• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.119-123
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• 2019

최근 국가경제에 있어서의 창업에 대한 관심이 커져가고 있다. 창업기업의 증가는 경제활동을 촉진하여 경제성장 및 고용창출 효과, 나아가서는 국가경제 발전에 기여하고 있다. 창업기업에 대한 관심의 증가로 학술적인 연구도 많이 이루어져왔다. 이러한 연구들은 창업가의 특성과 경영성과의 관계를 주로 보고 있다. 그러나 창업가가 기회를 인지하고 창업의도를 가지게 되는 과정에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 GEM연구 데이터를 사용하여 창업의도에 미치는 기회인식에 대한 영향을 성별 조절효과 및 평등수준의 조절효과 효과크기수준을 살펴보고자 한다. 이러한 연구는 기업가정신에 대한 다양한 학문적 지식을 제공하고, 기업가정신 활성화를 위한 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제9권2호
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• pp.89-97
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• 1989

어떤 현상에 대한 학생들의 수업전 개념구조가 과학자들의 그것과 다를때 이 수업전개념을 간단한 정성적인 퀴즈를 통하여 학생 스스로 인식하게 하고 실험 또는 관찰을 통하여 학생 자신의 수업전개념 보다는 과학자들의 개념이 실험결과를 더 잘 설명할 수 있다는 것을 깨닫게 함으로써 학생들의 수업전 개념구조를 변화시키려는 교수모델을 고안하여 그 효과를 검토하였다. 고등학교 1학년 남학생 115 명(실험집단 58명, 비교집단 57명)과 고등학교 2학년 여학생 120명(실험집단 59명, 비교집단 61명)을 대상으로 뉴우턴 제2법칙에 대한 학습에 적용하고 2주후에 뉴우턴 제2법칙에 관한 시험(13문항)을 실시하였다. 그 결과, 퀴즈에 사용한 것과 유사한 상황을 다룬 문제에서는 실험집단의 성적이 비교집단의 성적보다 유의하게 높았다. 그러나, 같은 개념을 다루나 새로운 상황의 문제에서는 그 효과가 유의한 차이를 나타내지 않았다. 한가지 개념이 여러가지 새로운 상황속에 나타날때 학생들에게 이미 친숙한 상황과 새로운 상황사이의 유사점을 강조하며 위의 교수법을 계속하여 사용한다면 학생들의 뿌리깊이 밝힌 수업전 개념구조를 변화시킬 수 있으리라 사료된다. 위의 교수법은 학생들이 자신의 수업전 개념구조를 명확히 인식하고 그 불합리함을 깨달아야 하므로 자신의 수업전 개념구조에 근거하여 어떤 결과를 예측할 수 있는 예측논리(Expectation or biconditional Reasoning)가 형성된 이후의 학생들에게만 효과가 있으리라 가정하였으나 교수방법과 예측논리 사이에 유의한 상호작용효과(interaction offect)는 나타나지 않았다. 다만 여학생의 경우에서만 학생들에게 새로운 상황의 문제에서도 예측논리를 이미 형성한 실험집단의 평균이 이에 상응하는 비교집단의 평균보다 높았다. 이것은 남학생과 여학생을 지도한 교사의 교수경력과 학생들의 수업전 개념구조에 대한 교사의 인식정도에 큰 차이가 있었음을 고려할 때, 위의 수업방법을 사용하는 데 있어 교사가 학생들의 수업전 개념구조가 학생들의 개념획득에 얼마나 커다란 영향을 끼치는가에 대해 인식하는 것이 중요한 요인임을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.50-55
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• 2001

본 논문에서는 청각모델을 이용하여 음성신호로부터 추출한 특징벡터를 2차원 DCT (discrete cosine transform)방법을 사용하여 가공한 후, 새로운 거리측정 방법에 적용하여 한국어 고립단어 인식 실험을 행하였다. 고립단어 인식은 기존에 많은 방법들이 제안되어졌으나, 본 논문에서 제안한 방법은 고립단어 인식을 위한 특징 파라미터로 2차원 DCT 계수를 사용한 것으로 구현이 간단하며, 간단한 계산식으로 인하여 빠른 인식 시간을 가지는 장점이 있다. 제안한 방식의 타당성 검토를 위하여, 고립단어 인식에서 좋은 인식결과를 나타내는 DTW (Dynamic Time Warping)방법을 사용하여 인식률을 비교하였다[5][6]. 실험결과 제안한 방식은 DTW를 사용한 인식방법에 비하여 화자종속 고립단어 인식에서는 거의 유사한 인식결과를, 화자독립 고립단어 인식에서는 더 높은 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한, DTW에 비해 패턴비교를 위한 계산시간에 있어서는 200배 이상의 감소효과를 볼 수 있었다. 제안된 방법은 비교 방법에 비하여 잡음환경에서도 강한 특성을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.335-338
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• 1998

본 논문에서는 음성인식 알고리즘인 HMM을 사용하여 Windows 환경에서 온라인으로 사용할 수 있는 음성인식 게임“Voice Illust Magic”개발에 관하여 소개한다. 사용자와 컴퓨터가 상호작용(Interaction)할 수 있는 매체를 마우스와 키보드뿐만 아니라 게임에 필요한 명령어를 음성인식으로 실행함으로써 정보전달이 매우 효과적으로 이루어져 사용자가 접근하기 쉽고 편리하게 되었으며 의사전달 효율을 높일 수 있었다. 음성인식 과정을 온라인으로 마이크를 통해 들어온 음성을 자동으로 끝점을 검출한 후, Mel-Cepstrum을 추출하여 Word 단위의 reference HMM과 비교하여 최적의 model이 선택되면, 윈도우즈에게 메시지를 보내어 마우스나 키보드가 동작하는 것과 마찬가지로 실행되도록 하였다. 또한, 입력 음성을 모든 reference pattern과 비교하는 것이 아니라 그 상황에 적용될 수 있는 표준 패턴을 한정함으로써 탐색시간을 줄일 수 있었으며 높은 인식률을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2443-2446
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• 2003

본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 제공된 대어휘 음성DB를 이용하여 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다 HM-Net은 PDT-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행한다. 이러한 상태분할을 수행하여 파라미터를 공유하게 되며 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 대어휘 음성데이터를 이용하여 음향모델을 작성하고 인식실험을 수행한 결과, 100명의 100단어와 60문장에 대해 평균 97.5％, 96.7％의 인식률을 보였다.

• 레드리본
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• 통권56호
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• pp.12-13
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• 2004

에이즈의 피해자이자 중간매개자가 될 수도 있는 성매매 여성은 그 지위적 한계로 인하여 에이즈 예방을 위한 콘돔사용을 관철시키기는 힘들다. 성매매 현장에서 에이즈 예방교육이 효과적으로 이루어지기 위해서는 성구매자, 특히 업주들의 콘돔에 대한 인식이 전환되어야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1307-1311
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• 2006

본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.598-603
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• 2003

본 논문에서는 주파수 부대역마다 최적의 특징추출을 위해서, 음성인식률을 기준으로 최적의 방법을 선택한다. 다중대역 음성인식 접근을 사용하여 각기 다른 주파수 영역에서 특징벡터를 독립적으로 추출함으로써 부대역별로 다른 특징추출 방법을 적용할 수 있었다. 저주파 대역의 음성은 비교적 스펙트럼의 구조가 명확하므로 전극모델을 사용하는 것이 효과적이었고, 고주파 대역에서는 비모수적인 변환방법인 이산 코사인 변환을 사용한 켑스트럼이 효과적이었다. 부대역별로 효과적인 특징추출 방법을 사용함으로써, 각 주파수 부대역에 포함된 음성인식을 위한 언어정보를 보다 효과적으로 추출할 수 있었다. 음성인식 실험결과, 제안한 방법은 전대역 특징추출보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.35-45
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• 1991

본 논문에서는 Backpropagation 학습 이론을 사용한 다층 구조 신경 회로망을 이용하여 3차원적으로 왜곡된 항공기 인식과 항공기의 3차원 회전 방향 추정을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 항공기 영상으로 부터 2차원 영상에서 왜곡 불변 (distortion invariant)특정을 가지는 피치 $(L,\;{\Phi})$를 추출하여 신경 회로망 항공기 인식기의 학습(training)에 사용하였다. 그리고 신경 회로망 인식기 설계시 그 구조를 최적화 함으로써 높은 인식률을 가지는 항공기 인식기를 구성하였다. 신경 회로망 학습 과정에서 학습 이론으로는 변형된 backpropagation 학습 이론을 도입하고 아울러 학습 수행중에 학습 변수(learning parameter)값을 변화 시키는 방법을 사용하여 전체 학습 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다.