광고 및 홍보의 마케팅 수단의 일환으로써 점포별로 QR코드를 사용하는 사례가 급격히 늘고 있다. 정보도트의 일종인 QR코드의 경우는 스마트폰과 더불어 홍보수단의 일환으로 활용되는 사례가 증가하고 있는 반면 QR코드는 정보를 표현할 수 있는 디자인의 범위가 좁고, 전송할 수 있는 Data의 용량이 적으며, 어두운 환경에서의 인식률이 저하되는 단점이 있다. 이에 기존의 QR코드 보다 다양한 디자인이 가능하고 대용량의 Data 전송이 가능한 컬러코드가 대두되고 있다. 컬러코드란 4가지 색상(빨강, 파랑, 초록, 검정)을 이용한 매트릭스 형태의 코드로 각종 디지털 정보를 저장하는 새로운 개념의 데이터 표현 기술이며, 이는 각 컬러에 디지털 정보를 매핑(mapping)하여 콘텐츠나 URL 등의 실제 정보들을 제공하는 역할을 하도록 설계되어 있다. 8MP CMOS센서기반 Colored LED Patch 인식 기법은 VLC에 포함되는 하나의 기술로서 차세대 조명 및 정보 디스플레이 장치로 각광을 받고 있는 반도체 조명 기술인 광원 정보 인식 기법이다. 따라서, 본 논문에서는 8MP CMOS센서 기반 컬러코드 LED Patch 인식 기법에 대해 제안하였다. 8MP CMOS 센서를 이용한 Colored LED Patch 인식 기법 중 하나로서 위치 정보 서비스 등 다양한 정보 획득이 가능하도록 연구하였으며, 동영상, 웹사이트 링크 등 여러 형식에 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 사용되는 8MP CMOS센서를 기반 Colored LED Patch 인식 기법을 통해 컬러코드는 코드 플랫폼으로 연결되어 콘텐츠의 위치를 파악하고 이용자에게 콘텐츠 및 정보가 전송된다. 이는 QR코드보다 높은 인식률로 빠르고 편리하게 정보를 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 상기 제안 기술을 통하여 LED Patch의 높은 주목성과 가시성을 확보하여 보다 효과적인 광고 및 홍보의 시인성을 확보할 수 있다. 향후 본 제안기술을 통하여 사회 안전망을 위한 위치 및 정보 서비스 제공이 가능하며, 효과적인 광고 효과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.
The purpose of this study is to investigate the problems of the rapidly increasing voice interface and to find out what results will be obtained when the new gesture interaction is applied to the product, and to suggest the improvement method for a better user experience. Through the literature review, I have conducted a theoretical review on the changes in the product interface used in the product and the difference between them, and then conducted in-depth interviews on the 20-30 users who used voice recognition as a product trigger. As a result, it was concluded that the decline in the reliability of accuracy leads to a decrease in the preference of voice recognition interactions and an needs of appropriate interface for the functional aspect of non-relavancy in physical distance as a product trigger. This study is meaningful in that it has found a problem with the study of the product trigger interface and suggested improvement measures, and hope to be helpful in follow-up study.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.246-249
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2017
우리는 ICT의 발전과 디지털 장치의 빠른 대중화 속도에 의하여 유비쿼터스가 현실화 되고 있는 사회에 살고 있다. 그러나 빠른 속도로 기술이 발전하는 반면에 사이버 범죄의 대한 인식과 대처는 발달의 속도를 따라가지 못하고 있다. 사이버 범죄는 다양한 방법으로 늘어가고 그에 따른 피해가 커지고 있지만 일반인들은 그에 따른 대처를 하지 못하고 전문가에게만 의존하고 있다. 따라서 우리는 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 레지스트리 분석기를 개발하여 디지털 포렌식 관점에서 유용한 정보를 제공하고 개인정보 침해 및 각종 디지털 범죄에 대한 인식을 개선시켜 보려고 한다.
This study was conducted to investigate the perception of nurse's use of physical restraints. This study is a descriptive research study for 138 nurses who work at the small hospitals under 300 beds. Statistical analysis was performed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, and factor analysis using the SPSS statistical program. The results of this study were as follows: The overall average of the nurses' perception of physical restraint was $3.91{\pm}0.54$, and the most important reason for using a physical restraint was to protect the patient from falling out of bed($4.37{\pm}0.68$). The factor analysis showed that 'behavior, psychological symptom management($3.81{\pm}0.67$)', 'maintain medical treatment($4.11{\pm}0.60$)' and 'patient safety($4.13{\pm}0.63$)'. It is necessary to understand the characteristics and factors of nurse's use of physical restraint in small and medium hospitals. Moreover, it is also required to use minimum physical restraints for patient's safeties and rights based on accurate understanding of physical restraint's use. Therefore, it is needed to provide job training for the physical restraint that is used in various situations and to develop education and intervention program to adjust in nurses' situation.
In this paper, we propose a method to recognize the facial expressions by selecting face elements and finding its status. The face elements are selected by using image area segmentation method and the facial expression is decided by using the normal distribution of the change rate of the face elements. In order to recognize the proper facial expression, we have built database of facial expressions of 90 people and propose a method to decide one of the four expressions (happy, anger, stress, and sad). The proposed method has been simulated and verified by face element detection rate and facial expressions recognition rate.
General CHMM vocabulary recognition system is model observation probability for vocabulary recognition of recognition rate's low. Used as the limiting unit is applied only to some problem in the phoneme model. Also, they have a problem that does not conform to the needs of the search range to meaning of the words in the vocabulary. Performs a phoneme recognition using GMM to improve these problems. We solve the problem according to the limited search words characterized by an improved k-means algorithm. Measure the effectiveness represented by the accuracy and reproducibility as compared to conventional system performance experiments. Performance test results accuracy is 83%p, and recall is 67%p.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.341-343
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2011
이번 연구에서는 음성신호로부터 성격을 자동으로 인식하는 성격 인식 사용자 인터페이스에 대한 기술을 소개한다. 사용자의 음성대화 과정에서 말투로부터 성격 인식, 특히 외향과 내향을 구분해 내기 위해 사용되는 행동패턴에 있어서 대화중에 발생하는 생각을 위한 시간의 할애를 기초한다. 이를 바탕으로 질문이 주어진 후 이에 대한 답변을 시작하는데 걸리는 시간, 그리고 대화의 중간에 생각할 시간을 갖기 위해 활용하는 언어 주저형의 빈도수를 고려하여 사용자 성격분류의 실험을 실시하였다. 그 결과 평균적으로 약 65%의 성공률을 보였다.
본 연구는 거시경제학의 기초이론인 케인즈 모형을 사용하여 지역의 대학이 지역 경제에서 차지하는 역할이 어느 정도가 되는지 계량적 분석과 설문지를 통한 실증분석을 하였다. 먼저 케인즈의 모형을 사용한 분석결과, D 대학 학생들은 1994 년$\sim$2002 년까지 연간 1 천억 이상 소득 창출효과를 보였다. 이것은 속초시 총소득의 $15%{\sim}30%$ 이상을 차지하는 상당한 비중이라 할 수 있다. 두 번째 분석으로는 D 대학 학생과 지역주민을 대상으로 한 설문 조사를 하였다. 특히 같은 도내 대학교인 K 대를 대상으로 조정 권 (2002)의 연구와 그 결과를 비교하였다. 분석결과 D 대학과 K 대는 전반적으로 유사한 결과를 보였지만, 지역주민들은 실제 계량적 분석결과와 달리 지역대학의 경제적 영향력을 과소 평가하는 것으로 나타났다. 이러한 지역주민 (지방자치단체) 의 지역대학에 대한 인식의 차이와 이해 부족은 지역대학의 잠재능력을 사장시킬 뿐만 아니라 결국 지역발전의 저해 요인으로 작용한다는 것을 시사하고 있다.
In Speech recognition system, there is a problem with phoneme in the model training and it cause a stored mode regeneration process which come into being appear time and more costs. In this paper, we propose the methode of likely phoneme model schema using decision tree clustering. Proposed system has a robust and correct sound model which system apply the decision tree clustering methode form generate model, therefore this system reduce the regeneration process and provide a retrieve the phoneme unit in probability model. Also, this proposed system provide a additional likely phoneme model and configured robust correct sound model. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.3%, vocabulary independence recognition rate of 98.4%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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