본 연구는 화자종속 소어휘 음성인식의 성능을 개선하는 데 그 목적이 있다. 인식에 사용될 음성의 특징을 얻기 위해 Winer 필터와 LPC&Cepstrum을 이용하여 프레임 당 12차 패턴을 추출하였다. 추출된 특징패턴을 인식하는 인식부는 특히 소어휘 음성인식에 우수한 성능을 보이는 기존의 역전파 신경회로망(Backpropagation Neural Network)에 인식율 개선을 위하여 퍼지추론시스템을 결합한 형태로 구현되었다. 실험결과 신경망만을 사용한 경우에 비하여 인식율이 향상됨을 연구하였다.
본 논문에서는 기울어진 문자, 다양한 크기, 글씨체, 흐린 문자를 포함한 입력영상의 문자 복원과 인식, 효율적인 도서 검색을 위한 광학문자인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 광학문자 인식알고리즘은 검출부와 인식부로 구성되며, 검출부에서는 복잡한 배경에서 정확한 도서 영역 검출을 위하여 로버츠 에지 연산자와 허도로프 거리 알고리즘을 적용하여 필요한 영역을 검출하였다. 또한 인식부에서는 문자의 크기와 경사도, 부분 손실 등의 영상에 강인성을 갖는 바이큐빅 보간법을 적용하여 데이터 손실 복원과, 반자동 기울기를 갖는 입력 영상의 보정을 하였다. 모의실험 결과 기존 알고리즘 보다 인식률에서는 6%, 검색시간에서는 1.077초 더 우수함을 확인하였다.
오늘날 경제 성장의 발전은 현대인의 삶의 여유를 가져오게 되었으며, 그 중 뷰티산업의 발전은 국가 주력의 산업으로 발전하게 되었다. 이에 뷰티산업의 구성원인 여성의 사회진출의 기회가 증가 되었고, 이로 인해 여성들은 사회 적응을 위한 하나의 방법으로 외모적인 경쟁력을 가져야 했다. 외모에 대한 관심은 물론 매스미디어의 증가, 사회적, 문화적 분위기, 미용기술의 발달 등을 들 수 있다. 외모의 사전적의미로는 겉으로 나타나는 모습으로 외모관리를 위한 영역으로 피부 관리를 꼽을 수 있다. 피부 관리는 미에 관한 현대 여성의 관심의 증가로, 시간과 비용을 투자하여 외적으로 보여주는 관리로서 외모관리의 대표적 부분으로 중요시 되어오고 있다. 피부의 건강관리는 인식도 중요하고 실천도 중요하다. 그러나 인식과 실천의 관계를 구체적으로 연구한 논문은 부족한 실정이다. 특히 성인여성들을 대상으로 건강관리 인식과 실천을 연구하여 피부건강 관리에 대한 올바른 방안을 제시해준 논문이 필요하다고 생각하여 본 연구자는 이 논문을 설계하게 되었다. 본 연구의 조사대상은 서울지역에 거주하는 20세 이상 60세 미만의 신 성인여성을 대상으로 2017년 5월 02일부터 7월 30일까지 2달 동안 설문조사를 실시하였다. 모집단은 서울지역에 사는 성인 여성을 대상으로 총 400부의 설문지를 배포하였다. 그 중 응답이 불량한 사람 49부를 제외되고 351부가 최종 자료로 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 조사대상자의 인구통계학적 특성을 알아본 결과, 연령은 '21-30세'가 85.2%로 가장 많았고, 결혼 상태는 '미혼'이 89.5%, 직업은 '학생' 67.0%, 최종학력은 '대학교 재학/졸업'이 68.1%, '가계의 월 소득은 '200만원 미만'이 71.8%로 가장 많이 소비되는 것으로 나타났다. 이상은 이혜원 (2009)의 논문과 같이 연령이 낮을수록 피부인식이 높아지며, 이들은 잠정고객으로서 피부 건강에 대한 비용을 높게 지불한다는 결과와 유사하다. 피부 관리실의 특성은 다음과 같다. 피부유형은 '복합성'이 47.6%, 적정 피부 관리 횟수는 '주 2회'가 32.5%, 적정 1회 피부 관리 비용으로는 '5만 원 이하'가 가장 많았으며, 피부 관리의 목적으로는 '여드름관리'가 32.8%, 피부 관리에서 중요하게 인식하는 부분으로는 '생활습관'이 79.8%로 대부분이었고, 피부의 유해요인으로는 '스트레스' 42.7%로 가장 높게 나타났다. 이상은 유유정(2013), 장은영(2013)와 같이 생활습관과 스트레스가 피부 관리에 영향을 준다는 결과와 유사하다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
본 연구는 지역자활센터의 성과평가에 대한 실무자의 인식 차이를 알아보는 연구로, 구체적으로는 성과평가 기준, 평가 절차, 평가 시행, 평가 결과에 대한 보상, 평가 결과의 환류 각각에 있어 팀장급 이상의 실무자와 일반 실무자 간 차이가 있는지 살펴보는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 2010년 9월 6일부터 9월 30일까지 전국 15개 지부의 지역자활센터에 근무하는 실무자를 대상으로 우편 설문조사를 실시하였고, 배포된 672부의 설문지 중 회수된 439부 가운데, 432부를 최종 잠재평균분석에 반영하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지역자활센터의 실무자들은 참여적 성과평가 시행이라는 측면에 있어서는 비교적 긍정적으로 인식하고 있으나, 성과평가에 대한 환류 측면에 있어서는 다소 부정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 둘째, 팀장급 이상의 실무자들은 일반 실무자들에 비해 성과평가의 기준, 평가 결과에 대한 보상에 대해 보다 부정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 지역자활센터의 성과평가제도와 관련한 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 압축도메인 특징을 이용한 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 압축도메인을 이용함으로써 계산량과 시간을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 특히 오디오 압축에 널리 쓰이고 있는 MDCT 도메인을 이용하였으며, MDCT 도메인을 부밴드로 나누고 대표적인 모멘트 특징인 에너지, 무게중심, 평탄도로 부터 각각 핑거프린트를 얻었다. 추출된 특징을 차분 필터링하고 부호를 취하여 이진 핑거프린트를 얻었다. 실험을 통해서 고려한 MDCT 도메인 특징들로부터 얻은 핑거프린트들의 인식 성능을 비교하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환에 대한 인식 성능을 고려하였으며, 실험결과 부밴드 에너지가 가장 우수한 핑거프린팅 성능을 보였다.
본 논문에서는 세포 영상에 대해 Wavelet 계수을 이용한 인식 방법을 제안하고 있다. 자궁 경부세포진은 핵과 세포질을 분할하기 힘들기 때문에 영역분할을 통해 얻은 핵특징이 잘못 계산될 수 있어 인식율이 떨어진다. 따라서 핵의 세포만을 나타낼 수 있도록 핵의 정보를 포함하고 있는 고대역 부밴드에서는 20$\times$20 영상을 사용하였고, 세포질에 정보를 포함하고 있는 저대역 부밴드에서는 50$\times$50의 영상을 사용하였다. 영상 인식을 위한 특징 추출은 2단계 Wavelet 변환후 생성된 변환 영역에 대해서 Wavelet 계수 평균값 표준편차와 Energy를 사용하였다. 실험 결과 Wavelet 계수를 이용한 방법이 영역분할을 이용한 방법과 비교하여 더 높은 인식율 보였다.
본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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