음성 기반의 대화 처리는 음성인식 오류, 음성언어이해 오류, 대화 처리 오류 등 많은 오류를 수반하며 진행된다. 이러한 오류들로 인해 시스템이 인지하는 사용자의 의도는 최초의 사용자 의도와는 그 차이가 벌어지게 된다. 사람과 사람사이의 대화에서도 역시 이러한 의도의 차이는 발생하게 되며, 사람은 이러한 의도의 차이를 확인대화를 통해서 좁혀가게 된다. 본 연구는 이러한 사람과 사람사이의 확인대화를 음성대화시스템에 적용하는 방법론에 대해 논한다. 확인대화의 신뢰도와 오류수정율을 높이기 위하여 오류감지 단계를 3단계로 나누고 그 3단계의 오류 정보를 이용하여, 확인대화전문가 시스템을 통한 다단계 오류수정 방법을 보인다.
객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.
정보보호에 대한 사람들의 인식과 관심이 높아짐에 따라 그에 따른 다양한 정보보호제품들이 나오고 있다. 국내외의 정보보호제품들은 각 제품별로 그에 따른 여러 가지의 보안 알고리즘을 사용하여 구현되어 지고 있다. 하지만 그러한 제품들의 신뢰성 판단여부는 아직까지는 경험에 의존되어지고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 각 보안 알고리즘의 객관적 검증 방법을 제안하고 검증 도구를 구현함으로써 이에 대한 대안을 제시하고자 한다.
바이러스는 RNA나 DNA의 유전물질과 그것을 둘러싸고 있는 최소한의 단백질들만으로 구성되어 있기 때문에 바이러스가 증식하기 위해서는 숙주세포에 침투하여 전적으로 숙주의 복제 기구를 이용해야만 한다. 하지만 아직까지 뎅기 바이러스의 감염 및 복제 기전은 명확하게 밝혀지지 않았다. 이에 본 연구에서는 바이러스의 감염 및 복제기전에 대한 유용한 정보를 도출하기 위하여 사람 단백질과 뎅기 바이러스 단백질의 상호작용(Hu-DV PPI) 네트워크를 분석하였다. 우선 문헌조사를 통하여 실험적으로 검증된 뎅기 바이러스 단백질(9개)과 상호작용하는 사람 단백질(149개)을 추출하였으며, 이 정보를 이용하여 사람-뎅기 바이러스 단백질 상호작용 네트워크를 구축하였다. 이 네트워크를 기반으로 바이러스 감염 전/후의 네트워크 구조 및 특성을 분석하였으며, 이 정보를 바탕으로 감염경로를 탐색하였다.
생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.
온라인 서명 검증은 간단하면서도 효율적인 본인 확인 방법의 하나로 생체 인식에 따른 거부감이 적은 장점으로 본인 확인 용도로 사용되고 있다. 서명 검증을 분류 문제로 접근하기 위해서는 모조서명이 필요하지만, 대부분의 실용적인 응용에서 모조서명을 확보하기는 쉽지 않으며 진서명 역시 많은 양을 확보하기는 쉽지 않다. 이 논문에서는 모조서명의 확보가 어려운 문제를 해결하기 위해 단일 클래스 SVM을 사용하고, 진서명의 양이 제한되는 문제는 다른 사람의 서명 데이터를 일반 필기 데이터로 사용하여 해결하는 방법을 제시한다. 다른 사람의 서명 데이터는 검증하고자 하는 서명과 형태적인 유사점을 찾을 수 없지만, 서명에서의 일반적인 특징을 반영하고 있으므로 적은 수의 진서명만을 확보할 수 있는 경우에 사용하면 검증률을 높일 수 있으며 이는 실험 결과를 통해서 확인할 수 있다.
본 연구는 임금함수 추정으로부터 얻어진 잔차, 즉 보이지 않는 이질성이 자영업 선택에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다. Joona and Wadensjo(2013)에 따라 이 잔차를 개인 능력의 대리변수로 간주하고, 과연 능력이 뛰어난 사람이 자영업자가 되는지, 아니면 능력이 낮은 사람이 자영업을 선택하는지를 한국노동패널 1-11차를 이용하여 검증한다. 전체 근로자를 대상으로 할 때 능력의 양극에 있는 사람들이 상대적으로 자영업 진입확률이 높지만, 남녀를 구분할 경우 이러한 U자형의 관계는 존재하지 않으며, 남성의 경우에는 능력이 낮은 사람이, 여성의 경우에는 능력이 높은 사람이 자영업으로 진입한다는 것을 발견하였다. 또한 1998-2008년 사이 능력과 자영업 진입과의 관계에 변화가 있었으며, 능력이 높은 사람이 대체로 자영업 성과도 좋다는 것을 확인하였다.
점유센서의 주요 기능은 공간에 사람이 존재하는지를 결정하는 것이다. 사람이 있으면 점등하고, 반대이면 소등하게 된다. 모션 검출, 객체 추적 등의 방법이 있지만, 본 레터에서는 이 기능의 구현에 컬러를 활용한다. 사람의 컬러정보를 이용하여 입실하는 사람들의 정보를 저장하고, 퇴실하면 저장된 컬러정보와 비교하여 퇴실하는 사람을 인식하는 기법이다. 4가지 유사성 메트릭을 이용하여 성능을 검증하였다.
주택공급에 관한 규칙 관련규정에 의거 주택은행이 수행하고 있는 분양주택 등의 당첨자에 대한 입주자관리업무를 더욱 효율적으로 수행하기 위한 금번 기존 당첨자명단 홍보용 프로그램의 자체검증 기능을 강화하고 사용자 편의 위주의 입력방법으로 프로그램을 개선한 PC등록방법서를 게재합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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