동계스포츠는 레저인구의 확대와 함께 국내 및 국제수준의 대회가 자주 개최됨에 따라 수요자 중심의 스포츠 정보가 더욱 필요해지고 있다. 특히 기상 및 환경정보는 동계스포츠대회를 조직체는 물론이고 직접 진행을 하는 경기운영요원 및 지도자와 선수 모두에게 필수적인 요소가 되고 있다. 이 연구는 동계 스포츠 설상 종목을 4개의 종목군으로 그룹화하여 각 그룹별 기상 및 환경정보에 의해 경기운영 및 경기력을 위한 제고하는 중요성 요인이 무엇인가를 구명(究明)하는데 목적이 있었다. 이 연구는 질적연구방법에 의해 이루어졌으며, 11명의 동계스포츠 관련자들이 유목적적 표집법(purposeful sampling)에 의해 정보제공자로서 선정하였다. 심층면담(in-depth interview)을 통해 얻은 자료는 내용분석(content analysis)과 함께 유형화(categorizing)과정으로 분석되었다. 이러한 과정을 통해 얻은 결론은 동계 스포츠경기를 위해 종목별 특화된 기상 및 환경정보 요소들에 의해 경기운영과 경기력에 중요하게 고려해야 하는 요인들이 구명하였다. 이는 동계스포츠 특성에 맞는 세분화된 정보를 제공하여 정보수요자의 활용과 정보재생산의 의미를 갖는다.
킬체인(Kill Chain)이 최근에 북한의 핵실험, 미사일 발사 등으로 인해 주목을 받고 있으며, 조기 구축의 필요성이 대두되고 있다. 킬체인 구축을 구체화하기 위하여 센서와 타격무기가 효과적으로 작전을 지원할 수 있도록 한국형 킬체인 네트워크에 대하여 검토해야 한다. 특히, 산악지역 및 해양을 포함한 짧은 종심의 합동전장 환경에서 적 위협으로부터 공격 대응시간을 단축할 수 있는 적합한 표적정보 전달 네트워크가 필요하다. 현재 작전에서는 다양한 유 무선 통신체계를 이용하여 음성, 데이터, 이미지, 문자 등을 작전에 활용하고 있다. 그러므로 본 논문은 킬체인에서 적용될 수 있는 표적정보 전달 네트워크에 대하여 분석하는 것이다. 그리고 네트워크의 정책적 대안에 대한 확증을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 적용하여 킬체인에 적합한 표적정보 전달 네트워크를 식별하였다. 이를 통해 합동 전장 환경하에서 적용 가능한 킬체인 표적정보 전달 네트워크 및 구축방안을 제시하였다.
화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.
최근 MANET은 다양한 분야에서 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 DSR, AODV, TORA 등과 같은 요구 기반 라우팅 프로토콜을 대상으로 응용 서비스, 대역폭, 데이터 전송률 사이의 관계를 분석하여 제시하고자 한다. 응용 서비스 데이터는 센서 데이터, 문자 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 분류하였다. 실험은 OPNET을 사용하여 약 20개의 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크를 설계하여 실시하였다. 실험의 평가척도는 패킥 전송 성공률, 평균 종단 지연 미 라우팅 로드의 3가지로 하였으며, 실험 결과로서 응용 서비스 데이터 유형에 따라 최적의 요구 기반 라우팅 알고리즘의 선정과 이를 지원하기 위한 무선 통신 특성에 대한 재원을 얻을 수 있었다. 실험 결과를 종합해 보면 요구 기반 라우팅 프로토콜중 TORA가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 실험의 연구 결과는 대규모 무선 네트워크를 위한 Ad-hoc 라우팅 프로토콜 개발시 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
안전신문고는 2014년부터 운영되고 있으며, 2019년 7월까지 약 1백만 건의 누적신고건수가 존재한다. 본 연구에서는 정보화시대가 되고 있는 현 시점에서 약 116만 건이 넘은 안전신문고의 신고내용을 분석하여 국민의 소리와 관심이 과연 얼마나 힘이 있고 의미가 있는지 확인하고자 한다. 특히, 예측능력에 관심을 두고 있는데, 과연 안전신문고의 신고내용이 향후 일어날 수 있는 재난과 연관성이 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위해 연구진은 안전신문고에 신고된 자료를 텍스트로 받아 자연어 분석 방법(Natural Language Processing)론에 의해 분석하였다. 이를 토대로 안전신문고 분석 기간 동안의 신문기사를 분석하여 안전신문고와 신문 기사 내용 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 응답 및 확인 관련 보고서의 수가 증가함에 따라 몇 달 내 사고가 발생하였으며, 사회의 불안에 대해 사전에 보고된 안전문고의 내용을 분석하면 미래 재난 예측에 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.
Visual demands associated with in-vehicle display usage and text messaging distract a driver's visual attention from the roadway. To minimize eyes-off-the-road demands, voice interaction systems are widely introduced. Under cognitively distracted condition, however, awareness of the operating environment will be degraded although the driver remains oriented to the roadway. It is also know that the risk of inattentive driving varies with age, thus systematic analysis of driving risks is required for the older drivers. This paper aims to understand the age-related driving performance degradation and visual attention changes under auditory cognitive demand which consists of three graded levels of cognitive complexity. In this study, two groups, aged 25-35 and 60-69, engaged in a delayed auditory recall task, so called N-back task, while driving a simulated highway. Comparisons of younger and older drivers' driving performance including mean speed, speed variability and standard deviation of lane position, and gaze dispersion changes, which consist of x-axis and y-axis of visual attention, were conducted. As a result, it was observed that gaze dispersion decreased with each level of demand, demonstrating that these indices can correctly rank order cognitive workload. Moreover, gaze dispersion change patterns were quite consistent in younger and older age groups. Effects were also observed on driving performance measures, but they were subtle, nonlinear, and did not effectively differentiate the levels of cognitive workload.
본 연구의 자료처리는 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중'과 관련된 키워드를 중심으로 텍스톰(textom)프로그램의 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 활용해 문제점 도출 및 시청품질의 변인을 설정하는데 활용하였다. 정량적 분석을 위해 시청품질에 관한 설문지를 구성하였으며, 270부의 설문응답자 중 250부의 설문을 최종연구에 사용하였다. 설문지의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위한 도구로 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석을 실시하였으며, 타당도와 신뢰도가 확보된 설문을 바탕으로 IPA분석(중요도-만족도)을 실시하여 결과 및 전략을 제시하였다. IPA분석을 실시한 결과 1사분면에 영상과 관련된 요인(영상구성, 영상배색, 영상 선명도, 영상 확대 및 구도, 고음질 영상)이 나타났고 2사분면은 경기상황(응원 팀 경기수준, 응원 선수 경기수준, 스타선수 발굴, 라이벌 팀과의 경기)과 경기정보(경기일정 안내, 선수정보 확인, 팀 성적 및 선수성적, 경기정보), 상호작용(응원팀과의 공감대) 일부의 요인이 나타났으며, 3사분면은 해설자(야구관련 지식, 의사전달 능력, 발음과 목소리, 표준어 사용, 경기관련 정보 소개)와 상호작용(프런트와 실시간 소통, 시청자와의 공감대, 채팅 등의 정보교환)의 요인이 나타났다.
컴퓨터의 보급과 네트워크 망의 확대로 인터넷 사용이 보편화되면서 인터넷을 이용하여 문자에 의존한 의사소통 방식이 음성이나 그림보다는 보편화되어 있다. 이에 따라 나타나는 통신 언어의 부작용으로 인해 계층 간의 이질화, 세대간의 의사소통 단절, 언어폭력, 청소년들의 심성발달 저해 등 많은 문제점을 야기시키고 있고, 비속어, 은어, 비어, 어문규범 일탈형의 표기로 어린이에 대한 국어 교육이나 실제 언어 생활에 부정적으로 작용하는 측면이 강하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 학생들의 요구분석을 통하여 $\ulcorner$바른말 고운말 교실$\lrcorner$ 이라는 웹기반 학습시스템을 개발하여 효과를 검증하기 위해 현장에 적용하였다. 적용 결과 많은 학생들에게 선호도와 교육적 효과가 높게 나타났으며 바른 언어 사용의 유의미한 결과가 나타났다.
구어 연구에서는 음성 데이터를 문자로 옮기는 전사(Transcription)라는 과정이 필요하다. 전사 작업을 보조하는 프로그램을 전사도구라고 하는데, 발화 내용을 비롯하여, 발화 시간, 화자 정보 등의 많은 정보를 기록하는 다양한 기능을 제공한다. 이로 인하여 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 사용자는 숙지하는데 어려움이 있다. 또한 전사 도구는 국내에서 개발된 것이 거의 없어서 한국어 환경에 적합하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 효율적인 한국어 전사를 지원하면서 비숙련자도 도구를 쉽고 빠르게 적응할 수 있는 전사 도구를 제안한다. 이를 위해 비숙련자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다. 또한 전사 과정에서 발생할 수 있는 실수를 최소화하기 위해 전사 지원 기능을 제공한다. 마지막으로 데이터 신뢰성을 위한 시스템 구조를 제공한다. 제안하는 도구에 대해 전사 경험의 유무에 따라 사용성 평가를 하였으며, 평가결과는 전체적으로 전사 속도 향상 및 전사 지원 기능이 편리한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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