This paper deals with the viewer's recognition of diversity on digital media services. For this reason, the researcher focused on the IPTV user, how the perception of the diversity of the digital media service affected the user's satisfaction. The results are as follows. First, digital media service user recognized that supply side diversity of media channel and VOD affect recognition of accessibility (easy of use) and perceived playfulness. Second user recognized that variety of performers and actors affect recognition of accessibility and perceived playfulness. Moreover, it was found that recognition of accessibility, actor's diversity, perceived playfulness affect use's recognition for media player's contribution of diversity, and media satisfaction. As in this paper, the researcher expects that this kind of methodology for confirming of user's recognition of diversity will contribute to preparing a future media policy.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.148-151
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1995
컴퓨터를 이용한 한글 인식 분야의 연구들은 연구결과에 대한 유용성이나 기대에 비해 만족할 만한 결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 이는 컴퓨터에서 한글 인식 모형을 구축하는데 있어서 도구의 역할을 하는 컴퓨터의 계산적 특성만을 고려한데서 그 원인들 중하나를 찾을 수 있다. 따라서 한글 인식 모형을 한글 자체의 구조여 특성 뿐 아니라, 실제 인간이 한글을 인식하는데 있어서 이용하는 기제들을 고려하여 제안되어야 할 것이다. 본 논문에서는 한글 문자의 특성을 고찰하고, 지금까지 지각심리학에서 행하여져온 인간의 한글 지각에 대한 연구 결과들 중 컴퓨터에서의 한글 인식 모형에 도움이 되는 사항들들 살펴 본 후, 한글 인식 모형 구축에 필요한 지각심리학의 매개변수들을 제시하려 한다. 이와 같은 고찰은 컴퓨터과학과 지각심리학이 한글 인식 분야에서 상보적인 입장을 취할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있으리라 기대된다.
음성 인식 기술과 뿌리를 공유하는 화자 인식 기술은 지난 수십 년간의 연구결과로 괄목할 만한 진보가 이루어졌으며 최근에는 일반화될 수 있으리라는 기대를 가지도록 하기에 충분했다. 하지만 이러한 기술이 실제 환경에 적용되었을 때, 발성 환경을 제어할 수 없으며 그 결과 훈련 환경과는 다른 환경에서 발성된 음성을 인식 해야하는 이른바 '불일치 조건(mismatch condition)' 현상이 발생하게된다. 초기에는 이 현상을 극복하기 위해 잡음 자체를 모델링하고 제거함으로써 훈련과 인식 환경의 차이를 일정하게 정규화(normalization)해주는 연구가 진행되었다. 하지만 최근에는 잡음에 의한 왜곡의 모델이 복잡하고 실제 인식 성능에 직접적으로 나타나지 않는 문제점을 추가로 극복하기 위해, 훈련과 인식 환경의 차이를 보상해주는(compensation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 화자인식기술과 함께 성능저하를 일으키는 불일치 요인들 및 그것들을 극복하기 위한 기술들을 소개하고자 한다.
최근 급속도로 발전하고 있는 생체인식 분야는 상업적인 활성화와 이에 따른 사용자의 신뢰성 확보를 위해 서로 다른 생체인식 제품들의 상호호환성과 상호연동성을 고려하여 표준화된 생체인식 데이터 및 API에 대한 기술 개발을 하고 있다. 그리고, 사용자의 신뢰성 확보를 위해 생체인식 제품에 대한 성능 및 보안성 평가기술 개발을 위해 국내외에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 국외의 경우 ANSI, NIST, IBIA, EU, AfB, 등의 기관을 통해 생체인식 제품들에 대한 표준을 연구하고 있으며, BioAPI, BAPI, HA-API 등과 같은 기술표준과 보안기술표준인 X9.84 및 생체인식 데이터 형식에 대한 표준인 CBEFF를 발표하였다. 그리고, 독일의 GISA, 영국의 CESG와 NPL, 그리고 미국의 NIAP와 BFC 등은 생체인식제품에 대하여 성능평가 및 보안성 평가 연구를 추진 중에 있다. 국내의 경우 KSIA, KBA, TTA TC10/SG3, ETRI 등을 통하여 표준화 작업을 진행하고 있으며 KISA에서 국책과제인 'Biometric 인증시스템 보안성 평가기술 개발'을 통해 성능 및 보안성 평가기술을 개발하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.308-310
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2011
최근 서비스 패러다임이 언제나 같은 서비스를 제공하는 수동적 형태의 서비스에서 현재의 상황에 맞게 (context-aware) 서비스를 제공하는 능동적 형태의 서비스로 변화하고 있다. 이때 현재 상황(context) 중에서 가장 중요한 정보가 위치정보이다. 따라서 효율적이면서도 정밀한 실내 위치인식 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구팀은 이러한 위치인식의 요구사항을 만족시키기 위해 WSN(Wireless Sensor Network)을 이용한 위치인식 시스템을 제안한 바 있다. 하지만 기존 방법은 높은 효율성에 비해 위치인식의 정밀도가 낮은 단점이 있었다. 본 연구에서는 기존에 제안한 위치인식 프로토콜의 단점을 보완하기 위해 fingerprint 중첩을 사용하여 보다 높은 정밀도를 가지는 위치인식 방법을 제안한다. 기존 LIDx 프로토콜과 제안한 방법을 병행함으로써 효율적이면서도 정밀한 위치 인식형 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.434-437
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2011
차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.
본고는 보상훈련 기간 중 일본 동북대학 응용정보학 연구센타에서 수행한 연구 결과를 기술한 것이다. 음소 단위에 의한 한국어의 대용량 단어인식을 위한 기초연구로서, 그 기본이 되는 단모음을 대상으로 포먼트 주파수에 의한 음운간의 특징 및 발성자간의 개인성의 분산을 살펴보고 Battacharyya 거리를 구하여 음운간의 식별의 곤란성을 도출하였다. 또한, Karbunen-Loeve변환 및 Bayes결정에 의한 인식 그리고 spectral local peak에 의한 인식등의 실험에 의해 효과적인 인식 방법에 관하여 고찰하였다
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본 연구는 컴퓨터에 의한 인쇄체 한글의 인식방법을 제안하고 있다. 일반적인 인식방법에서는 세선화과정 후의 이미지를 처리하고 있으나, 본 연구는 이 과정을 거치지 않고 원 이미지로부터 직업 패턴점들을 찾아내고, 이들을 이용하여 획을 결정하고 자모를 분리하였다. 문자 판별시에는 한글 의사 결정 나무(Decision-Tree)를 이용하여 자소를 분리하고 판별하였다. 본 연구는 자형에 관계없는 인식 방법을 제안 하였으므로 필기체 한글 인식에 기초를 제공하게 된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.460-462
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2001
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.434-436
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2023
본 연구는 관세 데이터를 BERT 기반 모델을 활용한 개체명 인식(NER)모델을 제안한다. 관세 분야 국내 첫 시도이며, 선행연구들과 달리 개체명 인식에 초점을 맞춘다. 관세 관련 텍스트에서 고유한 의미의 개체를 인식하는 것이 주요 목표이다. 이 연구는 관세 분야의 개체명 인식에 대한 이해도를 높이고 향후 HS 코드 검색 시스템 개발에 대한 기초 연구를 제공한다.
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