• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.718-720
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• 2005

이동 단말기의 대중화로 사용자는 시간과 공간의 제약 없이 필요한 다양한 정보 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자 인터페이스에 있어 이동 단말기는 제약사항이 않음으로 적시적소에 원하는 정보를 접근하기가 어렵기 때문에 음성인식을 통한 인터페이스 연구가 진행되고 있으며, 특히 잡음환경에서 강인한 음성인식 처리를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 잡음환경을 위한 음성인식 접근 방법으로는 언어모델의 개선과 음향모델 개선으로 크게 구분할 수 있다. 그러나 이러한 접근 방법들은 적용하는데 있어 많은 시간과 비용이 요구됨으로 효율성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 효율성 문제를 보완하기 위해 음성인식기로부터 인식되어 나오는 결과를 문맥정보와 융합하여 정보를 추출하고 이 정보를 이용한 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 오류를 적은 비용과 시간으로 수정하여 이동 단말기에 이용할 수 있도록 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.1-5
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• 2002

본 논문에서는 실용적인 한국어 가격 문장인식기를 구성하기 위한 유한 상태 망(FSN)의 개선된 문법적인 구조를 제안한다. 기존에 제안된 가격 문장의 문법 제한은 실용적인 한국어 가격 문장의 인식을 위하여 문법 제한과 문법적인 구조를 수정해야 할 필요가 있다. 문법 제한은 실용적 관점에서 한국어 가격 문장의 세 번째와 네 번째 문법 제한을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 문법 제한을 개선하였고, FSN[1]의 문법적인 구조의 단점을 보완하였다. 개선된 문법적 구조의 성능평가를 위하여 FSN0, FSN-1, FSN-2의 세 가지 실험을 하여 평가하였다. 가격 문장의 인식결과, 단어 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 81.37%, 83.92%, 85.49%의 성능을 보였다. 또한 문장 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 35%, 45%, 52%의 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.113-115
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• 2015

각종 자연적 사회적 재난 위험의 증가와 함께 국내에서도 선진국과 같은 대국민 경보 전달체계의 정비가 진행중이다. 본 연구는 경보 전달 체계에 대한 시민들의 인식 실태를 조사 분석하고, 시민들의 인식을 바탕으로 한 시스템 개선 방향점을 찾아보고자 했다. 조사 결과에 의하면 현재 시민들의 경보 전달에 관한 인식은 매우 낮은 것으로 나타났다. 이런 경보 전달의 문제를 해결하는 시스템적 방법으로는 도심형의 야외 디지털 전달체계와 구내방송을 활용한 건물내 전달 체계 개선이 필요한 것으로 파악되었다. 또 한편으로는 경보 상황에서 사람들의 실질적 대응 행동 유발의 전략적 사회 맥락을 제공하는 연구가 필요하다는 것이 나타났다. 예를 들어 왜 사람들은 실제 경보 메시지를 받으면 방송에 주목하게 되는지, 또 그런 시민에게 어떤 식으로 대응 행동 가이드를 제공할지가 앞으로의 과제로 부각되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.433-444
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• 2000

본 논문은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식에 대한 연구이다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 SOFM을 적용한 윤곽선(Contour)추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 ART알고리즘은 클러스터링 하는데 있어서 임의의 패턴과 저장된 패턴사이의 불일치 허용도를 나타내는 유사도(vigilance threshold)를 동적으로 설정함으로써 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 개선한다. 추출 실험 결과, 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 추출 방법이 RGB와 HSI 컬러 정보를 이용한 추출 방법보다 추출율이 개선되었다. 인식 결과에서도 개선된 퍼지 ART알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘과 SOFM 알고리즘보다 인식율이 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.250-263
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• 2019

본 연구는 일반인들이 정신질환을 가진 사람들에 대한 인식을 개선시키기 위한 일환으로 공공 노력의 필요성을 제기하고 방안을 제시하기 위함이다. 그리고 정신질환태도에 관한 인구통계학적인 차이, 인식개선을 위한 공익광고 필요성과 매체별로 현재수준과 기대수준을 비교 분석한 후 이를 개선하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 치료를 통해 완전히 회복될 수 있는 우울증, 강박증, 공황장애를 중심을 살펴보았고 서울과 수도권에 거주하는 일반인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 응답자들의 정신질환자에 대한 태도에 대한 인식차이에서는 성별, 결혼상태, 연령대, 가족 중 정신질환 치료 경험 유무에 따라 정신질환자에 대한 태도에서 인식차이가 있음을 확인하였다. 반면 종교, 월수입, 학력에 따른 인식차이는 유의하지 않음을 확인할 수 있었다. 또한 대부분의 응답자는 인식개선을 위해 공공의 노력 즉, 대중매체를 통한 노력이 필요하다고 인식하는 것을 확인하였고 TV광고, 인터넷, 라디오, 광고탑, 운송수단의 활용을 통한 광고가 강화되어야한다고 생각하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 정신질환자의 인식 개선을 위해 대중매체를 통한 광고의 필요성을 제시하였고 이를 강화하기 위한 방안으로 사회적 차원, 조직적 차원, 개인적 차원을 중심으로 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.866-869
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• 2013

기존의 프레임 알로하 알고리즘은 효율적인 태그 인식을 위해 프레임 크기를 변경시키는 방법을 이용한다. 그러나 태그수가 최대 프레임 크기보다 많은 경우, 프레임 크기 변경만으로는 태그 충돌을 줄일 수 없어 태그 인식 시간이 증가한다. 특히 주기적 브로드캐스트 알고리즘을 전송하여 태그수를 결정하여 인식을 주기적으로 인식하여야만 하기에 인식 효과를 개선하기 위해서는 제한점이 있다고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 브로드캐스트 기반 인식의 문제점을 해결하기 위해 개선한 중재자를 적용하여 태그 요청시 필요한 브로드캐스트 기반의 프레임 알로하 방식을 개선하여 최소한의 브로드캐스트 적용 방식인 TAFSA (Tag-Arbitor Frame slotted Alhoa) 알고리즘을 제안한다. 시물레이션 결과 TAFSA 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 0.7배 이상의 성능이 향상됨을 보임을 알 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제29권1호
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• pp.45-62
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• 2012

본 연구는 어린이 도서관 서비스 제공자인 사서와 어린이 이용자의 전자책 인식 및 이용을 살펴보고 서비스 개선 방안을 제시하였다. 이를 위해 5개 어린이 도서관에 근무하는 사서 55명을 대상으로 전자책에 대한 인식과 이용, 서비스 현황, 개선 사항을 파악하였다. 또한 동일한 도서관의 어린이 이용자 30명을 선정하여 전자책에 대한 인식과 이용행태를 조사하였다. 두 집단의 전자책에 대한 인식과 이용행태를 비교 분석하였으며, 어린이 도서관의 전자책 서비스 개선 방안으로 전자책 콘텐츠와 공간 및 시설의 충분한 제공, 이용자 교육 프로그램 개발과 적극적인 전자책 서비스 홍보, 전자책 담당 사서의 전문성을 개발할 수 있는 프로그램 제공의 필요성을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.42-48
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• 2000

본 논문에서는 칼라 CCD 카메라로부터 입력된 얼굴 영상에서 피부색 정보와 눈, 코, 입 등의 얼굴 영역 특징 자 및 턱 선의 선형 적 특징을 이용한 얼굴 영상 인식 알고리즘을 제안하져다. 제안한 알고리즘에서는 인간의 시각 체계와 비교적 유사한 HSI 좌표계 상에서 피부색에 대한 색상 정보와 명암값 정보를 함께 이용함으로써 얼굴영역 추출의 효율을 높였고, 인종에 따라 적응적인 추출이 가능하도록 하였다. 또한 추출된 얼굴 영역에서 얼굴 인식율 개선을 위해 눈, 코, 입 등의 구조적 위치정보와 턱선의 선형적인 특징값을 이용하여 얼굴 인식율을 개선하였다. 제안한 알고리즘에서는 기존의 명암 정보를 이용하는 방법과는 달리 색상 정보와 명암 정보를 함께 이용함으로써 정확한 얼굴영역의 검출이 가긍하였으며 인식 방법에 있어서 구조적 특징자 외에 턱선의 선형적인 관계값을 이용함으로써 인식 효율을 개선하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.135-140
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• 2015

일반적인 CHMM 어휘 인식 시스템은 어휘 인식에 대한 모델들의 관측 확률 인식률이 낮고, 일부 단위 음소 모델에만 적용되어 제한적으로 사용되는 문제점이 있다. 또한, 어휘 탐색에서 어휘의 의미가 다양하여 탐색된 어휘가 사용자의 요구에 부합되지 않는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 음소인식을 수행하고, 개선된 k-means 알고리즘을 이용하여 어휘 특성에 따른 제한적인 탐색 문제점을 해결하였다. 성능 실험은 기존의 시스템과 비교하여 정확도와 재현율로 대변되는 효과성을 측정하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 83%, 재현율은 67%로 나타났다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.195-202
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• 2004

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.