• 정보교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.175-186
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• 2015

본 연구에서는 전통적인 뒤집힌 교수학습모형의 단점을 보완하기 위해 스마트 교실에서 디지털교과서를 활용하는 방안을 제시하고, 그것을 체계화하여 PATROL 모형을 개발하였다. 첫째, 계획단계(Planning)는 교사가 앞으로 진행할 수업을 설계한다. 둘째, 실행단계(Action)는 학생들이 가정에서 디지털교과서를 활용하여 자율적인 온라인학습과 과제를 수행한다. 셋째, 추적단계(Tracking)는 디지털교과서가 실행단계의 활동 상황이나 결과물을 분석한다. 넷째, 추천단계(Recommending)는 디지털교과서가 데이터 분석 결과를 토대로 교사에게 교실 수업활동을 제안한다. 다섯째, 요구단계(Ordering)는 학생들이 교실 수업 중에 필요한 자료를 요청한다. 여섯째, 안내단계(Leading)는 교사가 학생들의 학습 활동을 관찰하여 수준별 자료를 제공한다. PATROL 모형을 2개 학교에 시범 운영한 결과, 학생의 주도적 발언이 많아졌고, 전체 활동보다는 모둠활동이나 개별활동이 활발하게 이루어졌으며, 교사의 궤간 순시하는 시간이 증가하여 긍정적인 결과를 나타냈다.

• 정보교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.625-632
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• 2014

정보통신기술의 발달로 인하여 스마트 기기와 앱, SNS, 미러링 등을 이용한 의사소통이 이루어지고 있으며 이러한 사회의 변화를 반영하여 최근 다양한 협업 상호작용을 강조한 스마트교육이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생의 의사소통능력을 신장시키기 위해 스마트교육과 LT 협동학습 모형을 연계한 '스마트 기반 협동학습' 모형을 개발하여 초등학교 3학년 사회과 수업에서 적용하고 스마트 기반 협동학습과 일반적인 협동학습이 의사소통능력에 미치는 영향을 각각 비교, 분석하였다. 그 결과, 일반적인 협동학습 모형을 적용한 수업의 초등학생들보다 스마트 기반 협동학습을 적용한 사회과 수업에서 초등학생들의 표현, 경청과 이해, 상호작용 등 의사소통능력의 모든 하위 영역이 신장되었다. 이는 스마트 기반 협동학습이 학습자의 생각이나 의견을 말과 글로 명료하게 표현하게 하고, 다른 학생들의 말과 글의 의미를 파악할 수 있게 해 주며 사회적 상황에서 목적에 맞게 상호작용하는 능력을 향상시켜 준다고 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.77-92
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• 2020

When automatic speech recognition (ASR) is provided as a cloud service, it is easy to collect voice and application domain data from users. Harnessing these data will facilitate the provision of more personalized services. In this paper, we demonstrate our transfer learning-based knowledge service that built with the user-generated data collected through our novel system that deliveries personalized ASR service. First, we discuss the motivation, challenges, and prospects of building up such a knowledge-based service-oriented system. Second, we present a Quadruple Transfer Learning (QTL) method that can learn a classification model from a source domain and transfer it to a target domain. Third, we provide an overview architecture of our novel system that collects voice data from mobile users, labels the data via crowdsourcing, utilises these collected user-generated data to train different machine learning models, and delivers the personalised real-time cloud services. Finally, we use the E-Book data collected from our system to train classification models and apply them in the smart TV domain, and the experimental results show that our QTL method is effective in two classification tasks, which confirms that the knowledge transfer provides a value-added service for the upper-layer mobile applications in different domains.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.85-95
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• 1996

본 논문에서는 음성 신호의 시간축 변화에 널리 사용되고 있는 SOLA(Synchronized Over-Lap and ADD)기법을 사용하여 더빙된 신호를 본래의 음성 신호와 시간적으로 일치시키는 기법을 제안하였다. 방송 녹음의 경우, 큰 레벨의 배경 잡음등으로 인하여 스튜디오에서의 재녹음이 필요한 경우가 발생하게 된다. 이러한 재녹음 신호는 원래의 녹음 시간과 비교하여 대략 200msec의 시간차이를 갖게 되며, 이러한 시간차이는 화면과 음성과의 합성시 입모양이 서로 불일치하는 현상을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 먼저 에너지궤적을 통해 원녹음 신호와 더빙 신호간의 어절 시작점을 서로 일치시키고, 어절내의 음소 위치를 동기화시키기 위하여 LPC 켑스트럼 분석과 DTW(Dynamic Time Warping)을 적용하였다. 음소가 서로 일치하는 지점은 원래의 녹음 신호와 더빙된 신호간의 LPC켑스트럼 자승 오차가 취소로 되는 지점을 탐색함으로서 결정된다. 음성의 합성시에는 인접 프레임간의 위상 관계가 서로 일치하도록 SOLA 방법을 사용하였다. 컴퓨터를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리즘을 통해 시간축 보정된 음성 신호는 음성 파형, 스펙트로그램 및 청취상으로 원래의 녹음 신호와 시간적으로 서로 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.40-49
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• 1994

본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.78-85
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• 1999

본 논문에서는 현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 멜켑스트럼의 성능 향상 방안을 제안한다. 일반적으로 멜켑스트럼은 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭이 일정한 critical band 필터들을 사용하여 구한다. 그러나 필터의 특성에 따라 멜켑스트럼의 값들이 달라지게 되고, 이에 따라 인식 성능도 변하게 된다. 본 논문에서는 삼각형과 사각형 모양의 critical band 필터를 사용하여 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하고 이에 따른 인식 성능을 분석한다. 또한 최적화 알고리즘인 simplex 방법을 사용하여 필터의 중심 주파수와 대역폭을 각각 변화시키면서 최적의 성능을 나타내는 필터를 구하는 방법을 제안한다. 인식 알고리즘으로 DTW (dynamic time warping)를 사용하고, 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 실험을 수행하였다. 사각형 모양의 필터가 삼각형 모양의 필터 보다 우수한 성능을 보여 주었고 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.123-126
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• 2004

본 논문은 잡음환경 하에서의 효율적인 문맥의존 음향 모델 구성에 대한 기초연구로서 잡음환경 하에서의 유사 음소단위 수에 따른 연속 음성인식 성능을 비교, 평가한 결과에 대한 보고이다. 기존의 연구[1,2]로부터 연속음성 인식의 경우 문맥종속모델은 변이음을 고려한 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용하는 것보다 더 좋은 인식성능을 나타냄을 알 수 있었다. 이 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 잡음환경에서도 효율적인 문맥 의존 음향모델을 구성하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 다양한 잡음환경을 고려하기 위해 White, Pink, LAB 잡음을 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio) 5dB, 10dB, 15dB 레벨로 음성에 부가한 후 각 유사음소단위 수에 따른 연속음성인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 clear 환경인 경우에 약 $7\%$와 $17\%$ 향상된 단어인식률과 문장 인식률을 얻을 수 있었으며, 각 잡음환경에서도 39유사음소를 이용한 경우가 48유사음소를 이용한 경우보다 평균 적으로 $17\%$와 $28\%$ 향상된 단어인식률과 문장인식률을 얻을 수 있어 39유사음소 단위가 한국어 연속음성인식에 더 적합하고 잡음환경에서도 유효함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.45-56
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• 2015

본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제52권6호
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• pp.701-704
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• 2009

Smith-Magenis 증후군(SMS)은 17번 염색체에서 유전물질을 향유한 곳이 일부 떨어져 나가면서 생기는 질환으로, 신체, 발달 및 행동상의 특징적 이상이 나타나는 질환이다. 출생빈도는 출생아 25,000명 중에 한 명 꼴로 출생하는 것으로 알려져 있으나 최근 분자유전학적 진단 기술의 발달로 이 질환의 환자수가 점차 증가되고 있다. 다양한 임상증상과 더불어 수면장애, 경련에 대한 치료뿐만 아니라 적절한 언어, 행동학적 치료가 필요하다. 저자들은 SMS 환아 2예를 진단하고 치료하고 있는 경험이 있어 이를 보고하는 바이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권9호
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• pp.266-282
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• 2005

만화영상은 이미지적 속성과 언어적 속성으로 되어있으며, 유머와 풍자적 내용이 밀접하게 관계되어 있다. 그리고 영상매체에서 동물 소재로 표현되었던 풍자적 표현 기법들을 연구 ${\cdot}$ 분석한다. 그 방법으로 이론적 배경은 동물 만화 영상의 역사적 배경으로 선사시대 원시 동굴 벽화로부터 시작하여 현대의 다양한 만화영상 캐릭터 산업까지 간략한 흐름을 살펴본다. 그리고 동물 풍자적 표현 유형으로 동물 묘사의 문학적 표현의 다양한 유형을 정리해 본다. 마지막으로 문학에서의 풍자 표현 기법인 비유적 표현, 상징적 표현, 수사적 표현들의 개념을 알아보고 비교하여 작품분석을 시도한다. 이러한 시도는 기존에 개념화되었던 인문학적 분류와 새로운 시각영상예술인 만화영상매체에 의미 연결 및 결합의 기초 분석법을 제시하고, 또한 자료들을 데이터베이스화함을 목적으로 한다. 이러한 축적된 자료들은 만화영상에 창작되는 동물 캐릭터들의 내적인 풍자 속성의 이야기 생산 및 그 의미작용에 대한 세부적인 자료를 제시할 것이다.