. As an evaluation indicator of usability, the number of images taken was analyzed and multivariate Poisson regression used to model the factors determining the number of images sent. RESULTS: A total of 3,315 food images were uploaded throughout the study period. The median number of images taken per day was nine for males and 13 for females. The survey showed that the Recaller app was easy to use, and 50% of the participants would consider using the app daily. Predictors of a higher number of images were as follows: greater interval (hours) between the first and last food images sent, weekend, and female. CONCLUSIONS: The results of this pilot study provide valuable information for understanding the usability of the Recaller smartphone food picture app as well as other similarly designed apps. This study provides a model for assisting nutrition educators in their collection of food intake information by using tools available on smartphones. This innovative approach has the potential to improve recall of foods eaten and monitoring of dietary intake in nutritional studies.

• 한국노년학
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• 제38권1호
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• pp.83-102
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• 2018

사회정서적 선택이론에 의하면, 사람들이 자신의 미래가 길다고 인식하면 미래지향적인 삶의 목표를 가지나, 짧다고 인식하게 되면 삶의 목표가 현재의 정서적 만족을 추구하는 것으로 변화된다. 따라서 나이가 들어 남은 인생기간이 짧다고 인식하게 되면, 현재의 정서 상태를 긍정적으로 유지하기 위해 부정적인 자극보다 긍정적인 자극에 더 주의하고 더 잘 기억하게 되는데, 이를 긍정성 효과라 한다. 본 연구에서는 사회정서적 선택이론의 주장과 같이 긍정성 효과는 남은 인생기간이 짧다고 인식하여 나타나는 현상인지를 연구하였다. 참가자에게 시간이 확장되거나 제한되는 가상의 상황에 대한 시나리오를 제시하고 그 상황에서 어떤 일을 할 것인지, 누구와 시간을 보내고 싶은 지 등에 대해 대화를 나누도록 하여 가상의 상황에 몰입하도록 하였다. 그 후 긍정, 부정, 중립적인 정서 사진들을 제시하고 10분 후에 회상시켰다. 75명의 대학생과 65명의 노인이 연구에 참여하였다. 남은 인생기간을 조작하지 않는 통제조건에서 노인은 부정사진 보다 긍정사진을 더 많이 회상하는 긍정성 편향을 보였으며, 청년은 반대로 부정사진에 대한 편향을 보였다. 시간확장조건의 노인은 통제조건의 노인에 비해 긍정사진을 덜 회상하였고 부정사진은 더 많이 회상하였다. 이에 반해 시간제한 조건의 청년은 통제조건의 청년에 비해 부정사진을 덜 회상하였다. 이는 노인도 남은 인생기간을 길게 인식하면 긍정 회상이 감소하고 부정 회상은 증가하여 긍정성 편향을 보이지 않는다는 것을 보여준다. 반대로 청년의 경우 남은 시간이 제한적인 상황에서 부정 회상이 감소하는 긍정성 편향과 유사한 반응을 보였는데, 이러한 반응은 노인이 보이는 반응과 유사한 것이다. 이러한 결과는 긍정성 편향은 남은 시간을 제한적으로 인식할 때 나타나는 현상임을 보여준다.

• 가정과삶의질연구
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• 제8권2호
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• pp.163-180
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• 1990

The objective of this study was to investigate the time used for daily activities by rural housewives. This study was carried out two aspects-the amount and the distribution of time. However, the characteristics of agriculture and the farming season influenced on rural housewives activities. There fore, in this study, survey areas divided into two groups-the traditional and the commercial agricultural area. And I conducted surveys in two times-the busy farming season and the leisure season for farmers. Data for 286 housewives(76 in traditional area on the leisure season, and 68 in commercial 142 in traditional area on the busy farming season)were collected by interviews, in which wives were asked to recall the used of time on the previous day, and a time record chart broken into fifteen minute intervals. The statistics for data analysis were frequency, percentile, T-test, and F-test by SPSS PC programs. The findings are as follows; 1)The average total time of rural housewives on labour was 8 hours 53 minutes, on socio-cultural activities 4 hours 18 minutes, and on physiological activities 11 hours 2 minutes. 2) The amount of time on agricultural labour was 6 hours 47 minutes in busy farming season, and 2 hour 45 minutes in leisure season. 3) The average time on household labour was 3 hours 51 minutes. 4) The amount of time on socioculture activities was 2 hours 19 minutes in busy farming, and 6 hours 16 minutes in leisure season. 5) The average time on physiological activities was 11 hours 2 minutes.