• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.337-338
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• 2022

본 연구에서는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하여 그 인식을 유형화하고 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 이를 통해 마스크를 착용하는 사람들이 어떤 생각을 가지고 마스크를 사용하는가와 어떤 제품을 원하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, 분석에는 쿼넬 pc프로그램을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 분류되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 본 연구는 20대만을 대상으로 하여 다른 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아보지 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 연령대의 마스크에 대한 인식을 알아볼 필요가 있으며, 인식유형에 따른 마스크 디자인 개발에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.525-532
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• 1992

본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.393-394
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• 2019

본 연구는 현재 임신 중인 임산부 중 6개월 이상의 임산부를 대상으로 스스로가 본인의 체형을 어떻게 인식하고 있는가 하는 주관적 평가를 유형화하고 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 이를 통해 임산부의 체형에 적합한 의복디자인 및 패턴설계에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 Q방법론을 사용하였으며, Q분석은 쿼넬 프로그램(QuANL pc program)을 사용하였다. 임산부의 체형에 대한 인식 유형은 가는 팔다리 중앙 반구형 복부 체형, 처진 복부 돌출 체형, 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형의 3가지 유형으로 분석되었다. 가는 팔다리 중앙반구형 복부 체형은 임신 전 BMI지수가 가장 낮아 정상에 속하였으며 팔다리는 가늘고 다른 부위는 거의 살이 찌지 않았으며 배만 나왔다고 인식하였다. 처진 복부 돌출 체형은 임신 전 BMI 지수가 가장 높아 과체중에 속한 유형으로 가슴둘레, 엉덩이둘레뿐만 아니라 몸에 전체적으로 살이 쪘으며, 배가 아래로 처진 체형으로 인식되었다. 굵은 윗팔 중앙 돌출 복부 체형은 제1유형과 같이 복부의 중앙부분이 돌출되어 있다고 인식하였으나 윗팔둘레가 굵어졌다고 인식하여 제1유형과는 차이를 나타냈다. 임신 전 BMI 지수는 중간인 그룹으로 정상에 속하였다. 향후 연구에서는 임산부의 실제 체형 분석을 통하여 본 연구의 인식체형과의 차이를 비교 분석해보는 것도 의미 있는 연구가 될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.149-150
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• 2022

본 연구는 20대에서 60대까지의 여성을 대상으로 하여 환경오염과 패션산업의 관계에 대해서 어떻게 생각하고 있는지를 조사하고 그 인식을 유형화하였다. 이를 통해 패션산업이 환경문제를 개선하기 위해 나아갈 방향에 대해 알아보고자 하였다. 패션과 환경오염에 대한 인식유형은 4개로 분석되었다. 제1유형은 의류를 생산하는 과정과 소비하는 과정이 환경오염을 유발한다고 인식하지만, 패스트패션을 선호하고 트렌드를 중시하는 유형이었다. 제2유형은 패션산업이 공기와 수질을 오염시킨다고 생각하며, 가격이 비싸다면 리사이클링 의류를 구매하지는 않는 유형이었다. 제3유형은 패션산업이 환경오염의 주범이 아니라고 생각하며, 옷을 구매하면 오래 착용함으로써 환경을 지켜야 한다고 생각하였다. 제4유형은 환경을 먼저 고려하고 헌 옷을 구매하고 옷을 바꿔 입는 등 환경오염을 줄이기 위해 노력하는 유형이었다. 환경의 중요성이 커진 만큼 패션분야에서도 환경오염을 줄일 수 있는 다양한 노력이 필요할 것으로 생각된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.450-452
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• 2021

본 논문은 범용의 한국어 패러프레이즈 문장 인식 모델 개발을 위한 연구를 다룬다. 범용의 목적을 위해서 가장 걸림돌이 되는 부분 중의 하나는 적대적 예제에 대한 강건성이다. 왜냐하면 패러프레이즈 문장 인식에 대한 적대적 예제는 일반 유형의 말뭉치로 학습시킨 인식 모델을 무력화 시킬 수 있기 때문이다. 또한 적대적 예제의 유형이 다양하기 때문에 다양한 유형에 대해서도 대응할 수 있어야 하는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제 유형과 일반 유형 모두에 대해서 패러프레이즈 문장 여부를 인식할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.601-602
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• 2020

본 연구에서는 질적연구방법인 Q방법론을 적용하여 대학생들을 대상으로 학과 점퍼에 대해서 어떤 생각을 가지고 있는지에 대한 주관적 평가와 인식 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 제1유형의 경우 학과 점퍼는 학과에 대한 소속감을 주고 학과를 홍보하는 역할을 한다고 인식하였다. 또, 학과 점퍼를 착용하면 행동을 조심하게 되지만, 활동이 편하고 주변 사람들의 좋은 평가를 이끌어내며 나의 신뢰감을 높여주는 효과가 있다고 생각하는 것으로 분석되었다. 제2유형의 경우 학과 점퍼는 활동하기 편하고 유행을 따르지 않는 무난한 디자인이라 만족스러우며, 학교 갈 때 늘 착용한다고 하였다. 제3유형은 학과 점퍼를 착용하면 동질감과 소속감을 준다고 하였고, 학과 점퍼가 유행을 따라가는 스타일이면 좋겠다고 생각하며 학과 점퍼 착용에 긍정적이고 잘 맞는다고 생각하는 유형이다. 대학생들의 학과 점퍼도 하나의 유니폼으로써 기능을 할 수 있도록 학과의 이미지나 상징성을 잘 나타내고, 활동량이 많은 대학생들의 신체적 특징을 반영하여 맞음새가 우수한 학과 점퍼가 개발되어야 할 것으로 생각된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.7
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• pp.283-290
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• 2015

In this paper, we propose a hybrid method for the recognition of answer types in the WiseQA system. The answer types are classified into two categories: the lexical answer type (LAT) and the semantic answer type (SAT). This paper proposes two models for the LAT detection. One is a rule-based model using question focuses. The other is a machine learning model based on sequence labeling. We also propose two models for the SAT classification. They are a machine learning model based on multiclass classification and a filtering-rule model based on the lexical answer type. The performance of the LAT detection and the SAT classification shows F1-score of 82.47% and precision of 77.13%, respectively. Compared with IBM Watson for the performance of the LAT, the precision is 1.0% lower and the recall is 7.4% higher.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.31 no.2
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• pp.189-209
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• 2014

This study examined librarians' perceptions of Information Commons(I.C.), user's information seeking behaviors, and new role of library in the digital ages. Interviews with 28 librarians found that the perceptions of the librarians were widely differed depending on their understandings of the nature of the space. The interview results were divided into three different categories of librarians: the librarians; 1) understanding library as a place only with academic functions, 2) library as academic place along with multi-cultural functions, and 3) library as open learning space with focus on creativity and discovery of users. The findings also indicated that all these perceptions are closely related to understanding of the role of library and its future development.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.319-321
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• 2001

본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.