• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.77-80
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• 2004

원화자로부터 목표 화자의 음성으로 변환을 위해서는 음운 및 피치변환이 이루어져야 한다. 원 음성과 목표 음성 신호 사이에 따른 발성길이, 크기 및 피치 등의 운율 특성은 화자의 개인성 및 발성문장의 의도를 나타내는 주요 역할을 한다. 본 논문에서는 음성 변환을 수행하기 위하여 발성된 음성의 강세구(phrase)단위의 피치 검출을 통하여 템플릿을 추출하는 방법을 제안한다. 우선 한국어의 운율구에 대한 정보가 필요한 것인지, 한국어는 어떤 운율 구조를 갖는지에 대하여 알아본다. 마지막으로 어떻게 연속음성으로부터 한국어에 적당한 운율구 단위를 나눌 것인지, 즉 자동 세그멘테이션 및 레이블링에 대하여 분석한다. 또한 논문에서는 한국어 문장음성의 운율구를 강세구와 억양구로 나누고 육안으로 표시한 운율구 단위를 기준으로 이 운율구 단위에 적합한 특징을 추출하여 패턴을 작성한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.202-203
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• 2009

본 논문에서는 한국의 전통 색채 식별을 위하여 에지추출, 레이블링, 클러스터링, 그리고 한국의 전통 색채 조화 및 식별 단계로 나눈다. 에지 추출은 canny 연산자를 이용하여 추출하도록 한다. 그리고 레이블을 부여하고, 클러스터링 품질을 확보하기 위하여 클러스터로 군집화 된다. 마지막으로 한국의 전통 색채인 오정색과 오간색 테이블을 구성하고 비교하여 색채 조화를 식별 하도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.408-410
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• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 이진화과정을 거쳐 레이블링된 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 기법을 제안한다. 자동차 번호판 인식 시스템은 지금까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 번호판의 인식률도 점점 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 레이블링 이미지에서 자동차 번호판 영역을 추출하기 위한 관심 영역 설정에 대한 연구를 기술하였으며 레이블링을 위한 이미지 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화 되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.381-384
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• 2002

본 논문에서는 실험 영상으로부터 학습된 피부색상 정보를 이용하여 컬러 공간테이블을 생성한 후. 입력된 영상의 컬러와 공간정보를 학습된 피부색상 공간테이블로부터 비교, 분석하여 얼굴후보영역을 찾고자 하였다. 또한 추출된 후보영역의 레이블된 특징정보를 이용하여 지역적 특징을 찾아낸 후 얼굴 특징점의 위치에 따른 형태정보를 이용하여 신뢰할 수 있는 얼굴 영역을 검출하고자 하였다. 제안된 피부색상(Skin-tone)공간테이블은 변환하기 쉽고 계산이 빠른 RGB컬러 공간에서 실험, 평가되었으며, 실시간으로 입력된 영상의 정규화된 책상 값을 유사성 정도에 따라 레이블링하여 보다 빠른 얼굴 후보 영역의 검출과 검증을 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2001

컴퓨터 비전을 이용한 자동차 번호판 인식은 자동차에 특별한 장치가 필요없어 비용면에서 유리하다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판의 영역을 추출한 후 번호판에서 문자와 숫자 영역을 분리하고 그 세그먼트를 신경 회로망 혹은 다른 방법을 통하여 인식한다. 본 논문은 자동차 번호판 위치 검출 방법과 세그멘테이션 방법에 대하여 제안한다. 자동차 번호판 위치 검출을 위하여 모폴로지 기법과 ART2 클러스터링 방법을 이용하였고 검출한 번호판 영역에서 세그멘테이션은 모폴로지 연산을 이용한 이진화와 레이블링을 이용한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.686-691
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• 2017

텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.511-518
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• 2022

딥러닝 기반의 지도학습은 다양한 응용 분야에서 비약적인 발전을 이루었다. 그러나 많은 지도 학습 방법들은 학습 및 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 공통된 가정 하에 이루어진다. 이 제약 조건에서 벗어나는 경우, 학습 도메인에서 훈련된 딥러닝 네트워크는 도메인 간의 분포 차이로 인하여 테스트 도메인에서의 성능이 급격하게 저하될 가능성이 높다. 도메인 적응 기술은 레이블이 풍부한 학습 도메인 (소스 도메인)의 학습된 지식을 기반으로 레이블이 불충분한 테스트 도메인 (타겟 도메인) 에서 성공적인 추론을 할 수 있도록 딥러닝 네트워크를 훈련하는 전이 학습의 한 방법론이다. 특히 비지도 도메인 적응 기술은 타겟 도메인에 레이블이 전혀 없는 이미지 데이터에만 접근할 수 있는 상황을 가정하여 도메인 적응 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이러한 비지도 학습 기반의 도메인 적응 기술들에 대해 탐구한다.

• 한국의류학회지
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• 제31권12호
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• pp.1784-1792
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• 2007

현대의 패션의 다양화, 개성화로 패션 스타일을 구현하는데 있어서 모자는 더욱 부각되어 수요자 층이 확대되고 있지만, 다양한 재료와 형태로 세탁 및 관리에 어려움을 갖는다. 이에 본 연구는 모자제품의 관리방법에 대한 소비자의 현황을 조사, 분석함으로써 모자 레이블 부착의 문제점과 개선책 방안을 모색해 보고자 하며, 나아가 모자의 보관이나 세탁방법에 대한 정확하고 충분한 정보를 제공함으로써 제품을 오랫동안 유지할 수 있게 하고자 한다. 소비자들의 모자제품의 세탁 및 관리행동에 관한 조사를 하기 위하여 서울 및 도시에 거주하며 모자를 소유하고 있는 20대, 30대, 40대, 50대 이상의 남녀 395명을 대상으로 연령과 성별을 고려한 할당 표본추출방법을 통하여 설문지 조사를 실시하였다. 조사기간은 2007년 3월에서 4월까지 이루어 졌으며, 설문은 총 42문항으로 구성되었다. 모자 착용실태, 세탁방법, 건조방법, 보관방법에 관한 문항은 선다형으로, 모자 소비자 불만, 소비자 모자 레이블 인식에 관한 문항은 5점 리커트 척도로 측정하고, 자료분석을 위하여 SPSS 12.0 프로그램으로 빈도, 백분율, 평균, 표준오차, 교차분석, t-test, 일원분산분석 통계처리를 하였다. 그 결과에 의하면 첫째, 모자 소비자의 세탁방법 인식도와 실천정도는 보통 수준으로 나타났다. 남성보다는 세탁경험이 많은 여성이 모자 세탁 방법에 대하여 잘 알고 실천하고 있었으며, 편안함을 추구하는 젊은 세대보다 높은 연령대가 세탁방법을 더 잘 실천하는 것으로 조사되었다. 둘째, 모자 소비자들은 다른 의복 아이템과 비교하여 울세제로 세탁망에 넣어 세탁기로 돌리거나 손으로 직접 빠는 세심한 관리를 하는 경우가 많았다. 세탁빈도는 더러움이 탈 때마다 하는 것으로 조사되었으며, 세탁의 주 목적은 얼룩제거로 나타났지만, 여성은 남성에 비해 모자의 형태보전과 냄새제거를 중요한 요인으로 평가하는 것으로 나타났다. 건조장소에 있어서는 그늘에서 건조한다는 응답이 가장 많았고 대부분 집게로 집어 빨래 줄에 말리는 경우가 많았다. 모자 세탁 시 세탁방법, 건조방법, 건조장소의 요인들보다 세제종류가 세탁 후 변형에 영향을 미치는 것으로 조사되어 적절한 세제를 사용할 수 있는 정보를 소비자에게 인지시켜 피해를 줄이는데 노력하여야 할 것이다. 또 보관방법으로는 대부분 옷장 선반에 두고 있었으며 보관 후 형태변화 결과를 경험한 소비자의 비율이 높은 것으로 보아 적합한 모자 보관으로 형태유지에 각별한 주의가 요구된다. 셋째, 대부분의 모자 소비자들은 레이블에 대한 중요성을 인지하고 있으나 다른 의복 아이템에 비하여 모자레이블에 대한 신뢰도는 더 낮게 나타나, 공급자들은 정확하고 실질적인 레이블을 표기하여 신뢰도 회복을 기해야 할 것이다. 많은 소비자들이 모자의 치수 체계 이해에 어려움을 갖고 있으며, 특히 남성의 경우 레이블에 대한 전반적인 인지도가 낮게 나타나 남성 소비자에게도 전반적인 레이블에 대해 교육시키도록 구체적인 노력이 이루어져야만 하겠다. 후속연구에서는 모자의 다양한 형태나 재료에 따른 세탁 및 관리 방법을 보완하여 연구가 수행되어서 보다 구체적인 자료가 제공되어야 할 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2018

감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 영한 병렬말뭉치를 이용한 영한사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 영한사전을 통한 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 단어의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.585-591
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• 2015

구어 연구를 위한 전사 과정에서 문자로 표현된 발화를 녹음 음성에 연결해주는 작업을 레이블링이라고 한다. 기존 레이블링 도구들은 대부분 수동으로 작업이 이루어진다. 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 반자동 레이블링 알고리즘으로 구현한 도구는 기존 수동 레이블링 도구와 비교하여 작업 속도가 평균 27% 향상되었다.