본 연구의 목적은 시청자들의 방송심의에 대한 인식유형을 도출하고 그 특성을 분석하는 동시에, 시청자들에게 나타나는 인식 반응의 비일관성을 체계적으로 파악하는 것이다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 설문조사 자료를 이용하여 요인분석과 군집분석 등 통계적 방법으로 방송심의 활동에 대한 시청자들의 인식유형을 구분하여 그 특성을 분석하였다. 시청집단별 인식유형은 '엄격기준 적극심의 선호형' 등 6개 유형으로 분류하였다. 6개 유형 가운데 3개 유형이 적극적인 심의를 선호하는 유형으로 나타나고 있다. 이중 '최저기준 적극심의 선호형' 집단은 심의기준 항목의 중요성을 가장 낮게 평가하면서도, 심의활동은 강화되어야 한다는 논리적으로 모순된 인식과 반응을 보이고 있다. 시사점은 방송심의 활동에 대한 시청자의 인식 유형을 통계적 방법을 활용하여 체계적으로 분류하고, 그 특성을 구체적으로 분석, 향후 심의에 대한 시청자들의 인식과 요구를 보다 과학적으로 파악할 수 있는 기초를 마련한 것이라고 볼 수 있다.
최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.
이 연구는 BMI 분류기준과 9점-신체상평정척도 분류기준의 일치도를 조사하여 현장적용의 유용성을 확인하고, 여대생들이 체형에 대해 실제로 인식하고 정도를 파악하여 체형인식의 왜곡에 대한 올바른 정보와 비만의 기준에 대한 정보 제공에 목적이 있다. BMI 분류기준과 신체상평정척도 분류기준의 일치도, 그리고 여대생의 BMI에 따른 신체상 인식 정도를 알아보기 위하여 교차분석, Spearman의 등위차상관계수 및 카파통계량을 산출하였다. 분석결과 일반 여자대학생이 판정한 신체상 평정척도 분류기준과 BMI 분류기준은 통계적으로 ${\rho}=.719$(p<.001)로 높은 상관과 ${\kappa}=.506$(p<.001)로 보통 수준의 일치도를 나타냈다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 신체상과 관련하여 인종의 특성에 따른 크기와 형태를 조정할 필요가 있으며 인구통계학적 특성이 다르거나 비만도가 높은 대상자를 선별하여 그들의 체형인식과 심리적인 측면에 관한 추가적인 연구가 필요하다.
생체정보를 이용한 인식 기술의 사회적 요구가 빠르게 증대함에 따라 생체인식 기술에 대한 신뢰성에 대한 요구 역시 급속하게 증대되고 있다. 생체인식 기술에 대한 신뢰성은 생체인식시스템의 인식률에 대한 시험과 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 통해 보장될 수 있다. 보안성 시험은 크게 시스템 내부 및 외부 공격에 대한 안전성 등에 대한 일련의 항목들에 대해 시험을 한다. 이러한 보안성 시험에 대해 국외의 경우 자국기준 또는 공통평가기준에 따라 지문인식시스템을 포함한 생체인식시스템에 대한 보안성 시험을 수행되고 있으나 국내에서는 이에 대한 연구가 아직 미진한 상태이다. 본 연구에서는 제시하는 지문인식시스템의 보안성 평가 방법론은 지문인식시스템을 시험할 때 어떤 면을 고려하여 시험해야 하는지에 대한 지침을 제공하기 위한 것이라 할 수 있다.
본 연구에서는 블랙박스 시뮬레이션 활동 과정에서 연구 참여 학생들의 모형 구성 특징과 인식적 기준을 탐색하였다. 연구를 위해 과학적 실행을 반영하는 비구조화된 문제상황인 블랙박스 시뮬레이션을 개발하여 활동에 적용하였다. 이 과정에 교육대학교 2학년 89명의 학생들이 참여하여 23개 모둠으로 나누어 블랙박스 내부구조에 대한 그들의 생각을 다양하게 가시화하여 모형화하고 수정하고 평가하는 등의 활동을 하였다. 모든 학생들의 활동 과정은 녹음 및 녹화되었고 분석에 활용하였다. 연구의 결과로 블랙박스 활동에서 학생들이 구성한 모형은 형태와 기능을 고려하여 4가지 유형으로 범주화되었다. 대표 모형을 선택하는 과정에서 모형 평가가 나타났으며, 모형 평가에는 실험적 정합성, 포괄성, 유비, 간명성, 구현가능성의 인식적 기준이 적용되었다. 이상의 연구 과정과 결과를 토대로 논의된 교육적 함의는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서 학생들이 참여한 블랙박스 시뮬레이션 활동은 모형을 구성하고 시험해 보면서 과학적 실행의 본질을 명시적 및 암묵적으로 체험할 수 있는 맥락을 제공하였다는데 교육적 의미가 있다. 둘째, 활동 초기부터 학생들이 모형 구성에 적용한 인식적 기준들, 즉 실험적 정합성, 포괄성, 유비, 간명성, 구현가능성이 모두 엄격하게 작동하진 않았으며 맥락에 따라 역동적으로 적용되었다. 셋째, 이 연구의 맥락뿐 아니라 다양하고 구체적인 맥락에서의 인식적 기준에 대한 연구는 과학적 실행의 본질에 대한 이해의 지평을 넓혀줄 것이다. 본 연구의 맥락이었던 시뮬레이션 활동은 미래 사회에서 더욱 중요시될 컴퓨팅적 사고와 연관된 연구로 이어질 수 있으며, 시범 연구인 본 연구의 맥락과 방법을 더 정교화 및 체계화한 추후 연구는 과학적 실행의 본질에 대한 풍부한 논의를 이끌 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 수중음의 안정적 실시간 인식을 위한 새로운 음원 인식 알고리즘을 다루고 있다 본 논문에서 이용된 주파수인식 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있는데 1)입력된 음파 신호를 duty cycle $50\%$의 디지털 신호로 바꾸고 기준 주파수의 음원을 duty cycle $50\%$, 위상차 0도 90도 180도 270도의 디지털 신호를 생성하는 부분, 2)입력된 음파신호를 4가지 위상의 각 기준신호와 배타적 논리합을 구하는 부분, 3)두 번째에서 만들어진 각 신호를 적분회로에 통과시키는 부분, 4)세 번째에서 발생한 각 신호중 최대값을 추출하여 입력된 음파신호의 주파수를 인식하는 부분으로 이루어져 있다. 이 회로에 대한 수치 해석을 통하여 각 부분의 특성치에 대한 최적 값 및 성능을 검증하였으며, 이의 결과를 각각 computer 수치 시험, 실제 회로 실험과 비교하였다.
본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.
전기통신설비중의 이용자가 사용하는 단말장치에 관한 국가 기술기준은 수년간 안정적으로 운용되어 왔으나, 근래에 와서 기존의 아날로그 전화망 접속 위주의 기준 내용을 최근 기술을 수용할 수 있는 구조로 개정하며, 국가간 통신협상 및 통신기기 인증의 상호 인정 추진 등의 추세에 맞추어 외국 규격과의 조화를 도모하고, 정부의 규칙/고시와 통신사업자의 공시 둥으로 분산되어 구조적으로 산만한 체계를 단순화 보완할 필요성을 인식하고 금년 초에 전면적인 개정이 있었다. 이 논문에서는 개정된 단말장치에 관한 기술기준의 제정 개념과 각 기준의 내용을 설명한다.
본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.
미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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