This study examined effects of pronunciation training using automatic speech recognition technology on common pronunciation errors of Korean English learners. Participants were divided into two groups. One group was given instruction and training about the use of automatic speech recognition for pronunciation practice. The other group was not given such instruction or training as a control group. A pre- and post-test experimental design was used. The treatment period was four weeks. Participants who were taught about using automatic speech recognition for pronunciation practice showed small but significant improvements in pronunciation accuracy than those who did not. In addition, automatic speech recognition was found to assist in the diagnostic evaluation of common pronunciation errors, although it did not produce statistically significant improvements. Participants responded positively to the use of automatic speech recognition for pronunciation practice and testing, although there remain some concerns over technical aspects of the test.

접목시기의 줄기직경을 조사한 결과 토마토 접수는 2.5±0.3mm, 대목은 3.1±0.7mm인 것으로 조사되었고, 오 이 접수는 2.2±0.2mm, 대목은 약 3.6±0.3mm인 것으로 조사되었다. 절단 기준점의 높이 차는 4mm 이상일 때 대부분의 모종에 대해 접촉면이 작아 접목 불량이 발생 하였고, 2mm 이하일 때 접수와 대목의 절단면 겹침으로 인하여 접촉부가 작아 불량이 발생하는 것으로 분석 되어 3mm가 적당한 것으로 사료된다. 접수 및 대목 줄 기직경이 모두 얇을 경우 접수 및 대목 중 하나의 줄기 직경이 평균값 이상을 이용해야 하는 것으로 분석되었다. 또한 줄기의 절단 각도는 인력으로 작업하기 때문에 접수는 13~55o, 대목은 15~67o의 범위로 다양한 것으로 조사되어 접목 불량의 원인이 될 수 있으므로 기계절단을 통하여 접수와 대목의 절단각도를 일치시킴으로써 접 목성공률을 향상 시킬 필요가 있을 것으로 사료된다. 모종 줄기 절단면 촬영 및 영상처리로 모종의 휨을 인식 및 계산하여 그립퍼의 회전각을 제어하여 정확도 시험을 실시한 결과 접수와 대목 절단면은 정확히 접합되는 것 으로 조사되었다. 영상 인식 기술을 적용한 접목로봇을 이용하여 오이와 토마토에 대한 접목시험을 실시한 결과 오이는 96±3.2%, 토마토는 95±4%의 접목 성공률이 조 사되었다.

The first aim of the study is to improve the productivity by uniformizing the thickness of coating and reducing quality-inspection time. The second aim is to cut down on the raw materials for coating by prevent the waste of spraying in the air during a painting process through a real-time coating-sizerecognition monitering to fit the target components. To achieve the two aims, a simplified version of automatic coating control system for recognition of coating for vessels and Spray. With the sytem, following effects are expected: First, quality improvement will be achieved by uniformizing the film-thickness. Second, it will reduce the waste of coating paint by constructing the speed of the coating, the spray gun robot transfer time, and the number of DBs according to the size of the vessel. Third, as a 3D industry, it will be able to solve the difficulty of supply of labors and save up the labor costs. Therefore, in the future, further research will be needed to be applied to various products with DB design that designates the variable value, which is added for each type of pieces by comparing the difference between various types of workpieces and linear ones.

PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.

본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages.

Automation and robotization has been required in construction for several decades and construction industry has become one of the important research areas in the field of service robotics. Especially in the steel construction, automatic recognition of structural steel members in the stockyard is emphasized. However, since the pose of steel frame in the stockyard is site dependent and also the stockyard is usually in the outdoor environment, it is difficult to determine the pose automatically. This paper adopts the recognition method based on the augmented reality to cope with this problem. Particularly focusing on the light condition of the outdoor environment, we formulated the optimization problem with the constraint and suggested the methodology to evaluate the optimal camera arrangement. From simulation results, sub-optimal solution for the position of the camera can be obtained.

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition)기술은 세계적인 의사소통과 협력을 원활히 할 수 있는 가능성을 제시한다. 현재까지 대부분의 연구들은 주로 사용되는 단일 언어의 말하기에만 집중되어 있다. 따라서 다른 언어들과 함께 사용되는 특정 ASR 시스템을 도입하는 데에는 비싼 비용이 뒤따른다. 본 논문은 다국어 음성 인식에 대한 일반적 접근으로 각 나라 언어를 대표한 발음사전(어휘모델)을 만들기 위하여 음성 인식에 이용하는 어휘 모델을 만들기 위하여 음소 언어 인식(PLI, Phonetic Language Identity) 형식의 입력된 파일을 해석하는 국제 음소 엔진(IPE, International Phoneticizing Engine)를 제안한다. IPE는 독립적이며 규칙을 기본으로 한다. 어휘모델 생성 과정은 Java 언어로 구현된 프로그램에 의해 이루어지고, 이 과정들은 규칙 상충을 줄여주며, 언어학적 훈련을 받지 않은 사람의 규칙 생성도 가능하게 한다. IPE에 의해 생성된 어휘모델을 연속 음성 인식기에 적용한 결과 우리말 인식률이 92.55%, 영어에 대하여 89.93%를 얻었다.