• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
• /
• pp.1373-1374
• /
• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
• /
• pp.77-80
• /
• 2001

본 논문에서는 HMM알고리즘을 이용한 중규모급, 화자독립, 연결음성시스템에서의 인식성능 향상을 위해, 단어 인식기가 가지고 있는 고려사항들 중에 잡음(Noise)에 강한 모델을 위해 동작환경에 따른 적절한 필터를 구성하고 이차적으로 특징 파라미터를 개선하여 Noise를 보상하는 방법을 적용하였다. 인식기의 성능에 큰 영향을 미치는 요인중 하나인 전처리 기능의 평가로 성능향상의 요인을 찾아 음질개선을 위한 보다나은 잡음보상 방법을 제시하고자 하였다.

• 어항어장
• /
• 통권12호
• /
• pp.16-18
• /
• 1990

• 한국음향학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.58-68
• /
• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.506-511
• /
• 2018

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성인식을 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) 하이브리드 기반의 특징 보상 기법을 제안한다. 기존의 GMM 기반의 특징 보상에서 필요로 하는 사후 확률을 DNN을 통해 계산한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 GMM-DNN 하이브리드 기법이 기존의 GMM 기반 기법에 비해 Known, Unknown 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 Unknown 잡음 환경에서 평균 오류율이 9.13 %의 상대 향상률을 나타내고, 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 잡음 환경에서 상당히 우수한 성능을 보인다.

• 노동경제논집
• /
• 제39권1호
• /
• pp.33-55
• /
• 2016

본 연구는 근로환경이 근로자의 객관적 주관적 보상과 어떠한 관계를 가지는지를 분석함으로써 한국노동시장에 나쁜 근로환경에 대한 보상이 존재하는지를 확인하고 시사점을 제공한다. 근로자가 당면하고 있는 다양한 근로환경과 보상지표를 제공하는 한국근로환경조사(KWCS) 자료를 사용하여 분석한 결과 나쁜 근로환경을 대표하는 위험성은 임금과 유의미한 관계를 보이지 않는 반면 보상만족도와는 부(-)의 관계로 나타난다. 이는 근로자들은 나쁜 근로환경에 대한 보상이 이루어져야 한다고 인식하고 있으나 실제 노동시장에서는 금전적 보상이 이루어지지 않는다는 것을 시사한다. 또한, 노동시장에서 물리적인 위험요인보다 정신적인 위험요인에 대한 기대 보상수준이 높게 나타나며, 이러한 경향은 남성에 비해 여성이 더 크게 나타난다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2006년도 제5회 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.281-285
• /
• 2006

• 자연과 농업
• /
• 통권246호
• /
• pp.20-23
• /
• 2009

지금 한국 농업이 당면한 가장 힘든 장애물은 농업에 대한 올바른 이해와 인식의 부재다. 농업정책과 농업보조는 선심성의 시혜가 아니다. 농업이 생산하는 다원적 기능에 대한 정당한 보상이며, 경제적 불안정과 사회적 갈등에 대한 안전망을 제공하는 국가존립의 기반이다. 그런 인식하에서 접근되어야 한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권6호
• /
• pp.1531-1540
• /
• 1997

본 논문에서는 발화속도 측정과 이를 통한 보상방법을 통하여 성능 향상된 한국어 연속음 인식 시스템을 제안한다. 연속음 인식은 다양한 조음화 현상과 발화속도의 변화로 인하여 고립단어 인식에 비하여 어렵다. 따라서, 연속음 인식을 위해서는 조음화 현상과 발화속도의 변화를 모델링할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발화속도를 포만트의 변화율로서 측정하였고, 이 정보를 이용하여 빠른 발화에서는 상대적으로 많은 특징벡터를 발생시켜 보상을 시도하였다. 또한 조음화 현상을 모델링하기 위하여 한국어의 다이폰 집합을 514개로 정의하였고, 훈련을 위한 음성 DB론느 ETRI의 445 단어 DB를 사용하였다. 이러한 방법을 결합한 한국어 연속음 인식기를 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)으로 구현하여 인식률이 향상됨을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.453-464
• /
• 2019

본 연구는 인사제도에 대한 구성원의 인식과 조직몰입 및 이직의도 간의 관계에서 내용적 경력정체성이 어떤 영향을 미치는지를 검토했다. 이를 위하여 본 연구는 내용적 경력정체성을 독립변수인 교육훈련제도와 평가보상제도, 종속변수인 조직몰입과 이직의도간의 매개변수로 설정한 연구 모형을 설정하였다. 본 연구 모형을 실증하기 위해 보건의료업종의 근로자 442명으로부터 수집된 데이터를 대상으로 공분산구조분석 결과, 교육훈련제도에 대한 구성원의 인식은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치고, 이직의도에는 부(-)의 영향을 미쳤으나, 평가보상제도에 대한 인식은 조직몰입과 이직의도에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 매개 분석 결과, 내용적 경력정체성은 교육훈련제도 인식도가 조직몰입과 이직의도에 미치는 효과를 간접 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 구성원들의 조직몰입과 이직의도를 관리하는데 있어 내용적 경력정체성을 적극적으로 관리할 필요가 있으며, 그 관리 방법으로서 조직 내 인사제도들에 대한 구성원들의 인식을 충분히 검토하여 제도 설계와 시행이 필요함을 시사하고 있다.