인간과 기계가 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 컴퓨터 시스템이 인간의 행동을 인식할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 컴퓨터 시스템이 인간의 움직임을 관찰한 후 행위자의 성별을 인식하도록 하는 시스템을 구현하였다. 두 가지 감정상태(보통상태, 화난 상태) 하에서 일어난 인간의 세 가지 동작(문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기)을 대상으로 하여 인간 동작 데이터를 통해 만들어진 학습 데이터를 통해 98.0%의 인식률을 보일 때까지 학습시키고 나서, 이전에 사용하지 않았던 새로운 데이터에 대해 얼마나 설별을 잘 구별해 내는지 실험하였다. 동작이 일어나는 동안 행위자의 몸 여섯 군데에서 속도 데이터를 얻어내서 신경망의 입력값으로 사용하였다. 그 결과 최저 62.3%이상 최고 94.3%까지 인간 성별을 구분해 낼 수 있었고 이는 같은 데이터에 대해서 사람을 통해 실험한 것보다 훨씬 나은 것이다.
본 연구의 목적은 고등학생의 한복 이미지, 한복 선호 유형, 전통한복 인식을 알아보고 성별 및 한복수업 참여 여부에 따른 차이를 확인하는 것이다. 이를 위해 부산 지역 고등학생 438명의 자료를 수집한 후 SPSS를 사용하여 빈도 분석, 교차 분석, t-검정, F-검정으로 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 고등학생은 한복을 우아한 이미지로 인식하고 있었으나 대중매체 및 온라인상에서 화려한 한복 디자인에 노출되어 한복에 대한 화려한 이미지도 가지고 있는 것으로 나타났다. 한복 이미지는 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에서 통계적 유의미성이 확인되었다. 촌스러운 이미지는 남학생이 여학생에 비해 높은 비율을 보였고, 한복수업 미참여 남학생 집단이 수업 참여 남학생 집단에 비해 3배 이상 높은 비율로 나타났다. 둘째, 고등학생이 선호하고 있는 한복 유형은 전통한복이었으며 그 다음으로는 퓨전한복, 생활한복, 패션한복 순으로 나타났다. 한복 선호 유형은 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에 따라 차이를 보였다. 특히 패션한복에 대한 선호는 한복수업참여 집단이 미참여 집단에 비해 높은 비율로 나타났다. 셋째, 고등학생의 전통한복에 대한 인식도는 보통 이상이었고 하위요소별로 살펴보면 심미성, 지속가능성, 실용성 순으로 나타났다. 전통한복 인식은 한복수업 참여 여부, 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에서 유의미한 차이를 보였다. 여학생이 남학생에 비해 그리고 한복수업 참여 학생이 미참여 학생에 비해 전통한복을 긍정적으로 평가한 것으로 나타났다.
이 연구는 현직 초등 과학 교사의 인식론적 신념에 대한 개인 변인의 주 효과와 상호작용 효과를 확인하였다. 수도권 지역의 338명의 초등 과학 교사들을 대상으로 성별, 교직 경력, 인식론적 신념에 대한 설문을 분석한 결과 인식론적 신념은 성별과 교직 경력, 그리고 성별과 교직 경력의 상호작용에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 성별에 따라서는 여교사가 남교사보다 지식이 고도로 통합되어 있으며, 배움에서 결과보다 과정을 중요시하는 것으로 나타났다. 교직 경력에 따라서는 대체로 고경력 교사가 지식은 통합되어 있으며 끊임없이 진화하고, 지식은 개인의 추론에 의해 획득되며 개인과 외부의 상호작용을 통해 정당화되는 것으로 보고 이 과정에서 결과보다 과정을 중요시하는 것으로 나타났다. 반면 저경력 교사들이 다른 집단에 비해 학습에 있어서 노력이 필수 불가결한 것으로 인식하는 모습을 보였다. 성별과 교직 경력의 상호작용에 따라서는 초등교사들은 성별과 관계 없이 교직 경력이 높을수록 지식이 통합되어 있으며 끊임없이 진화한다고 믿는 것으로 나타났지만, 학습 능력에 대해서 저경력 남교사들은 학습 능력은 타고나는 것으로 보았지만, 저경력 여교사들은 학습 능력은 경험을 통해 발달하는 것으로 믿고 있었으며, 학습 과정에 대해서 고경력 남교사들은 학습에 있어서 결과를 중요시하는 반면, 고경력 여교사들은 결과보다 과정을 중요시하는 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로, 교수학습의 질 향상을 목적으로 하는 많은 연수들의 설계 시 교사의 개인적 특성을 고려한다면, 교사들의 과학 인식론적 신념을 발달하는 데보다 효과적인 기회를 제공할 것으로 기대한다.
얼굴 자극의 성별 및 종족과 라인업 절차에 따른 얼굴 인식에서의 차이를 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 실험 1에서 사용된 자극은 동남아시아인 및 동북아시아인 남성의 정면 얼굴 이미지였으며 얼굴 자극의 종족과 실험참가자의 종족이 동일할 때 얼굴 인식이 향상될 수 있는지(동종족 우세 효과)를 알아보았다. 실험 2에서는 동북아시아인 남성 및 여성의 정면 얼굴을 자극으로 사용하여 참가자와 얼굴 자극의 성별이 같을 때 얼굴 인식이 더 정확한지(동성별 우세효과) 알아보았다. 두 실험에서 실험참가자는 모두 동북아시아인이었으며 라인업 절차의 동시제시 조건과 순차제시 조건을 사용하여 얼굴 자극 제시 방법에 따른 차이도 비교하였다. 실험결과 동종족 우세 효과와 라인업 절차에 따른 얼굴 인식 정확도의 차이는 관찰되지 않았으나 표적이 동남아시아인 자극일 때 얼굴 인식 정확률이 높았다. 흥미롭게도, 동성별 우세 효과는 여성 실험참가자에 한해 관찰되었다. 이러한 결과를 통해 얼굴 인식이 주의에 의해 영향을 받을 수 있을 가능성에 대해 논의하였다.
소프트웨어(SW)의 영향력이 확산되면서 세계 주요국들은 SW 교육 정책과 더불어 여성을 위한 SW 교육 프로젝트에 힘을 쏟고 있다. 국내에서도 2015 개정 교육과정이 적용됨에 따라 SW 교육이 강화되고 있지만, 그럼에도 여성의 적성과 성향에 맞는 교육과정에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 성별에 따른 SW 인식 차이를 조사하기 위해 중학생 422명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 조사 대상은 남학생 207명(49.1%) 및 여학생 215명(50.9%)으로 구성되었고, SW 환경, SW 교육 인식도, SW 진로 관심도 세 가지 범주로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 여학생의 자신감과 흥미도를 높일 수 있는 SW 교육이 필요함을 알 수 있었고, SW 교육 기회를 확대하여 정보 수업에 대해 관심과 기대를 높이도록 노력해야 함을 알 수 있었다. 또한 SW 관련 직업과 SW 계열 전공 진학에 대한 관심도를 높이기 위하여 SW 관련 진로에 대한 소개 및 홍보가 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 개정 교육과정이 적용되기 시작하는 현 시점에서 성별에 따른 정보 과목 인식 차이가 있음을 보이고, 효과적인 성취를 위하여 성별에 따른 SW 교육과정 연구의 필요성을 규명했다는 점에서 의의를 지닌다.
본 연구는 집단 갈등에 관한 도구 모델(the Instrumental Model of Group Conflict: Esses, Jackson, & Armstrong, 1998)에 기초하여 가부장적 가정환경과 제로섬 신념 간의 관계를 살펴보고, 가부장적 가정환경과 제로섬 신념의 관계에서 성차별적 인식의 매개효과를 살펴보았다. 또한, 이러한 관계가 성별에 의해 조절되는지도 알아보고, 가부장적 가정환경이 성차별적 인식을 매개로 제로섬 신념에 미치는 영향에서 성별의 조절된 매개효과를 검증하였다. 연구대상자는 이공계 대학생 310명(남자 234명, 여자 76명)으로 이들은 가부장적 가정환경, 성차별적 인식, 제로섬 신념을 측정하는 설문조사에 참여하였다. SPSS Macro Process 프로그램을 이용하여 분석한 결과, 가부장적 가정환경과 제로섬 신념 간의 관계는 성차별적 인식에 의해 완전매개되는 것으로 나타났다. 또한, 가부장적 가정환경과 성차별적 인식의 관계는 성별에 의해 조절되는 것으로 나타났는데, 구체적으로 남성에게서는 가부장적 가정환경이 성차별적 인식에 영향을 주는 것으로 나타났으나, 여성에게서는 이러한 영향이 나타나지 않았다. 마지막으로 남성에게서만 가부장적 가정환경과 제로섬 신념의 관계에서 성차별적 인식의 매개효과가 유의한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 가부장적 가정환경은 남성의 성차별적 인식을 유발하고, 이러한 성차별적 인식은 제로섬 신념으로 연결될 가능성을 높인다고 볼 수 있다. 즉, 이러한 결과를 통해 남성에게서는 가부장적 가정환경이 성차별적 인식을 통해 제로섬 신념에 영향을 미칠 가능성이 확인되었다고 여겨진다.
OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.
전 세계적으로 대형 재난의 발생으로 인해 사회문화적 관습이나 신체조건 등의 차이로 남성보다 여성의 피해가 크다는 사실들이 다양한 사례와 연구를 통해 보고되었고, 개발도상국은 여성의 피해가 큰 반면에 선진국은 여성들의 재난 안전 및 교육 관리에 적극적인 참여를 통해 전반적인 대응 능력을 보일 수 있다는 연구들도 존재한다. 우리나라의 경우에도 빈번하게 자연 재난이 발생하고 있지만, 실제로 재난 안전 인식에 대한 성별 분석을 하기 위한 자료가 부족한 상황이다. 그러므로 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 파악하기 위해 한국 국민 남녀 489명을 대상으로 재난위험인식에 대한 설문을 실시하고, 거주지 주변 발생 가능한 재난을 인지하고 있는지, 대피소의 위치를 인지하고 있는지, 안전 관리 교육 경험이 있는지 등의 문항으로 구성하여 실시하였다. 본 연구의 목적은 국민들의 재난 안전의 위험도에 대한 인식 수준이 어떠한지 분석하고, 영향 요인을 탐색 하는 데에 있다. 조사결과 안전취약계층은 스스로 대피 하는 데에 있어 큰 어려움이 있으며, 이중 여성은 남성에 비해 안전교육과 훈련의 접근성이 적음에 따라 위험도가 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 그럼에도 불구하고, 재난 및 안전관리 교육 및 훈련에 참여하고자 하는 의지는 남성과 여성의 차이가 없었다. 본 연구를 기반으로 재난 안전교육의 필요성을 가지고 재난 안전 시뮬레이션 프로그램이 구축되는 필요성이 있다고 사료되어지고, 미래에 자연재해 발생 시 문제점을 파악하고 인명 피해 감소가 될 전망으로 기대가 된다.
본 논문에서는 음성 데이터에서 특징벡터를 추출한 후 이를 분석하여 화자의 성별을 분류하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 고객이 전화 등 음성을 통해 서비스를 요청할 시 요청한 고객의 성별을 자동으로 인식함으로써 직접 듣고 분류하지 않아도 되는 편의성을 제공한다. 학습된 모델을 활용하여 성별을 분류한 후 성별마다 요청 빈도가 높은 서비스를 분석하여 고객 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 데에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구는 공백을 제거한 남성 및 여성의 음성 데이터를 기반으로 각각의 데이터에서 MFCC를 통해 특징벡터를 추출한 후 SVM 모델을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습한 모델을 활용하여 음성 데이터의 성별을 분류한 결과 94%의 성별인식률이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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