문명의 발달로 아날로그 시대에서 디지털 시대로 변화함에 따라 사람들은 책보다 더 친숙한 스마트폰 화면속에 갇혀 살고 있다. 과거에는 사람들이 책 속에서 쉽게 글씨들을 볼 수 있었으나, 지금은 글씨들이 사람들의 마음에서 사라지고 있다. 사람들은 스마트 기기를 이용하여 언제 어디서나 쉽게 글씨들을 볼 수 있지만, 그들은 글씨에는 관심이 없고 정보에만 관심이 있어서, 글씨들이 사라지고 있다. 하지만, 사라져가는 글씨들을 지키고 발전시키려고 노력하는 사람들이 있다 본 논문에서는 우리는 그 사람들에 대한 다큐멘터리를 기획하고 제작한다. 활판 인쇄소, 캘리그라피, 컴퓨터 폰트를 통해서 세상에서 사라지고 있는 듯한 글씨들이 현대사회와 공존을 이루며 어떻게 살아나고 있는지를 보여주고 글씨의 소중함을 알리고자 한다.
목적 : 본 연구는 수공예활동과 글씨쓰기활동이 과제를 수행할 때에 양손협응에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 손 기능에 장애가 없는 20대 대학생 30명을 선정하여 무작위방법으로 10명씩 세 군으로 나누었다. 실험군 1(수공예활동), 실험군 2(글씨쓰기활동), 대조군으로 배분하였다. 중재 전, 후에 각각의 양손협응의 정도를 비교하기 위하여 Jebsen-taylor hand function test, Purdue pegboard test, Minnesota manual dexterity test를 시행하였다. 결론 : 수공예활동과 글씨쓰기 훈련 전, 후를 비교한 결과 중재 후에 실험군 1(수공예활동)과 실험군 2(글씨쓰기활동)에서 손 기능 및 양손협응에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 특히, 실험군 1(수공예활동)은 Jebsen-taylor hand function test 항목에서 실험군 2(글씨쓰기활동)는 Purdue pegboard test 항목에서 중재 후에 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결론 : 수공예활동은 과제를 수행할 때에 양손협응을 향상시키고 글씨쓰기활동은 손의 기민성을 향상시킨다는 것을 알 수 있었다. 즉, 수행하는 과제에 따라 수공예활동과 글씨쓰기활동이 미치는 영향이 다르다는 것을 알 수 있었다. 후속 연구에서는 모든 연령과 다양한 수공예활동과 글쓰기활동에 대한 다각도의 연구가 수행된다면 협응능력 제한이 있는 사람의 작업 중재 방법에 도움이 되리라 생각한다.
딥러닝 기술은 실세계의 객체를 분류하거나 인식하기 위해서 사용된다. 이를 위해서 준비된 많은 데이터를 고성능 컴퓨터에서 학습한 후에, 그 학습모델을 인식기에 탑재하여 각종 객체들을 인식한다. 이러한 인식기는 다양한 환경에서 사용되면서 인식하지 못하는 객체들이나 인식률이 낮은 객체들이 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 실세계 객체들을 주기적으로 학습하여 인식률을 높인다. 하지만, 즉각적인 인식률 향상이 어려울 뿐만 아니라, 임베디드 디바이스 등에 탑재되어 있는 인식기에서 학습하는 것이 쉽지 않다. 따라서, 본 논문에서는 임베디드 디바이스에 적용 가능한 부분 학습 기반의 실시간 손글씨 인식기를 제안한다. 제안된 인식기는 사용자 요청 시마다 임베디드 디바이스에서 부분 학습을 할 수 있는 환경을 제공하고, 실시간으로 인식기의 학습모델이 갱신된다. 이로 인해서 인식기의 지능이 지속적으로 향상됨으로 최초에 인식하지 못했던 손글씨에 대해 인식이 가능해진다. 이렇게 제안된 인식기는 RK3399 임베디드 디바이스에서 22개의 숫자와 글자에 대해서 학습과 추론이 가능하다는 것을 실험을 통하여 사람 손으로 쓴 은행 계좌명과 계좌번호를 인식할 수 있는 개인화된 지능을 가진 스마트 기기에 활용 가능할 것으로 기대된다.
<>는 단국대학교 천안캠퍼스 율곡도서관 한적실 소장본(나손문고)으로 한글 필사본이다. 서지사항을 보면 선장(線裝)으로 34장(張)이며 계선이 없다. 각 면은 9행(行)으로 자수(字數)는 불정(不定)하다. 책의 크기는 $19.8{\times}19.3cm$이다. 간사지(刊寫地), 간사자(刊寫者), 간사연(刊寫年)이 미상(未詳)이다. 소설의 제목을 보면 표제에 흰종이를 붙여서 ""고 써 있는데, 나손 김동욱 선생이 직접 쓰신 듯하다. 원래 책에는 표제가 없었던 것으로 보인다. <>은 한 사람이 다 쓴 것처럼 보이지는 않는다. 그 이유는 글씨체가 여러 번 바뀌기 때문에 그렇다. 처음에는 일반 고소설의 흘림체였다가 고딕체로 바뀌고 다시 한글흘림체로 바뀐다. 이는 여러 사람이 나누어서 썼을 가능성과 한 사람이 다양한 글씨체를 썼을 가능성도 배제할 수 없다. <>은 1권 1책인데, 그 안의 내을 보면 3부분으로 나뉘어져 있다. <>, <소학>, <부모은중경>이 실려 있다. <>의 내용을 보면 선과 악을 중심으로 한 일반론과 실제 이야기, 즉 왕손, 이창연, 주회, 양춘, 왕원, 왕봉의 이야기를 나열적으로 보여주고 있다. <>은 앞의 서지에서도 밝혔듯이 선덕을 쌓은 사람이 자신의 명을 다한 후에 지부에 가서 염라대왕을 만나 목숨을 연장 받고 회생한다는 이야기이다. 주로 <감응편>을 외우라 강조하고 있는데, 이로 볼 때 <>은 저승과 연명의 유형을 가지고 있는 고소설로 <저승전>의 유형이라고 할 수 있다. <>은 인간이 어떻게 살아야 하는지를 알려주는 지침서이자 개인적 삶을 경계하는 목적으로 쓰여진 소설이라고 할 수 있다.
촉감 제시 방법은 다른 사람에게 방해를 주지 않고 은밀하게 정보를 전달할 수 있는 장점이 있으며, 특히 시각 혹은 청각 장애인에게는 반드시 필요한 정보 전달의 수단이다. 또한 촉감을 이용한 정보의 전달은 시청각을 이용한 정보전달의 방법을 보완하거나 때로는 대체할 수도 있다. 본 논문에서는 웨어러블, 모바일, 또는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용할 수 있는 착용 가능한 진동촉감 제시 장치를 제안한다. 이 진동촉감 제시 장치는 25개의 진동모터를 $5{\times}5$의 형태로 배열하여 문자, 숫자뿐만 아니라 다양하고 복잡한 패턴을 표시할 수 있다. 코인형 진동모터 각각을 스펀지로 감싸고 푹신푹신한 재질의 패드에 세워서 배열하여 진동의 퍼짐을 최소화하고 사람의 글씨 쓰는 순서에 따라 진동모터를 순차적으로 구동시키는 새로운 추적모드를 제안하여 사용자의 문자 및 숫자 인식률을 크게 향상시켰다. 사용자 성능 평가에서는 사용자의 발등에 영문 알파벳을 표시하여 86.7%의 인식률을 얻었다. 또한 진동촉감 제시 장치를 이용하여 핸드폰에서의 발신자 정보표시를 한다거나 네비게이션 시스템에 적용할 수 있는 등의 유용한 응용분야를 제시하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
IT서비스 기술이 융 복합 형태의 모습으로 다양하게 발전하면서 콘텐츠를 사용함에 있어 새로운 방식의 인터페이스들이 나타났다. 본 논문은 기존의 단순한 인터페이스인 키보드와 마우스를 벗어나 사람의 모션을 인식하여 게임, 교육, 음악 등 다양한 분야를 컨트롤할 수 있는 립모션을 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠 방식은 학습을 단계별로 진행하고 글자 맞추기, 글씨쓰기 등 게임을 하여 정답을 맞추면 점수를 획득하는 방식이다. 제작한 에듀테인먼트 콘텐츠는 단순한 교육이론 학습이 아닌 학습자가 직접 체감할 수 있어 더욱 학습효과의 극대화가 가능하다.
본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 현대인들은 자신의 감정을 특정한 문자를 통해서 상대방에게 전달하고자 한다. 하지만, 현재 모바일 폰의 문자 메시지는 텍스트 위주의 평범한 문자를 보내기 때문에 자신의 감정을 표현하기에는 불충분하다. 따라서 본 작품은 텍스트 기반의 문자 서비스를 탈피하여 편지지와 아이콘을 활용하여 지산의 감정을 표현할 수 있는 모바일 편지 서비스 앱이다. 본 작품은 바쁜 현대인의 특성상, 자신의 필체가 악필일 경우가 많아 꺼려하고 있다. 당장 자신의 글씨를 고치기에는 시간이 부족한 경우도 많고 동시다발적으로 메시지를 전하고 싶어 하는 사람들에게 항상 지니고 있는 스마트폰으로 자신의 진심이 느껴지고 특별한 편지를 제작 하여 전송을 하고자 개발하였다.
CNN(Convolutional Neural Network)은 다양한 이미지를 인식하는데 많이 사용되고 있다. 본 발표에서는 딥러닝의 CNN 기법을 적용해서 사람이 직접 손으로 쓴 한 자리 숫자를 인식하였다. 딥러닝 네트워크는 합성곱 레이어, 풀링 레이어, 플래튼 레이어로 구성하였고 마지막으로 최적화 방법, 학습률과 손실 함수를 설정하였다.
A light-weight enough to be portable yet functionally complete hand-writing machine was designed with hardware assembled and software implemented. The machine simulating human hand-writing not only allows identical massive scriptings on papers in human's proxy, but also offers emotional appearance as if the script was directly hand-written in ink. The features of human writing were independently put together to complete the action of scripting. The writing style could be altered in order to mimic a person's own specific writing style. The present work demonstrates that the assembled hand-writing machine was able to duplicate writing of scripts in almost parallel lines in consistent manner. The machine can be used in the emotional marketing area where seasonal greetings or thank-you cards are to be sent in massive manner. The pen-holding machine can also find an emotional application such as writing a short greeting note on a plastic lid on a disposable coffee cup in coffee-selling stores.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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