• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.790-792
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• 2005

본 연구에서는 3차원 온라인 필기의 효과적인 인식 방법을 제안한다. 3차원 필기 시 pen-up/pen-down 정보의 구분이 없이 입력하도록 하여 사용자가 편리하게 필기하도록 하고 구분의 부정확함으로 인해 발생하는 오류를 줄인다. 또한, 기존의 2차원 필기 인식 모델을 개선하여 3차원 필기 데이터의 특성을 반영하게 함으로써 경제적이며 안정적인 인식이 가능하다. 실험 결과 제안된 인식 방법을 통해 pen-up/pen-down 정보의 구분이 없는 3차원 필기 숫자에 대해 $91.6\%$의 인식 성능을 얻었으며, 특히 인식 모델의 개선을 통해 여러획으로 이루어진 글자의 경우 높은 인식 성능의 향상을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.211-215
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• 2002

본 실험은 종합적 인지과정을 추론할 수 있는 결합 문제(binding problem)를 언어적인지 과정을 통해 알아 본 실험으로, 총 10 명(남:61여:4, 평균나이:24.40 $\pm$ 1.35)의 정상군을 대상으로, 4개의 음소로 이루어진 단음절 명사를 목표 자극(target stimulus)으로 하고, 4개 음소의 임의적인 조합으로서 글자를 이루지 못하는 비목표 자극(non-target stimulus)을, 각각 200 회와 800 회씩 시각적으로 0.5초씩 무작위로 제시하여 128 채널 고밀도 사건관련전위(ERP)를 측정하였다. 이번 실험 결과의 주요 특징은 글자가 아닌 비목표 자극보다 글자인 목표 자극에서 두드러지게 나타난 두정엽 부근의 P500 과 N900 이라고 할 수 있다. 자극 제시 비율의 차이에서 오는 oddball 효과로 인한 기존 P300 의 인지적 의미를 이번 결과의 P500 이 함축한다고 볼 수 있으며, 단음절 단어를 인지할 때, 글자임을 인식하는 순간은 의미적인지 과정이 진행되었다기보다 그 글자의 형태만으로 낯익은 글자인지를 분간하는 것으로 보인다 따라서, 이 경우 기존 언어 실험에 자주 등장하던 의미론적 peak 인 N400 은 보이지 않고, 곧바로 형태적이고, 통사적(syntactic)인 인지 처리 과정인 P500이 나타났다고 해석할 수 있다. 하지만, 이번 실험에서는 N400 대신에 N900 이 나타났다. 이 결과는 이번 ERP 실험과 병행된 프로토콜 분석을 통해, 피험자가 자극 제시 후, 약 900ms 정도에, 이미 제시되고 사라진 글자 자극을 다시 한번 떠올리는 인지 과정이 일어난다는 점과 관련 지어 해석하면, 기존에 의미적(semantic) 인지 과정으로만 해석했던 negative-peak 를 생각(thinking)과 같은 내재적인지 과정(internal cognitive process)으로 확장하여 일반화하는 추론도 생각해 볼 수 있다. 요컨대, 언어인지를 통한 이번 실험을 통해, 뇌파에서 검출되는 negative-peak 은 internal cognitive process로 추측되고, positive-peak 는 external cognitive process 라고 생각된다. 덧붙여, 유의해서 볼 점은 각 peak-topology 에서 Cz 의 진폭이 Fz 보다 크게 나온 점과, 일반적으로 언어 기능을 담당한다는 좌측 측두엽(T7)이 우측(T8)보다 통계적으로 더 유의미한 차이를 보였다는 점등이다.

• The Science & Technology
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• v.28 no.2 s.309
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• pp.80-81
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• 1995

'정보입력시 키보드를 굳이 쳐야 하는가'라는 단순한 논리에서 시작돼 정보입력의 수작업에 반기를 들고 컴퓨터가 문서를 그림으로 인식, 다시 글자로 전환시켜 입력정보를 데이터 파일로 만드는「아르미」는 명실상부 '문자의 혁신'이 아닐 수 없다.

• Korean Journal of Childcare and Education
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• v.9 no.6
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• pp.107-127
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the differences in children's reading abilities of environmental print and phonological awareness by children's age and the relationship between children's reading abilities of environmental print and phonological awareness. The subjects were 90 children, 3 to 4 years of age. The Children's Reading Abilities of Environmental Print Scale (CRAEPS) developed by Son (2012) and Phonological Awareness Scale (PAS) revised by Choi (2007) were used to measure children's reading ability of environmental prints and phonological awareness. The results of this study were as follows: Firstly, 4-year-olds performed significantly better than 3-year-olds on the environmental print reading tasks. Also, 4 year-olds scored significantly higher than 3-year-olds in syllable counting, syllable deletion, and phoneme substitution. Secondly, children's scores on the environmental print reading tasks were positively correlated with phonological awareness. In other words, the 3-year-olds who could read environmental prints better got higher scores in syllable counting and the 4-year-olds who could read environmental prints better got higher scores in syllable counting, syllable deletion, and phoneme substitution.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.4
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• pp.361-366
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• 2018

For each character constituting learning data, different fonts are added in pixel unit to create MASK, and then pixel values belonging to the MASK are divided into three groups. The experimental data are modified into skeletal forms, and then regional boundary operation is used to create a boundary that distinguishes the background region adjacent to the skeleton of the character from the background of the modified experimental data. Discordance values between the modified experimental data and the MASKs are calculated, and then the MASK with the minimum value is found. This MASK is selected as a finally recognized result for the given experiment data. The recognition algorithm using skeleton of the character and the regional boundary operation can easily extend the learning data set by adding new fonts to the given learning data, and also it is simple to implement, and high character recognition rate can be obtained.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1104-1106
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• 1987

본 논문은 한글 자모 인식에 관한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구는 한글패턴을 독립된 자소의 부분패턴으로 나누어서 특정점들(끝점, 7굴곡점, T굴곡점)을 추출하여 각 굴곡점에서 연결되는 점과의 벡터를 글자의 크기에 관계없도록 하기 위해 크기가 1인 단위벡터를 구한 후 이들의 합성벡터를 생성한다. 생성된 합성벡터들의 수, 벡터들이 지준축과 이루는 각, 그리고 특정점들의 수로부터 한글의 기본 자모를 분류하는 과정을 연구하였다. 입력된 한글패턴은 이미 세선화가 된 자모패턴으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 필기 한자로 쓰여진 고문서를 보다 효율적으로 디지털 라이브러리화하기 위한 입력 방법을 제안한다. 제안한 입력 방법은, 문자 인식 방법과 수작업을 병행하는 방법으로서, 인식 및 기각 방법을 사용하여 유사한 글자들을 자동 군집화한 후, 수작업으로 교정 및 검증을 거쳐 최종 입력하는 방식이다. 한국학 고문서인 승정원일기를 대상으로 한 실험에서, 제안한 방법이 높은 정확률과 낮은 기각 비율을 보임으로써, 기존의 수작업 입력 방법을 대체할 경우 상당한 시간 및 노동력의 절감을 가져올 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.345-348
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• 2007

자동차 번호판 인식은 카메라의 발달과 무인자동차 주차 시스템, 불법 주정차 단속 등 응용 서비스의 증가로 부각되고 있는 텔레매틱스 분야의 핵심 기술이다. 특히 우리나라의 번호판은 영업용과 비영업용의 도색이 틀리고, 현재 4종류의 번호판 체계를 갖고 있다. 따라서 번호판 인식은 이들 번호판을 종류별로 분류하고 인식해야 되는 어려움이 있다. 본 논문은 레이블링 기법으로 번호판 종류를 분류하고, 지역 글자 인식에서 뭉개짐 현상이 발생하는 경우, 기존의 신경망에서 인식치 못하는 것을 차영상과 신경망을 이용하여 인식률 향상을 이루었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.533-542
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• 1992

손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.566-567
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• 2019

영상으로 콘텐츠를 개발하는 사람들을 '크리에이터'라 칭한다. 이들이 사람들에게 재미를 주고 이목을 끌기 위해 표준어 이외에 다양한 유행어와 신조어들을 만들어내며 이들을 영상뿐만 아니라 자막으로 활용하게 된다. 이러한 자막이 있는 영상 제작시 대본을 제작하는데 있어 자유도가 높은 크리에이터들의 특징상 맞춤법 오류 및 오타의 문제가 생긴다. 하지만 영상제작 도구에는 맞춤법 검사 기능이 없어 검사를 미리 하기에는 어려운 점이 있다. 우리는 이 문제점을 해결하기 위해 영상을 완성 하고 최종 검토를 할 때 맞춤법 검사를 하기 쉽도록 프로그램을 개발한다. OpenCV를 통해 영상의 자막을 글자로써 인식을 하고, fastText 모델을 통해 인식된 글자가 맞춤법에 맞는지 크리에이터에게 제안해주는 맞춤형 프로그램을 개발하고자 한다.