휴대폰으로 영문을 입력하기 위해서는 일반적으로 멀티탭 (multitap) 방식을 사용한다. 멀티탭 방식은 원하는 알파벳을 입력하기 위해 키를 반복적으로 눌러줘야 한다. 본 논문은 키를 누르는 횟수를 줄일 수 있는 효율적인 키패드를 구한다. 기존의 멀티탭 기반의 휴대폰 키패드 설계와 자동 띄어쓰기 관련 연구를 조사한다. 그리고 자동 띄어쓰기 사용을 가정한 상태에서의 휴대폰 키패드를 설계하고 이를 비교한다. 키가 눌러진 총 횟수가 작을수록 효율적인 키패드인 것으로 평가했다. 알파벳 순서를 유지한 키패드 디자인과 유지하지 않은 디자인으로 나누고 8 ~ 12개의 키를 가지는 키패드에 대한 디자인을 각각 구했다. 평가를 위한 데이터로 실제 사용되는 영문 SMS 데이터를 구해 사용했다. 실험 결과 자동 띄어쓰기를 하지 않은 키패드보다 자동 띄어쓰기를 한 키패드의 성능이 약간 개선됨을 볼 수 있다.
스마트폰 열풍과 함께 풀터치 방식의 기기가 널리 보급되면서 문자를 입력하기 위한 가상 키보드는 필수적인 소프트웨어가 되었다. 하지만 기존의 키보드는 입력시간이 오래 걸리거나 작은 버튼 크기로 인해 사용효율이 높지 못하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한글의 원리를 응용하여 알파벳을 획의 단위로 분리한 뒤 이를 조합하는 형태로 입력하여 시간적 효율과 공간적 효율을 모두 높일 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문은 음성 IC를 사용한 다기능 어린이 영어 공부상 제품개발에 관한 것으로 (1) 영어의 알파벳 A~Z까지 26개의 다양한 캐릭터를 어린이 기호에 맞게 도안하여 어린이 정서에 효과가 있도록 하였다. (2) 캐릭터 상부면에 캐릭터를 터치(누름)하면 접속될 수 있도록 FPCB 스위치와 배선을 디자인 하였다. (3) A~Z까지 알파벳의 철자발음, 26개의 단어에 맞는 단어발음, 각각의 단어에 맞는 싸운드(소리), 그리고 3가지 기능에 대한 퀴즈형식의 원어민 발음을 녹음하였다. (4) 이렇게 구동될 수 있는 전자제어 장치를 설계하여 캐릭터를 터치(누름)하면 각각의 기능에 맞게 원어민 발음의 소리를 들으면서 영어학습을 하고 놀이를 할 수 있는 다기능 어린이 영어공부상 제품을 개발하였다.
전 세계적으로 협동연구가 증가함에 따라 복수저자 연구업적물 상의 개별저자 기여도를 보다 정확하고 합리적으로 산정하는 것이 중요해지고 있다. 효과적인 저자 기여도 산정을 위해서는 개별 학문분야의 고유한 연구행태 및 규범에 대한 이해가 우선되어야 한다. 그럼에도 불구하고 연구업적 평가 시 개별 학문분야의 특수성을 고려하지 않고 일률적인 방식으로 저자 기여도를 산정하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 국내 대학에서 사용하는 교수 연구업적 평가방식에 제시된 복수저자 기여도 측정방식이 특정 학문분야 즉, 경제학 분야 교수의 연구업적 평가에 적용되었을 때 나타나는 문제점을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서는 문헌연구, 업적평가 규정분석 및 경제학 분야 교수 면담 등을 통하여 경제학 분야의 알파벳 순 저자표기 관행을 확인하였고, 이러한 표기방식이 연구업적 평가과정에 제대로 고려되고 있지 않음을 알 수 있었다. 연구결과를 토대로 저자들은 세 가지 즉, (1) 대학 업적평가 규정상의 주저자에 대한 명확한 정의 및 인정기준 확립, (2) 복수저자 기여율 평가규정의 융통성 제고, (3) 저자 기여율에 대한 인식연구의 필요성 등을 제안하였다.
계산 생물학이나 문자열 연구 분야에 다양하게 웅용되는 패턴 탐색 문제에 접미사 트리와 접미사 배열과 같은 인덱스 자료구조가 널리 사용되어 왔다. 접미사 트리를 이용한 패턴 탐색이 접미사 배열을 이용한 탐색보다 시간 복잡도 관점에서 더 빠른 것으로 알려져 왔다. 즉, 상수 크기의 알파벳에 대해 패턴 P를 길이 n인 텍스트에서 탐색하기 위해 접미사 트리는 O(${\mid}P{\mid}$)시간이 필요한 반면 접미사 배열은 O(${\mid}P{\mid}+ logn$) 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상수 크기 알파벳에 대해 접미사 배열을 이용한 선형시간 탐색 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 일반적인 알파벳 $\Sigma$에 대해서는 O(${\mid}P{\mid}log{\mid}{\Sigma$)시간이 필요하다.
많은 사람들이 수화는 청각 장애가 있고 말을 할 수 없는 사람들을 위한 것이라고 생각하지만 물론 그들과 대화하고 싶은 사람들에게 필요하다. ASL(: American Sign Language) 알파벳 인식에서 가장 큰 문제 중 하나는 높은 클래스 간 유사성과 높은 클래스 내 분산이다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제점을 극복할 수 있는 유사도 학습을 수행하여 이미지 간의 클래스 간 유사도와 클래스 내 분산을 줄이는 아키텍처를 제안하였다. 제안된 아키텍처는 매개변수(가중치 및 편향)를 공유하는 이중으로 구성된 동일한 컨벌루션 신경망으로 구성하고 또한 이 경로를 통해 유사도 학습과 분산을 줄이는 Keras API를 적용하였다. 이중 동종 CNN을 사용한 유사성 학습 결과는 두 클래스의 좋지 않은 결과를 포함하지 않음으로써 클래스 간 유사성과 변동성을 줄임으로서 정확도가 개선된 결과를 나타내고 있다.
This paper has been studied for alphabet recognition by using MPEG-7 descriptors. As an application of MPEG-7, the algorithms in this paper have employed Homogeneous Texture descriptor and Edge Histogram descriptor. For confident matching a voting system is used with a tree structure,
접미사 배열은 긴 문자열에 대한 효율적인 패턴 검색을 위해 널리 쓰이는 자료 구조로서 지금까지 접미사 배열을 이용하여 텔스트 T 안에서 패턴 P를 검색하는 O(|P|ㆍ|∑|), O(|P|ㆍlog|∑|)시간 알고리즘(|∑|:알파벳 크기)들 이 발표되었다. 본 논문에서는 O(|P|)시간 알고리즘을 제시하고, 기존의 알고리즘들과 비교한 실험 결과를 보여준다.
단일 모드 광섬유의 본질적인 색 분산과 비선형 Kerr 효과에 의해 왜곡되는 파장 분할 다중 신호의 보상을 위한 광 위상 공액기를 갖는 분산 제어 링크에서의 보상 효과 제고를 위한 원점 대칭 구조의 분산 맵을 제안하였다. 제안된 모든 형태의 원점 대칭 분산맵을 갖는 분산 제어 링크는 전통적인 균일 구조의 분산 제어 링크에 비해 파장 분할 다중 채널의 왜곡 보상에 효과적이라는 것을 확인하였다. 특히 알파벳 S자 형태의 분산 맵보다 알파벳 S자를 상하 반전시킨 형태인 분산 맵의 구조를 다양한 형태로 변형시켜도 왜곡 보상에 유리하다는 것을 확인하였다. 제안된 원점 대칭 구조의 분산 맵을 전송 링크에 적용하면 광 네트워크의 토폴로지를 보다 다양하게 구성할 수 있을 것으로 기대된다.
반응표면실험계획들을 평가하기 위한 방법으로서 전형적인 방법이 알파벳최적화이다. 그러나 이러한 알파벳최적화(D-, A-, G-, V-최적화 등)는 하나의 수치이므로 그 유용성에도 불구하고 반응표면실험 계획들이 갖는 추정반응값분산의 분포에 대한 정보에 한계를 갖는다. 이를 극복하고자 하는 대안으로서 그래픽 방법들이 있는데 우리는 그 중에 분위수그림을 애니메이션화한 동적분위수그림을 제안할 수 있고 이 동적분위수그림을 이용하여 반응표면실험계획들이 갖는 추정반응값분산의 분포를 서로 비교, 평가 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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