• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.269-270
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• 2009

이러닝 학습은 다양한 목적을 지닌 많은 대상들에게 눈부실만한 기여를 하고 있음에도 불구하고 이러닝의 특성을 가장 절실히 필요로 하는 장애인과 노인 등의 소외된 사람들에게 혜택을 주지 못하고 있다는 점은 안타까운 일이다. 이러한 현실에 대하여, 그동안 정보통신기술분야에서도 소외된 대상들을 고려한 접근성 관련 제도적 개선이 이루어져 왔다는 점을 상기한다면, 자성만이 아니라 그 이유를 조사할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 이러닝 기업 CEO의 인식을 조사하여 웹 접근성과 관련한 제도적인 여건 속에서도 학습 환경에서는 여전히 접근성 개선이 이루어지지 않는 이유를 찾아보고 개선 방안을 제시하는 데 있다. 위의 목적을 위하여 현업에 종사하는 운영자와 개발자들을 대상으로 보편적 교수 설계을 위한 이러닝의 접근성 관련 인식을 조사하였다, 그 결과 이러닝 접근성에 대한 CEO의 인식은 매우 저조하며, 중요성에 대해서는 공감하나 비용적인 부담으로 인해 보편적 이러닝 콘텐츠 개발은 불가능하다고 생각하고 있었다. 이러닝 기업 CEO의 낮은 인식은 곧 개발자와 교수설계자들에게 접근성 기술 적용의 필요성을 강조하지 않는 결과를 초래하고 있다. 이에 대한 개선을 위해서는 우선 정부와 관련기관의 적극적인 홍보와 제도적 장치가 필수적이며, 현재 제공되는 이러닝의 접근성 개선을 위한 연구와 지원방안이 필요하며, 구체적으로는 보편적 학습설계와 접근성에 대한 교육과 확산을 위한 대안이 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.5
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• pp.379-384
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the problems of the rapidly increasing voice interface and to find out what results will be obtained when the new gesture interaction is applied to the product, and to suggest the improvement method for a better user experience. Through the literature review, I have conducted a theoretical review on the changes in the product interface used in the product and the difference between them, and then conducted in-depth interviews on the 20-30 users who used voice recognition as a product trigger. As a result, it was concluded that the decline in the reliability of accuracy leads to a decrease in the preference of voice recognition interactions and an needs of appropriate interface for the functional aspect of non-relavancy in physical distance as a product trigger. This study is meaningful in that it has found a problem with the study of the product trigger interface and suggested improvement measures, and hope to be helpful in follow-up study.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.18-23
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• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

• 한국과학기술학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.1-34
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• 2008

본 인식 조사에서 나타난 결과와 개선 방안의 도출과 관련한 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국내 연구부정행위 실태는 우려할만한 수준으로 나타났다. 위조, 변조, 표절, 부당한 저자 배분, 업적 부풀림 등 연구부정행위에 대해 연구비 유용이나 횡령보다 훨씬 더 만연한 것으로 응답하였다. 연구부정행위가 발각되는 정도에 대해서는 의견이 분분하였으나 처벌의 수위는 엄격하지 않다고 생각하는 것으로 나타났다. 본인의 연구윤리 의식이 타인에 비해 높은 것으로 자부하고 있으나 부정행위 인지시의 행동에 대해서는 바람직하다고 생각하는 행동과 자신의 예상 행동 사이에 괴리를 보였고, 바람직하다고 생각하는 행동도 매우 소극적인 것으로 나타났다. 부정행위 실태 조사에서 나타난 중요한 사실은 주로 기초 연구를 수행하는 과기부/교육부 사업 수행자가 응용이나 개발 연구를 수행하는 산자부/정통부 사업 수행자에 비해 자신의 연구 분야에서 연구부정행위가 훨씬 더 만연해 있는 것으로 응답한 것이다. 둘째, 가장 심각한 연구윤리 저해 요인에 대해서는 단기간 성과의 강조, 연구 수주의 경쟁 심화, 정량적 성과 주의 등을 꼽았으며, 전체적으로 개인적/문화적 요인보다는 구조적/조직적 요인, 특히 구조적 요인이 더 중요한 것으로 인식하고 있었다. 신뢰도 분석 결과 제3장에서의 분석을 바탕으로 본 연구에서 제시한 구조적, 조직적, 개인적, 문화적 요인의 구분은 유효한 구분으로 나타났다. 대학에 비해 정출연 소속 연구자들이 구조적 요인이 연구부정행위와 더 관련이 많다고 인식하고 있었으며, 기업 소속 연구자들은 구조적 요인이나 조직적 요인과의 관련성이 더 적은 것으로 인식하고 있어 본 연구에서 제시한 여러 저해 요인들이 대학이나 정출연에 더욱 밀접한 것으로 나타났다. 개인적 요인에 대해서는 여성이나 고연령층에서 부정행위와의 관련성을 더 크게 느끼고 있었다. 셋째, 개선 방안에 대해서는 과도한 연구비의 집중 방지, 소규모 개인과제 확대, 평가의 전문성과 공정성 확보를 가장 효과적인 방안으로 인식하고 있었다. 부정행위에 대한 처벌의 강화와 양적 평가의 개선에 대해서도 효과를 높이 기대하고 있었다. 연구윤리 교육이나 상대 평가의 강화, 진실성 검증 시스템의 보완 등에 대해서는 큰 효과를 기대하지 않고 있었으나 이는 국내에서 그동안 연구윤리에 대한 체계적 교육이나 진실성 검증 시스템이 존재하지 않은 탓에 연구자들이 그 효과를 잘 인식하지 못하고 있다는 점이 고려되어야 할 것이다. 개선 방안을 크게 평가, 선정, 수행, 연구윤리의 인프라로 구분하였을 때에는 선정과 평가와 관련된 개선이 시급한 것으로 인식하고 있었다. 사업별로는 과기부/교육부 사업 수행자가 선정과 관련된 개선의 효과를 더욱 크게 느끼고 있었고 소속기관으로는 대학 연구자들이 더욱 크게 느끼고 있어, 소규모 과제의 확대와 연구비 집중 문제 해결, 경쟁 완화 등이 대학과 기초연구분야에 더욱 절실하다는 것을 나타내었다. 전체적으로 제시된 세부 항목에 대해 과기부/교육부 사업 수행자가 산자부/정통부 사업 수행자보다 효과성을 높게 보고 있는 것은 연구부정행위 실태에 대해서도 더 심각하게 인식하는 것과 맥락을 같이한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 여러 개선 방안들을 단계적으로 적용한다고 할 때 우선 기초연구나 개인 단위 과제 중심으로 적용하는 것이 효과성이나 필요성의 측면에서 모두 바람직한 것으로 판단된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.17-23
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• 2016

실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.3-6
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• 1991

본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.595-597
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• 2003

오프라인 필기체 숫자 인식에서 다양한 변형을 잘 흡수 할 수 있는 효율적인 특징을 찾는 것은 중요한 일이며, 본 논문에서는 이를 위해 다양한 단일특징들을 구현 하였으며, 단일 특징만으로는 만족 할 만한 성능을 기대하기 어렵기 때문에 다양한 단일 특징을 복합특징으로 구성하였다. 또한 오프라인 필기체 숫자인식에서 좋은 성능을 발휘하는 것으로 알려진 신경회로망으로 학습을 하였으며, 인식의 성능을 개선시키기 위해 효과적인 특징을 조합하여 하나의 단일 신경회로망들을 구성하고 그것을 다시 복합신경회로망으로 구성하여 성능을 실험 함으로서 성능의 향상을 볼 수 있었고, 신경회로망에 더하여 성능을 개선시키기 위해 신경회로망을 보완 할 수 있는 다수결 투표 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 신경회로망의 인식 결과를 비교 분석하여 최적의 특징을 찾아 낸 결과를 2차 다수결 투표를 사용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해서 Concorida 대학교의 CENPARIMI 숫자 데이터 베이스를 가지고 인식을 수행 하였으며. 그 결과 97.40%의 정인식률과 0.75%의 오인식률 그리고 1.85%의 거부률을 보였다.