본 논문에서는 신경망의 초기 파라미터(가중치, 바이어스) 값을 최적화 시키는 GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation Network) 혼합 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. 입력 영상의 각 픽셀들을 신경망의 입력으로 사용하고 고정 소수점 실수값으로 이루어진 신경망의 초기 파리미터 값은 유전자 알고리즘의 개체로 사용하기 위해 비트 스트링으로 변환한다. 신경망의 오차가 최소가 되는 값을 적합도로 정의한 뒤 새롭게 정의된 적응적 재학습 연산자를 이용하여 이를 평가해 최적의 진환된 신경망을 구성한 뒤 얼굴을 인식하는 실험을 하였다. 실험 결과 학습 수렴 속도의 비교에서는 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 수렴 속도보다 제안된 알고리즘의 수렴 속도가 향상된 결과를 보였고 인식률에서 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 방법보다 2.9% 향상된 것으로 나타났다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
혁신의 정의는 연구 관점과 범위에 따라 상이하게 정의되고 있다. 다양한 학문 분야의 혁신 연구를 종합하여 혁신 확산 이론을 체계적으로 정립한 Rogers(1995)는 혁신을 "채택하여 활용하는 개인이나 조직이 새로운 것으로 인식하는 아이디어, 행위, 개체 (An idea, practice, or object that is perceived as new by an individual or other unit of adoption)"로 정의하고 있다. 한편 Becker & Whisler(1967)은 혁신을 "대상 모집단 중에서 특정 아이디어를 최초로 혹은 초기에 사용하는 것 (the first or early use of an idea by one of a set of organizations with similar goals)"으로 정의하였다.(중략))"으로 정의하였다.(중략).(중략)
본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.
Gale-Shapley 알고리즘의 한계를 보완하기 위해 개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER) 기술을 활용한 보완된 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 통해 개인의 성향과 관심사를 고려하여 매칭 결과를 더욱 정확하고 효율적으로 도출할 수 있다. 이 방법은 다수의 그룹원을 가진 두 그룹 간의 매칭, 특히 1:N 매칭의 문제를 해결하는 방식을 제안한다.
비속어 탐지 기법으로 주로 사용되는 비속어 데이터베이스 활용 방식 혹은 문장 자체를 혐오, 비혐오로 분류하는 방식은 변형된 비속어 탐지에 어려움이 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 태스크 중 하나인 개체명 인식 방법에서 착안하여 시퀀스 레이블링 기반의 비속어 탐지 방법을 제안한다. 한국어 악성 댓글 중 비속어 부분에 대해 레이블링 된 데이터셋을 구축하여 실험을 진행하고, 이를 통해 F1-Score 약 0.88 의 결과를 보인다.
개인정보보호법이 전면적인 법 시행을 앞두고 있고 지금까지 규제대상이 아니던 기업 종업원의 개인정보는 물론, 종이 문서형태의 개인정보까지를 규제대상으로 삼고 있어 개인정보보호 시장이 크게 확대될 것으로 전망된다. 규제범위도 정보통신, 교육, 의료, 금융 분야까지 다루고 있어서, 정부/공공기관 및 민간기업의 철저한 사전준비가 필요한 시점이다. 개인의 프라이버시 보호에 대한 이러한 발전추세에는 국내외 표준화가구를 통한 활발한 표준화작업이 밑바탕이 되고 있으며, 특히 미국, 영국, 독일, 일본, 한국 등의 나라를 중심으로 국제표준화를 활발히 추진하고 있다[1]. 표준화의 분야에는 개체의 신분확인을 위한 표준, 개인식별정보와 바이오인식 정보가 같이 사용되는 상황에서 이들의 바이오인식 프라이버시 및 보안요구조건을 위한 표준, 프라이버시 프레임워크, 프레임워크 기반 구현을 위한 프라이버시 레퍼런스 아키텍쳐 등 다양한 표준화 분야가 있다. 본 논문에서는 프라이버시 표준화를 위한 국외 표준화 동향을 소개하고, 향후 추진해야할 중점 표준화 항목을 도출한다.
물류 프로세스내의 상황결정은 전문적인 물류지원 연구의 중요한 목표이다. CBR(Case Based Reasoning)는 기존의 사건이나 경험으로 현재 발생한 문제의 해결책을 발견하기 위한 기술이다. CBR의 주요 역할은 현재 사건에 있는 문제의 상태를 인식하며 이 사건과 유사한 기존 사건 중의 하나를 통하여 현재 사건의 해결책을 추론함으로써 기존 시스템을 업데이트하는 것이다. 이러한 과정에서 가장 중요한 이슈는 유용한 사례베이스를 구축하는 것이다. 온토로지를 이용하여 상황을 모델화하면, 여러 개체들이 협업하에서 상황에 대한 인식을 공유할 수 있게 된다. 본 논문에서는 CBR 사례베이스 구축을 위한 참조로서 물류 온토로지를 디자인하였다.
최근의 로봇에 대한 연구를 살펴보면 인간-로봇 상호작용과 시스템의 통합에 관련된 연구가 증가하고 있음을 알 수 있다. 또한 인식 및 인지에 관련된 요소기술들은 이미 상당한 수준에 올라서 있다. 이를 바탕으로 전 세계적인 로봇연구의 추세는 요소기술들의 통합을 통하여 완전한 개체로서의 로봇을 만들려고 하고 있으며 상업화된 시장으로 끌어내려는 쪽으로 변화하고 있다. 그러나 로봇을 상업화된 시장으로 끌어내기 위한 다양한 연구와 노력에도 불구하고 많은 부분에서 부족한 것이 현실이며, 지금까지 개별적으로 개발된 각 요소기술의 통합 또한 필수적이다. 특히 인간과 비슷한 인지능력의 확보를 위한 불확실성 극복능력과 개별적인 요소기술의 성능에만 의지하지 않는 인식능력의 확보는 서비스로봇의 신뢰성 향상을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 행위적 인지 개념을 제안하였으며 Cognitive Robotic Engine을 통하여 이를 구현하여 상용화된 서비스로봇 플랫폼에 적용하여 실험하였다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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