• 대한한의학회지
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• 제40권2호
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• pp.106-118
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• 2019

Objectives: The aim of this study is to survey on the effect of Korean medicine health promotion program for maternal health. Methods: We conducted Korean medicine health promotion program for maternal health to pregnant women who agreed to participate in this program among 10 public health center. Before and after program, we surveyed the Knowledge Score of Maternal Health Care, Practice of Health Behavior, (Traditional) Child Care Recognition, Depression, Child Caring Confidence and analyzed DID(Difference In Difference). Results: The Knowledge Score of Maternal Health Care of intervention group was improved about 1 point. The improvement of (Traditional) Child Care Recognition was significant. Depression score of intervention group was improved high significantly. The Child Caring Confidence of intervention group was improved about 1.3 point. Conclusion: As a result of analyzing the effect of Korean medicine health promotion program for maternal health, it is confirmed that this program can have an impact on improving Knowledge Score of Maternal Health Care, (Traditional) Child Care Recognition, Depression, Child Caring Confidence. It will be necessary to continue and develop this program widely.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1997-2003
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• 2009

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-686
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• 2020

본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권1호
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• pp.117-123
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• 2011

Most individuals with hearing impairment have difficulty in understanding speech in noisy situations. This study was conducted to investigate sentence recognition ability using the Korean Standard-Sentence Lists for Preschoolers (KS-SL-P2) in pre-school age children with cochlear implants and hearing aids. The subjects of this study were 10 pre-school age children with hearing aids, 12 pre-school age children with cochlear implants, and 10 pre-school age children with normal hearing. Three kinds of signal-to-noise (SNR) conditions (+10 dB, +5 dB, 0 dB) were applied. The results for all pre-school age children with cochlear implants and hearing aids presented a significant increase in the score for sentence recognition as SNR increased. The sentence recognition score in speech noise were obtained with the SNR +10 dB. Significant differences existed between groups in terms of their sentence recognition ability, with the cochlear implant group performing better than the hearing aid group. These findings suggest the presence of a sentence recognition test using speech noise is useful for evaluating pre-school age children's listening skill.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.427-430
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• 2005

본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.16-25
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• 2008

현대 사회에서 빼놓을 수 없는 기기인 휴대폰 카메라를 통하여 획득한 악보를 인식함으로써 누구나 손쉽게 전문적인 악보에 대한 지식이 없어도 악보를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 실험은 휴대폰 카메라를 이용하여 촬영한 악보 영상을 전처리과정을 통하여 분리된 심볼들을 인식한 후 미디를 구성한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 휴대폰 카메라로 촬영한 임의의 악보 영상 11종을 사용하였다. 전처리 과정을 거친 심볼을 대상으로 제안한 방법을 통하여 인식한 결과 평균 98%의 높은 인식률을 보였다. 본 시스템을 휴대폰에 포팅하여 수행시간을 측정한 결과, 영상의 입력 후 미디 생성까지 걸리는 시간이 평균 8.63초가 소요됨을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.225-235
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• 1994

Concidering environmental education as an ultimate resolution for environmental problems, we conducted a study focusing on affective matters. An instrument was developed to evaluate attitudes of elementary and middle school students toward environmental problems. To develop a reliable Likert-type evaluation instrument scale with which emotional intensity could be judged, mean, standard deviation, response frequency distribution, discrimination index, reliability were calculated. As a result, 21 statements for recognition level and 14 statements for behavioral level were made(The Cronbach alpha coefficient of the instrument was .786). This instrument was used to evaluate 5th and 6th grade elementary school students and 1st and 2nd grade middle school students(total number of subjects was 980). The result of this survey can be summarized as follows. 1. Students recognized the seriousness of environmental problems but they did not behave in such a manner as to prevent it. 2. As a result of t-test, behavioral level score of elemenatary school students was significantly higher than that of middle school students(p<.001). 3. This study showed that there was a significant correlation between the recognition level score and the behavioral level score(r=.386, p<.001). 4. Two-Way ANOVA was used to analyze that there was any significant difference according to grade and sex. The results were as follows. (1) No significant difference was found in total score. (2) On recognition level, female students' score was signigicantly higher than that of male students(p<.01). (3) On behavioral level, higher-grade students' score was lower than that of lower-grade-students (p<.001).

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권1호
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• pp.82-87
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• 2006

현재 가장 많이 사용되는 단백질 구조 예측 방법은 비교 모델링 (comparative modeling) 방법이다. 비교 모델링 방법에서의 정확도를 높이기 위해서는 alignment의 정확도 역시 매우 필수적으로 필요하다. 비교 모델링 과정 중의 fold-recognition 단계에서 alignment의 정확도에 의해 template을 고르는 방법은 단지 가장 비슷한 template을 선택하는 방법에 비해 주목을 받지 못하고 있다. 최근에는 두 가지의 alignment에 사이의 shift 정보를 바탕으로 한 shift score라는 수치가 alignment의 성능을 표현하기 위해서 개발되었다. 우리는 더 정확한 구조 예측의 첫걸음이 될 수 있는 shift score를 예측하는 방법을 개발하였다. Shift score를 예측하기 위해 support vector regression (SVR)이 사용되었다. 사전에 구축된 라이브러리 안의 길이가 n 인 template과 구조를 알고 싶은 query 단백질 사이의 alignment는 n+2 차원의 input 벡터로 변환된다. Structural alignment가 가장 좋은 alignment로 가정되었고 SVR은 query 단백질과 template 단백질의 structural alignment과 profile-profile alignment 사이의 shift score를 예측하도록 training 되었다. 예측 정확도는 Pearson 상관계수로 측정되었다. Training 된 SVR은 실제의 shift score와 예측된 shift score 사이에 0.80의 Pearson 상관계수를 갖는 정도로 예측하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.464-470
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• 2016

본 논문에서는 음성의 특성 지표를 이용한 음성 인식용 데이터베이스 검증 시스템의 개발 내용을 소개하고 이 시스템의 핵심 기술인 음성 특성 지표 추출 알고리즘을 설명한다. 선행 연구에서는 본 시스템에 필요한 효과적인 음성 인식 성능 지표를 생성하기 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률(Word Error Rate, WER)과 상관도가 높은 여러 가지 음성 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 생성하였다. 생성된 음성 인식 성능 지표는 다양한 잡음 환경에서 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내어 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 입증 하였다. 본 실험에서는 선행 연구에서 조합에 사용한 이차적인 음성 인식기에서 추출된 음향 모델 확률 값을 GMM(Gaussian Mixture Model) 음향 모델 확률 값으로 대체해 조합함으로써 시스템 구축 시 다른 음성 인식기에 대한 의존성을 감소시킨다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.22-29
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• 2006

본 논문에서는 모바일 환경에 따른 속삭임의 사용이 증가하는 데 따른 속삭임 인식을 위하여 음성인식에 많이 사용되고 있는 특징벡터들을 은닉 마코프 모델을 이용, 정상어 모델, 속삭임 모델, 정상어, 속삭임 통합 모델들에 인식 시험하고 결과를 분석하여 가장 적합한 인식 시스템을 찾으려고 하였다. 인식 시험을 통하여 속삭임의 인식은 정상어 모델로 인식하는 시스템은 낮은 인식률로 실용성이 없으며 속삭임 모델을 별도로 사용하는 것이 85%이상의 가장 높은 인식률을 보였다. 또한 '정상어+속삭임' 모델도 인식률은 조금 벌어지나 가능성을 확인할 수 있었다. 특징벡터로는 속삭임 모델을 사용하는 경우 MFCC 혹은 PLCC를 사용하는 것이 거의 유사하게 높은 인식률을 얻을 수 있었으나 '정상어+속삭임' 모델을 사용하는 경우 PLCC를 특징벡터로 사용하는 것이 속삭임 인식에서 가장 좋은 결과를 보였다.