본 논문에서는 모바일 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 HMM에서 특징보상기법을을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실제 오염된 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 모델적응 HMM을 사용하였다. 음성인식 시 기존의 방법에서는 주변노이즈를 고려하지 않은 참조패턴을 사용하였으나 본 연구에서는 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 인식률을 향상 시키는 방법으로 모바일 환경에서의 음성 인식률을 향상 시켰다.
본 논문에서는 음성정보기술산업지원센터(SiTEC)에서 현재 배포중인 고소음 환경 음성 DB를 이용하여 air-conducted 음성과 body-conducted 음성의 인식 성능을 비교 실험하였다. 소음 환경에서 일반적인 마이크로폰으로부터 수집된 air-conducted 음성은 잡음의 영향을 받기 쉬우며 이는 인식률을 저하시킨다. 반면에 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 body-conducted 음성은 소음에 보다 강인한 특성을 보인다. 이러한 특성에 근거하여 소음 환경에서 일반 다이나믹 마이크로폰 음성에 음질 개선 방법과 채널 보상 방법을 적용한 인식 결과와 3종류의 진동 픽업 마이크로폰에서 수집된 음성과의 인식 성능을 비교 분석하여 body-conducted 음성 인식 시스템의 환용 가능성을 살펴보았다.
본 연구는 도서관이라는 공간 내에서 저작권법이 적용되는 범위와 지적재산권의 제한사항이 어떻게 인식되고 실행되어지는가를 연구하고자 하였다. 특히 최근 이용이 활발해지고 있는 디지털 원문 자료를 중심으로 이용자들의 원문 자료의 이용실태를 통해서 저촉성에 관한 관심이 어떻게 나타나는가를 저자집단과 사서 및 이용자등의 3개 집단으로 나누어 분석조사 하였다. 그리고 각각의 집단별로 저작권법의 인식도가 어떻게 나타나는가를 상관 분석하였다. 아울러 조사과정상에서 나타나는 문제점과 그에 따른 해결방안을 제시하여, 미래 우리사회의 저작권법에 대한 인식의 저변확대를 위한 참고자료로서 제공하고자 하였다.
본 논문에서는 측면 포즈 정규화를 통해 얻어진 부분영역을 이용해 대상의 포즈 변화에 강인한 얼굴인식 방법을 제안한다. 포즈변화에 강인한 얼굴인식을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 포즈 정규화 방법은 포즈정규화과정 중에 가려져 보이지 않는 영역에 대한 정보를 가지고 있지 않기 때문에 문제가 발생하게 된다 일반적으로는 보상을 통해 문제를 해결 하고 있지만, 보상에 의해 영상이 왜곡이 되거나 특징정보를 잃는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 깊이찬가 큰 영역에서 주로 발생하는 왜곡을 줄이도록 정면이 아닌 측면으로의 정규화를 시도한다 또한 정규화후 왜곡이 발생한 영역은 제거하고 왜곡이 발생하지 않은 영역만을 이용해 인식과정을 수행한다 포즈가 좌우변화만 존재하는 경우와 상하변화도 존재하는 경우 두 가지 경우로 나누어 다루었으며 각각의 경우에 대해 실험을 통해 인식 성능의 향상을 확인하였다
본 연구의 목적은 특수임무 수행자의 국가를 위한 희생에 따른 보상을 위해 제정된 특수임무 수행자 보상정책을 길버트와 테렐이 제시한 정책 분석틀을 토대로 분석하는 것이다. 우리는 이를 통해 보상정책의 문제점을 발견하고 개선 및 보완이 필요한 사항을 찾아 보상정책의 발전방향을 제시한다. 특히, 특수임무 수행자 보상정책을 급여대상·급여형태·전달체계·재원의 차원으로 구분하여 보상정책의 특징을 분석하고, 정책 문제점을 진단하여 개선 방향을 제시한다. 분석을 통해 식별한 보상정책의 대표적인 문제점은 다음과 같다. 첫째, 특수임무 수행자 보상정책은 극 선별주의적 성격으로 좁은 폭의 급여대상 선정기준을 갖는다. 둘째, 공헌과 기여도에 비례하지 않는 급여를 주고 있다. 셋째, 지연지급의 문제가 있다. 넷째, 조세로 운용되기 때문에 재원 확보의 문제가 있다. 이러한 보상정책의 한계점은 특수임무 수행자에 대한 보상정책이 국가보훈의 의의가 담겨있지 않은 데서 그 원인을 찾아볼 수 있다. 특수임무 수행자는 '국가를 위해 희생이 요구되는 활동을 한 인원'으로 신체적·정신적 희생을 감수하고 국가안보에 공헌한 인원들이다. 따라서, 특수임무 수행자에 대한 보상을 국가보훈의 차원에서 인식하고 발전시킬 필요가 있다.
윈도우즈 95와 같은 멀티미디어 환경 하에서 개인 신분 확인을 위한 방법은 비밀번호를 키보드로 입력받는 것이었으나, 본 논문에서는 음성을 이용하는 방법으로 기존의 방법이 기준패턴의 시간에 따라 변하는 특성을 보상하지 못한다는 단점을 보완하는 방법이다. 즉, 이를 위해 음성신호의 특징인 기본주파수와 제1포만트의 비율을 이용하여 기준패턴을 형성화하는 방법에 관한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 98%의 전체 인식율을 얻게 되었고, 윈도우즈 환경에서 비밀번호 사용 대신 음성 사용에 대한 가능성을 보여 주었다.
본 논문의 목적은 이동통신 환경 하에서 음성 인식과 음성 부호화를 성능의 저하 없이 동시에 수행하기 위한 기법을 개발하는 것에 있다. 이를 구현하기 위해 통신상에서 전송되는 음성 특징 파라미터는 기존 음성 부호화기의 LPC 대신 음성 인식 파라미터인 MFCC를 사용하였다. 따라서 음성 인식 성능은 향상된다 하지만 음성 재생을 위해 MFCC를 LPC로 변환하는 과정에서 오차가 발생하여 전송되는 bit 수에 비해 만족할만한 음질을 얻을 수 없다. 따라서 이 오차를 보상하여야 하며 이를 위한 변수를 추가하여 음질을 개선시켰다. 그 결과 음질과 음성 인식에서 안정된 성능을 보이는 음성 부호화기를 개발하였다.
잡음환경에서의 음성인식은 실제의 환경에서의 음성인식에서 매우 중요한 애로기술로써 이를 해결하기 위한 연구는 꾸준히 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 음성인식분야에서 가장 많이 사용하고 있는 HMM처리 시잡음처리의 문제점을 주파수 가중치 부가 HMM으로 해결하는 방법을 제안하고 그 성능을 인식실험을 통하여 검토하였다. 그 결과 SS처리를 함께 사용하는 $MCE-\mu$, MCE-$\rho$가 가장 잡음에 강한 방식임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널을 통하여 수집된 음성 데이터에 포함된 잡음 및 채널 왜곡을 제거하여 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 전 화선을 통과한 음성에 포함된 채널 잡음 및 왜곡을 제거하는 방법으로는 음성신호를 보상하 는 방법으로 CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)과 SM(Stochastic Matching)의 성능을 비교 평가하였다. 잡음제거 방식의 성능을 평가를 위하 여 음소 단위의 반연속 HMM을 이용한 화자독립 단독음 인식을 수행하였다. 인식 실험 결 과, 멜 켑스트럼을 사용한 경우에 CMS가 가장 우수한 성능을 내었고 다음으로 SM과 SBR 순으로 나타났다. 또한 특징벡터를 주변 잡음에 강인하게 하는 가중함수(RPS, BPL)를 사용 한 켑스트럼 계수와 잡음제거 방식을 함께 사용한 경우에 인식 성능이 더욱 향상되었다.
정보기술의 발달에 따라 집에서 근무하는 재택근무제는 조직과 조직원 모두에게 도움이 되는 미래지향적인 근무방식으로 인식되고 있으며, 선진국을 중심으로 재택근무제에 대한 관심이 높아지고 있다. 기업에 요구되는 비용절감 압력 가중에 따라서 재택근무제가 조직 경쟁력 제고의 중요한 수단으로 고려되고 있으나, 재택근무제도에서 발생할 수 있는 조직원의 이탈 및 통제 문제에 대한 연구가 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기존 연구에서 논의되었던 보상전략들과 조직몰입의 관계를 재택 및 내근의 상이한 근무제도 상황에서 비교하여 제시하였다. 이를 통하여, 상이한 근무제도에서 기업이 선택해야할 보상전략을 찾고자 하였다. 연구의 결과, 기업의 외재적 내재적 보상이 근로자의 지속적 몰입에 미치는 영향요소임을 확인하였으며, 근로자가 지각하는 정서적 몰입이 규범적 몰입을 매개로 지속적 몰입에 영향을 미치는 단계적 과정을 검증하였다. 특히, 보상지원전략이 조직원의 몰입에 미치는 영향이 근무제도(내근직과 재택근무)에 따라 상이하게 발생함이 실증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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