본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.
전 세계적으로 스마트폰 보급률이 증가함에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 결제 서비스들이 출시되었고, 모바일 결제로 금전을 탈취하는 사례도 증가하였다. 이미 금융권은 온/오프라인 환경에서 이상거래를 탐지하기 위한 다양한 보안조치들을 마련하였지만, 모바일 결제 환경의 보안 솔루션이나 연구들은 미비한 실정이다. 모바일 결제는 소액 결제 위주의 결제 패턴을 보이고 결제 환경도 다르기 때문에 기존의 이상거래 탐지와는 다른 모바일에 특화된 이상거래 탐지가 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내 PG사의 실제 모바일 결제 로그를 분석하고 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한 모바일 결제에 특화된 이상거래 탐지 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 1단계 탐지 모듈에서 2가지 알고리즘을 사용해 빠른 속도로 정상거래를 판별하고, 2단계 탐지 모듈에서는 고도화된 3가지 알고리즘으로 이상거래를 정확히 탐지하도록 설계하였다. 그 결과 1초에 13건 이상의 거래를 93% 이상의 정확도로 판별할 수 있었다.
얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.
본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 스포츠영재의 판별과 관련된 다양한 연구된 결과들을 고찰하여 스포츠영재를 판별하고, 육성할 수 있는 현실적 방안과 장기적으로 연구되어야 할 과제를 제시하는 것이다. 스포츠영재의 발굴과 육성에 관한 연구는 주로 구 동독과 구 소련 등의 공산권 국가들에서 이루어졌다. 이들의 보고서와 그 모델에 대한 평가논문 등이 본 과제의 주요 분석 대상들이었다. 이들 자료에 대한 분석을 근거로 다음과 같은 스포츠영재 선발방안을 제시하고자 한다. -선발시기와 관련하여서는, 1차선발과 2차선발의 2단계로 나누어 선발함이 타당하겠다. 1차선발은, 일반학교에서 교내스포츠영재집단을 형성하여 자기 잠재력의 검정과정을 거치게 함을 목적으로 하고, 2차선발은 드디어 특수목적학교로의 진학을 위한 선발검사로서 기능하도록 한다. -선발방법은 초기에는 잠재력중심으로 평가가 이루어져야 하며 성장과정에 따라 전문 종목의 특성을 고려하여야 한다. 그리고 선발의 구성요소로는 체력적 요소, 성장발육상태, 심리적 요소, 환경적 요소 등을 포괄적으로 고려하여야 한다. -육성체제는 초등학교 시기에는 학교내 스포츠영재집단 운영체제가 합당하고, 중학교부터는 특수목적학교를 운영하되 초, 중, 고의 인적 구성은 피라미드형이 되도록 하여야 한다. -스포츠영재의 교육과정은, 어린 나이일 때에는 기초적인 체력육성에 치중하고, 고학년이 되면서 점차 전문화되어 가도록 하여야 한다. -스포츠영재의 판별 및 육성과 관련하여 지속적인 연구가 요구되는 바, 다중지능(multiple intelligences : MI)적 접근으로 신체-운동감각적 지능(bodily-kinesthetic intelligence)의 구체화와 검사도구의 개발이 요구되며. 한편으로는 DNA분석을 통한 보다 엄밀한 유전적 소인을 판별할 수 있는 방안을 강구하여야 할 것이다.
본 연구의 목적은 과학 내용을 묻는 문제가 어떤 형태로 제시되면 자학영재 선발을 위해 대상자의 수학능력 외에도 창의성까지 볼 수 있는지를 알아보는 것이다. 연구의 1단계에서는 과학적 재능 검사에 자주 사용되는 토랜스 도형 창의력, 과학적 태도, 과학 탐구력, 논리적 사고력, 과학 창의적 문제해결력 검사 사이의 상관관계를 분석하기 위해 7, 8학년 383명을 대상으로 검사를 실시하였다. 2단계에서는 학력이 상위 5% 안에 드는 6학년 학생 583명을 대상으로, 과학 내용을 소재로 한 5가지 다른 유형의 문제를 풀게 하는 동시에 트랜스 도형 창의력과 과학 탐구력 검사를 실시하여 어떤 형태의 내용 문제가 창의력, 탐구력 검사 점수와 상관관계가 높은지 알아보았다. 과학자 이름 나열하기, 과학자 업적에 대한 글쓰기, 상상력, 이론의 이해와 적용, 법칙의 이해와 응용으로 나눌 수 있는 5가지 유형의 문제는 모두 탐구력 검사와 유의미한 상관관계를 나타내었지만, 트랜스 도형 창의력 검사는 주어진 주제에 대한 자신의 의견이나 문제 해결을 위한 아이디어를 글쓰기로 나타내는 문제와 상관 관계가 높았다.
보행은 특정 단계를 반복하는 주기적인 동작으로 사람의 기본 이동방법이다. 보행 분석을 통해 여러 가지 근골격계의 건강상태를 판별할 수 있다. 본 연구에서는 공간의 제약 없이 보행 분석을 할 수 있는 착용형 센서 시스템을 제안한다. 거리를 측정하는 ToF(: Time-of-Flight) 센서와 기울기를 측정하는 IMU(: Inertial Measurement Unit) 센서로 보행 중의 뒤꿈치 궤적을 도출한다. 낙상의 위험이 있는 이상보행을 할 때의 뒤꿈치 궤적의 변화 양상을 분석하여 보행을 평가한다.
오늘날 특정 유역에서의 수문현상 및 수문순환에 대한 분석을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 수문자료의 관측은 반드시 수반되어야 하며, 관측자료의 품질관리 및 원시자료의 관리 등이 요구되고 있는 실정이다. 관측된 수문자료의 품질관리라 함은 자료의 신뢰도 분석과 자료의 보완의 두 과정을 포함한다. 여기서, 신뢰도 분석이라 함은 자료 속에 포함된 불확실성을 판별하는 작업을 의미하며, 자료의 불확실성은 위에서 언급된 자료의 불충분 및 불안정을 제외한 부정확, 불일관성에서 비롯된다. 자료의 보완이라 함은 자료의 신뢰도 분석을 통하여 자료 속에 포함된 불확실한 성분들을 찾아내고, 이를 제거한 후 완전한 자료로 대체하고, 자료가 결측된 경우 공백을 연결함으로써 자료의 완전성을 유지하거나 또는 불충분한 자료를 확장하는 일련의 보완작업이라고 정의한다. 자료의 품질을 결정하는 주요 인자는 크게 관측소 관리의 하드웨어적인 측면과 자료 분석의 소프트웨어적인 측면이 있다. 하드웨어적인 측면에서의 수문자료 품질관리를 위해서 본 과제에서는 현장에 설치된 수위계, 강우량계의 센서 등에 대한 장비를 점검하고, 현장실측을 통해 지속적으로 측정값을 보정해주는 역할을 수행하고 있으며, 소프트웨어적인 측면에서 수문자료의 품질관리를 위해서는 수문자료의 수집 단계부터 시작하여 데이터베이스 저장, 필터링, 통계분석, 웹 및 C/S(Client Server)를 통한 배포 등의 일련의 자료 처리 과정을 수행할 수 있는 수문자료관리 프로그램을 웹 시스템과 C/S로 분류하여 정의내릴 수 있다. 본 연구에서는 수문자료의 관리자 입장에서의 보다 효율적이고 체계적으로 자료를 관리하고 분석하기 위한 방안으로 수문자료관리시스템(Hydrologic Data Aquisition and Management System, HDAMS)을 개발하였다. 이 시스템은 안양천 유역에서 시범 적용하고 있으며, 범용성을 전제로 개발되었다. 또한 수문자료 관리 프로그램의 DB 구조 및 DB 자료를 활용한 다양한 분석기능은 갖도록 설계하였으며 계획된 데이터베이스 구조를 바탕으로 계측기 인터페이스와 사용자 인터페이스, 데이터베이스 간의 연동이 원활히 이루어지도록 개발하고자 한다.
본 실험의 목표는 미니돼지에서 성성숙 전까지의 성장단계에서 혈액성분을 조사하는 것이다. 12마리 돼지를 이용하여 정맥에서 채혈하였다. 전혈과 혈청을 사용하여 혈액 및 혈액 화학치를 분석하였다. 그리고 성장단계별의 조사에서 각 성분은 평균과 표준편차로 나타내었다. 혈액분석에서 적혈구와 적혈구용적 그리고 혈소판에서 유의치 있는 변화가 있었다. 특히 적혈구와 적혈구용적은 4주령 군에서 가장 낮은 수치를, 반면에 혈소판은 4주령에서 가장 높은 수치를 보였다. 혈액 화학치에서는 glucose, GGT에서 유의치 있는 변화가 있었으며, 나머지 성분에서는 유의치 있는 변화가 없었다. 이러한 기본적인 혈액 및 혈액 화학치는 미니돼지의 정상 혈액학 연구와 그리고 성장단계별 이른 시기에 정상돼지를 판별하는데 유용하리라 생각된다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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