Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.296-302
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1997
본 논문은 일본어 작문지원시스템에 관한 것으로서, 사용자가 일본어에 대한 언어지식이 전혀 없더라도 한국어 작성 능력만으로 일본어를 작문할 수 있도록 지원하는 일본어 작문지원 시스템 개발 방법에 관한 것이다. 본 논문에서 제안하는 일본어 작문지원 시스템은, 사용자가 일어로 작문하고자 하는 문장을 한 국어의 어절단위 또는 연속된 문자열로 작성해 나가면, 시스템이 자동개입하여 한국어 분석기술과 일본어로의 변환/생성 기술로 일본어의 대응 문자열을 생성해 준다. 따라서 한국어 작성능력만으로 일본어를 작문할 수 있도록 지원한다. 특히, 한국어 분석의 중의성과 일본어 변환시 대응어 선택의 중의성 문제가 있을 경우에는, 사용자가 시스템이 사용자 대화창에 제공하는 한국어 도움말 정보를 참조하여 선택함으로서 문제점을 해소하여 정확한 작문을 유도한다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 각속도 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 제안한 마우스를 Quick Glance를 이용한 것과 비교해 보고 문자를 입력함에 있어 dasher을 이용하는 것과 윈도우에서 제공하는 화상키보드를 이용하는 것을 비교해 보았다. 공간 이동 능력과 이벤트 검출을 비교한 실험에서는 좌우, 상하 이동은 기존 마우스와 비교하여 속도 면에서는 큰 차이는 없었으나, 정확도가 조금 떨어지는 이유로 인하여 소요시간이 $3{\sim}4$배 정도 더 필요하였다. 그러나 Quick glance와 비교결과에서는 약 14%정도 빠랐고 dasher을 이용하여 문자를 입력함에 있어서도 약 32% 이상 빠르게 문자를 입력할 수 있었다. 실험 결과 눈이 쉽게 피로해지는 Quick glance를 이용하는 것보다 제안한 마우스를 사용하는 것이 더 효과적이었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.623-626
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2003
본 논문에서는 현재 자동차 번호판의 형식이 구 번호판과 신 번호판 두 가지 유형으로 구성되어 있다는 점을 고려하여 번호판의 세부적 세그멘테이션의 성능을 개선하는 방법에 대하여 제시한다. 컴퓨터 비젼을 바탕으로 한 자동차 번호판의 인식방법과 문자인식방법은 비용면이나 간편성에서 맡은 장점을 가지고 있으며 여러 응용분야에서 사용될 수 있기 때문에 다방면에서 시도되고 있다. 본 시스템은 모폴로지 연산과 클러스트링을 이용하여 자동차 번호판 전체 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 다음으로 구번호판에서 신번호판으로 넘어가는 과도기적 단계에 있는 번호판들의 특징인 용도기능의 표시문자의 위치 차이를 이용하여 구 번호판과 신번호판을 먼저 분류한다. 분류된 번호판에서 두 번호판의 차이점인 차종기초 표시영역의 숫자를 나누어서 세그멘테이션함으로서 기존의 연구방법보다 개선된 세그멘테이션 능력과 이로 인하여 향상된 번호판 인식결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1997.03a
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pp.141-161
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1997
팩시밀리로부터 수신된 영상은 글자를 두껍게 하는 돌출잡영(salient noise), 문자주변에 점이 추가되는 고춧가루 잡영(pepper noise), 선의절단을 일으키는 백색잡영(white noise)으로 인하여 가독성이 떨어진다. 수신된 팩시밀리 영상을 원래의 영상으로 복원하기 위하여 최근에 Handley 와 Dougherty가 처음으로 형태학적 복원 방법을 제안하였다. 형태학적 복원 방법은 돌출잡영에 대해서 효과적이었지만, 확률적으로 발생하는 백색잡영과 고춧가루잡영에 대해서는 팩시밀리 영상을 결정적 수열(deterministic sequence)로다루었기 때문에 효과적이지 못했다. 본 논문에서는 주사과정, 고딩과정, 그리고 통신과정에서 생성되는 돌출, 고춧가루, 백색잡영에 의해 훼손된 팩시밀리 영상을 칼만여과를 이용하여 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 모델링과 복원 두 단계로 구축된다. 첫째, 이웃 화소들과의 종속관계를 갖는 팩시밀리 영상을 마르코프 랜덤 필드를 바탕으로 팩시밀리 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안된 팩시밀리 시스템 모델을 칼만 여과과정의 시스템 모델 및 관측모델로 재구성한 다음, 칼만 여과과정의 ill-conditioned 문제를 극복하기 위하여 양정치 (positive definite)공분산 행렬을 유도하여 새로운 복원방법을 제안하였다. 제안된 방법의 복원 능력을 검증하기 위하여 사무실에서 가장 많이 사용되는 한글을 사용하여 알파벳 대소문자, 숫자, 특수문자로 구성된 문서를 만들어 실험하였다. 그 결과, 제안된 방법이 형태학적인 복원 방법보다 성능이 우수함을 밝혔다.
Recently, neural networks have been proposed as computaional models for hard prlblems that the brain appears to solve easily. This paper proposes a hierarchical network which practically recognizes printed Hangul characters based on the various psychological stueies. This system is composed of a type classification netwotk and six recognition networks. The former clessifier input character images into one of the six thper by their overall sturcture, and the latter further classify them into character code. Extperiments with most frequently used 990 printed hangul characters conform the superiority of the propsed system. After all, neural nework approach turns out to be very reasonable through a comparison with statistical classifier and an analysis of mis-classification and generalization capability.
In this paper, we analyze nine-grade students' conceptions of parameters, their relation to unknowns and variables and the process of understanding of letters in problem solving of equations and functions. The roles of letters become different according to the letters-used contexts and the meaning of letters Is changed in the process of being used. But, students do not understand the meaning of letters correctly, especially that of parameter. As a result, students operate letters in algebraic expressions according to the syntax without understanding the distinction between the roles. Therefore, the parameter of learning should focus on the dynamic change of roles and the flexible thinking of using letters. We develop a self-regulation model based on the monitoring working question in teaching-learning situations. We expect that this model helps students understand concepts of letters that enable to construct meaning in a concrete context.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.2
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pp.401-408
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1997
Human gets almist all of his knoweledge from the recognition and the accumulation of input patterns,image or sound,the he gets theough his eyes and through his ears.Among these means,his chracter recognition,an ability that allows him to recognize characters and understand their meanings through visual information, is now applied to a pattern recognition system using neural network in computer. Recurrent neural network is one of those models that reuse the output value in neural network learning.Recently many studies try to apply this recurrent neural network to the classification of static patterns like off-line handwritten characters. But most of their efforts are not so drrdtive until now.This stusy suggests a new type of recurrent neural network for an deedctive classification of the static patterns such as off-line handwritten chracters.Using the new J-E(Jordan-Elman)neural network model that enlarges and combines Jordan Model and Elman Model,this new type is better than those of before in recobnizing the static patterms such as figures and handwritten-characters.
At old age, as people depend on superficial clues when they interpret the overall context of communication, their ability to understand connotative and figurative words and articles could deteriorate. In this study, 50 normal young(junior) people and normal old(senior) people were made to perform a task to understand similes, metaphors, idioms, and proverbs, the sub-areas of figurative language. For the task, participants were made to understand a paragraph consisting of several sentences and select a correct answer representing appropriate figurative language. As a result of the analysis, first, old people showed a lower level of performance than young people in all the sub-areas of figurative language. Second, in understanding idiomatic words and proverbs, old people showed a lower level of performance due to unfamiliarity. Third, for the types of wrong answers, old people mostly understood only the literal meanings in all the sub-areas of figurative language. Due to aging, old people come to have a lowered level of the pragmatic language ability, reasoning ability, and inhibiting ability to efficiently communicate with others considering certain situations and contexts. Thus, old people could have difficulties in understanding inner meanings from others in daily communication.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.6
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pp.85-93
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2004
We investigated the proper display environment for japanese electronic character reading lessons through the experiment with a projection TV and a computer. For the purpose of finding out the effect of prior learning activities at the context of authentic Japanese text orthography, which includes dual notation, words spacing, etc., we also made an experiment on comprehending the web documents which are extracted from japanese web sites. From the experimental results, we acquired a conclusion that two approaches are needed to enhance the ability of comprehending Japanese web documents which is newly added to the 7th curriculum revision. For short-term approach, we need to utilize Japanese web documents as learning materials. For long-term approach, we have to reconsider whether the orthography of the current Japanese textbooks is suitable or not.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.9
no.4
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pp.179-183
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1984
Only K=$log_2$N reference patterns called principal components are sufficient to identify one out of N characters, calculated by computer and fablicated. An incogerent optical correlator is used for correlation coefficient measurements and it is shown that that this method has better discrimination ability that analog measuments using matched filter.
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