• 인간식물환경학회지
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• 제22권2호
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• pp.209-217
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• 2019

Generally human sensibility is expressed in a certain language. To discover the sensibility of visitors in relation to the forest environment, it is first necessary to determine their exact meanings. Furthermore, it is necessary to sort these terms according to their meanings based on an appropriate classification system. This study attempted to develop a classification system for forest sensibility vocabulary by extracting Korean words used by forest visitors to express their sensibilities in relation to the forest environment, and established the structure of the system to classify the accumulated vocabulary. For this purpose, we extracted forest sensibility words based on literature review of experiences reported in the past as well as interviews of forest visitors, and categorized the words by meanings using the Standard Korean Language Dictionary maintained by the National Institute of the Korean Language. Next, the classification system for these words was established with reference to the classification system for vocabulary in the Korean language examined in previous studies of Korean language and literature. As a result, 137 forest sensibility words were collected using a documentary survey, and we categorized these words into four types: emotion, sense, evaluation, and existence. Categorizing the collected forest sensibility words based on this Korean language classification system resulted in the extraction of 40 representative sensibility words. This experiment enabled us to determine from where our sensibilities that find expressions in the forest are derived, that is, from sight, hearing, smell, taste, or touch, along with various other aspects of how our human sensibilities are expressed such as whether the subject of a word is person-centered or object-centered. We believe that the results of this study can serve as foundational data about forest sensibility.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.