이 논문에서는 접근성 있는 리치 인터넷 애플리케이션을 구현하였을 때 우리나라에서 입수 가능한 화면 낭독 프로그램이 이들 리치 인터넷 애플리케이션의 접근성 기능을 충분히 지원하는가를 실험을 통하여 파악하였다. 실험 결과, 미국 Freedom Scientific사의 JAWS for Windows 10.0 한글판이 실험에 사용한 모든 애플리케이션의 접근성 기능을 지원하였다. 그러나 국산 화면 낭독 프로그램은 개발 환경에 따라 접근성 지원 기능이 떨어지고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.
컴퓨터 스크린상에 어떤 물체의 형상을 나타낼 때 각 형태에 따라 그 표현 기법은 크게 두 분야로 나뉘게 되는데 대부분의 기계부품들처럼 원통이나 평면 등과 같이 기하학적 기본형태들로 이루어진 것과 사람이나 동물처럼 형상자체가 단순한 수학적공식으로 표현이 불가능한 형태(Free Form Geometry)로 분류된다. 어떤 대상물체가 선정되면 그것의 기하학적 형상을 먼저 컴퓨터 스크린상에 정확한 형상데이터로 표현된 다음 가시화를 위한 것이든 시뮬레이션 목적이든 그 형상 데이터가 이용된다. 이처럼 컴퓨터에 의한 모의 실험에서 대상물체를 모델링하는 단계는 반드시 필요하다. 최근 컴퓨터에 의한 각종 모델의 시뮬레이션을 시도할 때 Modeling 단계에서 수학적 공식으로 표현이 가능한 모델(Mathemeatical model)보다 임의 형태를 가진 모델(Physical model)표현에 많은 애로를 겪고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인간이나 항공기처럼 복잡한 형태를 가진 물체형상을 컴퓨터 스크린상에 표현할 때 비교적 실물에 가까운 형상데이터를 얻는 기법들에 대해 기술하고 그 결과를 소개한다. 특히 인간의 정적 또는 동적인 자세변화에 따른 각 신체 부위의 정확한 계량분석을 시도할 때 본 기법들의 응용이 가능하다.
본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.
본 논문에서는 사람의 수작업을 통해서 작업을 하고 있는 도로 노면 문자 도색 작업을 자동화하기 위해 문자의 요소 인식과 인식한 결과로 문자 구성 정보를 전달하고, 이 정보를 이용하여 문자를 도색하는 프로그램을 구성하여 도로 노면 문자 도색 모의실험을 수행하였다. 정보처리기기에 프로그램을 구성하여 작업할 문자들을 입력 받아, 이미지 변환과 세선화와 역세선화를 거쳐 만들어진 영상에서 끝점, 2모음점, 3선 이상 모음점, 고립점 등 특징 점들을 추출하고 특징점들을 이용하여 글자를 인식하고, 특징점들을 이용하여 만든 정보를 도로 노면 문자 도색용 장비로 보낸다는 가정 하에 도색 프로그램을 수행 후, 나타난 결과를 피드백 하여 도색 프로그램을 수정하여 도로 노면 문자 도색 작업에 쓸 수 있는 성능의 결과를 구성하였다.
본 논문에서는 전이중(full duplex)으로 동작하는 멀티미디어 PC의 음성 명령어 인식기의 성능 향상을 위한 적응 음향 반향 제거기를 구현하였다. 최근 들어 일고 있는 인간과 컴퓨터의 인터페이스를 쉽고 친밀하게 하려는 노력은 음성으로 제어하는 컴퓨터의 탄생을 예고하고 있다. 이러한 시스템을 전이중 모드에서 사용할 경우 음향 반향은 피할 수 없는 현상이다. 본 논문에서는 이러한 음향 반향을 제거하기 위해서 서브밴드 적응 필터 구조를 이용하여 실시간 처리가 가능한 음향 반향 제거기를 설계하였다. 또한, 동시통화시 음성의 왜곡을 줄이는 스위칭 구조를 사용하였다. 동시통화의 검출은 상호상관도를 이용하여 구현하였다. 이렇게 구현된 반향제거기를 음향 입출력 루틴과 음성 인식기와 결합하여 Windows 95상에서 실시간으로 동작하는 음성 명령어 인식 소프트웨어를 완성하였다. 모의 실험 및 실시간 실험을 통하여 반향 제거기의 성능을 검증하였고, 음성인식 실험을 수행하여 반향 제거기가 인식율 향상에 기여함을 확인하였다.
양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이미지 분류에 쓰이는 최신 모델로 CNN과 ImageNet을 기반으로 한 EfficientNet을 활용해서 Square, Oval, Oblong, Round, Heart 총 다섯 가지의 얼굴 모양으로 분류하는 task에 두 가지 데이터로 실험해보고 추가적으로 Image Augmentation 기법을 활용해 성능향상을 보였다.
최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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