• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.935-943
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• 2017

많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.9-13
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• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.583-588
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• 2024

BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 기술의 등장으로 거울 신경을 분석하는 것이 용이해졌다. 그러나 인간의 생각에 의존하는 BCI 시스템의 정확성을 평가하는 것은 그 질적 특성으로 인해 어려움을 겪는다. BCI의 잠재력을 활용하기 위해 우리는 움직임의 궁극적인 목표에 따라 발화 속도가 영향을 받는 인간의 거울 신경의 특성을 기반으로 정확도를 측정하는 새로운 접근법을 제안한다. 본 논문에 2장에서는 거울 신경을 소개한다. 또한, 거울 신경을 위한 인간 자세 추정에 대한 설명을 제시한다. 3장에서는 인간 자세 추정 기법을 활용하여 실시간 동적 환경에 적합한 강력한 포즈 추정 방법을 소개한다. 이어서 이러한 로봇 환경을 이용한 BCI의 정확성을 분석하는 방법을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.534-541
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• 2009

아동을 위한 단어인지도 검사 (word recognition test, WRT)는 아동의 의사소통장애정도를 진단하고, 보청기 사용을 위한 처방을 하고, 청각재활과 언어치료의 계획을 수립하고, 병변부위를 판단하는데 유용하게 사용될 수 있다. 한국표준 학령전기용 단음절어표 (Korean standard monosyllabic word lists for preschoolers, KS-MWL-P)는 문헌에서 주어진 기준을 고려하여 개발되었다. 그러나 KS-MWL-P의 저자들은 어표의 개발과정 중 단지 8명만 참여하여 분석된 심리음향 기능곡선을 검증하기 위하여 더 많은 대상을 포함한 연구를 제안하였다. 그러므로 본 연구의 목적은 KS-MWL-P 어표의 제한성을 보완하기 위하여 심리음향기능분석으로 어표의 동질성을 연구하고자 한다. 정상청력을 가진 23명의 학령전기아동을 대상으로 100개의 KS-MWL-P단어가 그림과 함께 제시되었다. -10에서 40 dB dBIH.까지 여러 강도에서 각 단어의 인지도 검사를 계산하여 20%와 80% 정답률 기준의 선형기울기로 심리음향기능곡선을 수집하고 분석하였다. 연구결과 강도에 따라 정답률이 증가하는 S자형 심리음향기능곡선이 나타났고 각 단어와 표간 통계적 유의성은 나타나지 않았다. 표간 유사한 그래프 형태를 통해 우수한 동질성을 보여주었고 표 1,2,3,4의 평균기울기는 4.48, 3.86, 4.65, 4.50 이었으며 일원 분산분석으로 분석할 때 표간 유의성이 없는 것 (p>0.05)으로 나타나서 표간 난이도의 동질성에 문제가 없는 것으로 확인되었다. 그리고 항목 번호의 순서에 따른 기울기의 P값도 표 1, 2, 3, 4에서 0.93, 0.59, 0.91, 0.70으로 모두 유의하지 않아 모든 표에서 $1{\sim}10$, $1{\sim}20$, $1{\sim}25$의 항목간 차이는 없는 것으로 나타났다. 그러나 KS-MWL-P는 낮은 번호의 항목은 더 어린 연령을 위하여 쉬운 단어로 배치하고자 하였으나 본 연구결과는 그렇지 못한 것으로 나타났다. 이러한 점을 고려할 때 어린 연령대를 위한 쉬운 단어가 낮은 항목에 배치되도록 항목의 배치를 재조정하여야 할 것으로 사료된다. 이러한 점을 제외하면 결론적으로 KS-MWL-P는 학령전기를 위한 임상과 재활의 평가 및 훈련도구로 유용한 것으로 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.427-468
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• 2015

지금까지 우주시대의 개막과 더불어 설립된 UN COPUOS의 첫 번째 과제중 하나로 부각된 우주공간의 경계획정 문제에 대한 학설상의 견해 및 국가의 입장 그리고 UN COPUOS을 중심으로한 국제사회의 논의 과정에 대해 살펴보고 나름의 평가도 해보았다. 앞서 본 바와 같이 영공과 우주공간을 구분하는데 있어서는 크게 두 가지 입장이 논의되어 왔는데 이는 말하자면 영역구분론자(공간론자, spatialist)와 기능주의자(functionalist)로 구분하여 설명되어질 수 있다. 영역구분론자들은 1967년 우주조약 제2조에서 우주공간의 법적 지위가 국가주권이 배제된 일종의 국제공역(res commercium)인데 반하여, 1944년 시카고 협약 제1조와 국제관습법에 따르면 영공주권을 인정하고 있는 것이 명백하므로 이 두 영역간의 경계는 반드시 획정되어야 한다는 점을 강조하고 있다. 실제로 COPUOS의 과학기술소위원회나 법률소위원회에서 우주의 경계획정 문제를 지난 반세기에 걸쳐 줄곧 논의해 오긴 했으나 우주조약, 손해배상 책임, 우주물체의 등록 등의 이슈외에도 위성직접방송이나 원격탐사, 달 자원 이용 문제 등 다른 의제에 비해 비교적 소홀히 다루어진 감이 없지 않았다. 그러다가 적도국가들에 의해 주창된 보고 타 선언 이후 법적결과를 수반하는 많은 실제적 문제점들이 우주공간의 경계획정과 관련한 논란을 야기 하였고, 이 때문에 우주에 대한 구체적 정의가 더욱 필요하게 되었던 것이다. 그러나 이 과정에서 우주의 개발과 이용이 커다란 진전을 보여왔음에도 불구하고 상당수의 국가들이 뚜렷한 과학적 기준 없이 경계를 결정하는 것은 시기상조라거나 부적절하다는 등 경계획정에 소극적 입장을 보여온 논거들에 있어서 별다른 변화를 보이지 않은 채 50년 이상의 기간동안 논란만 거듭해 왔다. 21세기에 와서도 우주의 정의와 경계획정에 관하여 국가들간의 논의가 계속 되었는데 앞서 본바와 같이 러시아를 위시한 다수의 국가들은 100~110km를 넘지 않는 선에서 협상을 통한 경계협정이 체결되어야 한다는 입장인 반면에 미국이나 영국, 프랑스 등 상당수의 국가들은 아직 분명한 기준없이 결론을 내리는 것은 문제가 있다고 반대하였다. 반대견해의 대표적 국가인 미국은 상기한 구소련의 제안에 대해 한마디로 시기상조이며 적절한 법적, 과학적 분석의 토대위에서 경계선이 결정되어야 한다고 주장하고 있다. 따라서 이 문제의 해결에는 무엇보다도 국제공동체라는 인식을 통해 각 국가의 적극적이면서 평화적인 협력의지가 요구된다고 본다. 이런 관점에서 일찍이 미국의 케네디 대통령이 우주활동에 대한 비전을 제시하였던 '달 연설(Moon Speech)'에서 모든 인류가 우주에서의 평화로운 협력과 공존을 위해 모든 노력을 경주할 것을 촉구하면서 현 상태의 우주활동에서는 분쟁이나 국제갈등이 미미하지만 그것의 위험한 환경은 결코 우리에게 우호적이지 않다는 사실을 강조하였다. 또한 그는 이를 극복하려면 인류는 최선을 다해야 하고 자칫하면 그 평화적인 협력을 위한 소중한 기회가 다시는 오지 않을지도 모른다고 하였던 바 이는 오늘날에도 유효한 시사점을 던져주고 있다. 요컨대 이상의 제 상황 및 지구궤도공간에서 우주활동을 해온 우주물체들에 대해 인정해온 다수의 국가관행을 고려하고 여러 이론과 학설을 통해 자연과학적, 천체물리학적 구획이 매우 어렵다는 사실을 감안한다면 사견으로는 전술한 바와 같이 인공위성의 최저근지점을 기준으로 한 100km 정도의 영공과 우주공간의 경계구분안으로 국제적 합의를 도출해 내도록 전향적 노력을 해나가는 것이 바람직할 것으로 생각된다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제2권2호
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• pp.57-67
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• 2005

뇌졸중은 대부분 편마비를 수반하기 때문에 이로 인한 신체적 증상 외에도 언어장애, 신경장애와 같은 갑작스러운 변화가 생기며 이로 인한 심리적인 부적응과 상실감 및 신체적인 기능의 저하는 일상생활에서의 실패나 좌절감을 주기 때문에 심각한 정서적인 문제를 야기 시킬 수 도 있다. 뇌졸중 환자라 하면 신체적인 재활만을 고려하게 되는데 실제로는 실어증이나 구음 장애 등의 심각한 언어 기능의 저하가 일어나며 이와 더불어 인지기능의 저하, 우울증과 같은 정신적인 장애, 심지어는 청각이나 시각 등의 장애도 나타난다. 따라서 언어치료와 그 밖의 치료를 통합시켜 주는 것이 중요하며 특히 심리적으로 위축되기 쉬운 언어장애를 가진 실어증 환자에게 있어서 풍요로운 감정을 만들어주는 음악 치료의 응용은 매우 효과적일 것이다. 본 연구는 브로카 실어증을 가진 뇌졸중 노인 2명을 대상으로 멜로디 억양치료 기법(MIT)을 사용하여 주 2회씩 5주 동안 총 10회의 세션을 실행하여 결과를 분석한 사례연구이다. 본 연구의 목적은 환자의 구어적인 언어에서의 단어말하기의 음절수의 변화를 보고자 함이었으며 또한 언어 재활치료 프로그램 내에서 자신의 능력의 가치를 확인하고 성공할 때에 가지게 되는 긍정적인 심리적 효과 즉, 자신감을 줄 수 있는 효과를 유도하고자 하였다. 총 10회의 음악치료 세션 단계에서는 MIT 기법을 사용해 Manual에 따라 점수를 기록하고 세션에 따르는 향상 정도를 측정하였는데 구체적인 음절수의 변화를 보기 위하여 각각의 수준에서의 발화 음절수의 성취도를 분석하였다. 2음절에서 4음절로 구성된 프로그램에서의 결과로 보여 지는 것은 다음과 같다. 대상자 A는 Level I의 예비적인 단계는 모두 수행하였고 2음절 단어의 경우 5회에는 Level III로 넘어갈 수 있었으며, 7회에는 Level IV로 넘어 갔다. 3음절의 단어들은 7회에서 Level III로 넘어갈 수 있었으며 9회에는 Level IV로 넘어 간 것을 알 수 있었다. 마지막 4음절의 단어에서는 첫 세션 시에 8%의 저조한 성공률을 보였으나 반복적인 시도의 효과로 6회 세션에서 성취도가 급격히 증가하였으며 8회 세션에서 Level III로, 10회 세션에서 Level IV로 향상된 것을 알 수 있었다. 대상자B는 대상자 A와 마찬가지로 Level I의 예비적인 단계는 모두 수행하였고 2음절 단어의 경우 4회에서 Level III로 넘어갈 수 있었으며, 6회에는 Level IV로 넘어 갔다. 3음절의 단어들은 5회에는 Level III로 넘어갈 수 있었고 7회에는 Level IV로 넘어 간 것을 알 수 있었다. 마지막 4음절의 단어에서는 첫 세션 시에 10%의 저조한 성공률을 보였으나 역시 반복적인 시도의 효과로 5회 세션에서 성취도가 급격히 증가하였으며 7회 세션에서 Level III로 넘어갈 수 있었으나 10회 세션이 되기 까지 유의미한 성취도는 보여지지 않았다. 결론적으로 뇌졸중 환자의 언어재활 치료에 있어서의 멜로디 억양치료기법은 통계적으로 유의미하지는 않았지만 브로카 실어증을 가진 환자 2명의 음절수의 발화 성공률의 증가나 과제에 있어서의 전체적인 성공률을 볼 때 향상된 것을 알 수 있었다. 그러므로 이것은 브로카 실어증 환자의 언어적인 능력과 그들의 언어적 재활에 있어서 긍정적인 영향을 주는 것으로서 치료적인 효과를 암시한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제18권1호
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• pp.46-49
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• 1998

Being latecomers to the industrialization, Pacific rim countries except the U.S.A. are doing very little in developing the universal certification system. One should note that Asian Pacific region enjoys the highest economic growth rate, and there is a good possibility that it will be the center of economic activities of the world in the next century. It appears that ISO and CEN share similar specifications in numerous areas. ASNT is being changed to cope with the trend with the introduction of ACCP. Although we may have to adopt the new system someday, we should pay attention and make concerted effort to include our own practice in the global standards. We are the countries in the Far East Region with similar culture and tradition, which are quite different from those of western countries. We hope that Japan should play an important role in this matter, who has been chaired the ISO TC135 since 1993. In the beginning of this decade, there has been a trivial but troublesome matter that who is representing the NDT Society or member countries in Asia-Pacific Conference on NDT. The problem appears to be solved since the establishment of FENDT For the next decade, actually next centry, FENDT will have to accomplish another important role for countries in the Far East Region to form a strong coalition for its survival in the western dominant world. Immediate issue is to establish Far East Working Group for Harmonization and Mutual Recognition of Qualification and Certification of NDT Personnel. To realize this Japan must play a leading role with the cooperation of expanded FENDT member countries including China and Russia. As the continued prosperity expected in this region, FENDT should continue its role for the next centry. We, the FENDT countries, must move forward for internationalization(國際化). However' we must realize that it all start from SELF IDENTI-FICATION. We can identify ourselves by actively participating in FENDT. I would like remind you the concluding remark that I have made in the congratulatory speech at JSNDI 40th Anniversary Conference and FENDT'92. JSNDI is too precious to be Japan's sole possession Staling from the Far East, JSNDI shall become one of the loaders of the world. I sincerely hope that JSNDI take initiatives and leaderships in the future activities. of FENDT countries. I would like to close my talk with "We must hang together, or We shall be hang seperately." Garn Sa Ham Ni Da.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.519-527
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• 2003

음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.