• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.8-12
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• 2017

본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.3
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• pp.67-76
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• 2012

This paper proposes a concept and algorithm of cloth covering. It is a physically-based model which simulates computationally a shape of cloth covering some objects. The goal of cloth covering is to conceal the details of object and to reveal only the shape outline. It has one scale parameter which controls the degree of suppressing fine-scale structures. To show viability of the proposed cloth covering, this paper performed an experiment of script recognition. The results of comparing accuracies of feature extraction using Gaussian and cloth covering showed that the cloth covering is superior to Gaussian. We discuss the reason for the superiority.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.9
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• pp.184-198
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• 2005

Characters are composed of universal value system that can be applied to the oriental and western world, while there are based on the differences in general and cultural values distinguished by the said two worlds. In modern society expressed as the age of moving image, the products concerning the characters have played a role as a forerunner of the spread of culture in the formation of new markets, regardless of considering the relationship between animation industry in Korea and the counterparts in the USA and Japan. Furthermore, as a successful role model, eastern and western character industries have penetrated deeply into our daily lives, in terms of our cultural values. Based on the assumption that characters reflect the cultural values, This study investigates the meanings of bodily & linguistic expressions appeared in animation characters and reviews the method of enhancing their values and effectiveness as cultural assets.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.3 no.1
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• pp.78-83
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• 1999

Purpose : To evaluate the language areas activated by fMRI during different reading tasks and to assess the difference of activated areas according to each reading task. Materials and Methods : Functional maps of the language area were obtained during three reading tasks(Korean consonant letter, pseudoword, and word) in nine right-handed volunteers(7 males 2 females). MR examinations were performed at 1.5T scanner with EPI BOLD technique(gradient echo shot EPI, TR/TE 3000/60, flip angle $90^{\circ}$, matrix $64{\times}64$, 5mm thickness, no slice gap). Each task consisted of three resting periods and two activation periods and each period lasted 30 seconds. We used SPM program for the postprocessing of images and signification level was set at p<0.01. Activated areas were topographically analyzed in each stimulus. Results : Significant activated signals were demonstrated in all volunteers. Activated signals were seen in the frontal, temporal, parietal and occipital lobes during reading tasks and they were lateralized to the left hemisphere except occipital lobe. Letter and pseudoword produced stronger activated signals than word, and the activated signals were more lateralized to the left hemisphere in pseudoword reading than in letter reading. Conclusion : Activated signals were induced in the language areas by reading task of letter or wordform. Greater activation of language areas was induced when letter or pseudowords were presented than familiar words.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.65-70
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• 2010

초등학교 프로그래밍교육은 프로그래밍에 대한 기본적 원리의 이해를 돕고 학습자의 창의력, 논리적 사고력, 문제해결력 등의 고등 사고 능력을 향상시키는데 그 목적이 있다. 따라서 초등학교 프로그래밍교육에서는 멀티미디어요소를 사용하여 쉽게 프로그래밍 할 수 있는 교육용 프로그래밍언어를 활용하여 기본적인 프로그래밍 구조화 원리를 학습할 수 있도록 하여야한다. 이에 본 연구에서는 교육용 프로그래밍언어로 스크래치를 선정하고 교사의 교수학습 자료 제공 및 학생의 자기 주도적 학습형태가 이루어질 수 있는 동영상 학습사이트를 개발하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.557-560
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• 2001

본 논문에서는 시공간 3차원 잡음 제거기의 ASIC 설계 및 구현결과를 소개한다. 구현된 잡음 제거기는 휘도와 색차신호에 대한 잡음제거 필터들로 구성된다. 휘도에 적용한 필터는 A-MEAN 필터와 A-LMMSE 필터를 결합한 형태의 필터를 시공간적으로 연결한 필터로써, 특히 시간방향으로 IIR 필터 형태를 갖도록 설계하여 평탄한 영상영역에서 보다 강한 잡음 제거 효과를 갖도록 하였다. 한편, 색차신호에 대해서는 5탭 길이를 갖는 1차원 A-MEAN 필터를 적용하였다. C-언어를 이용한 시뮬레이션을 통해 설계된 잡음 제거기의 성능을 평가하였고, VHDL과 C-언어에 의한 시뮬레이션 결과를 비교하여 VHDL-코드의 검증을 수행했다. 구현과정은 시뮬레이션과 논리합성 등 전반부 설계를 Synopsys 툴을 이용하여 수행했고, 레이아웃 등 후반부 설계를 Cadence 툴과 Apollo 툴을 이용하여 수행했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.252-258
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• 2003

Web Globalization(이하 WG)은 global e-biz의 핵심으로 인터넷에 남은 가장 큰 사업이라고 할 수 있다. WG은 국제 시장 대응을 위해 다국어 웹사이트를 구축 및 관리하는 일이며 업무의 복잡성으로 인해 다국어 프로세스 자동화와 관리 도구가 절실히 요구되는 분야이다. 이에 WG의 시장 및 기술 동향을 살펴보고, Cadieux 모델에 기반한 모비코앤시스메타(이하 MnS)의 새로운 WG 시스템을 설명하고자 한다. 본 연구에서는 e-biz 세계화의 가장 큰 특징인 빈번한 트랜잭션과 콘텐츠 번역 프로세스를 자동화함으로 높은 비용 효과 달성을 기본목표로 하였으며, 다국어 글로벌 커뮤니티 지원 기능과 복잡한 문서 및 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠의 세계화가 가능하도록 설계되었다. 마지막으로 프로토타입인 iGLOBIZ 시스템을 실제 구현해 봄으로 기술 및 상업화 가능성을 확인하고 향후의 연구 방향을 모색해 보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.101-107
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• 2003

최근의 웹 문서는 텍스트 위주의 구성이 아닌 이미지, 사운드, 동영상 등의 다양한 타입으로 구성되는 추세이다. 이에 따라 단순히 웹 문서 내의 단어 정보추출 만으로는 좋은 성능의 클러스터링을 기대하기 어렵다. 본 논문은 전통적인 문서 클러스터링 기법인 단어기반 클러스터링 기법의 취약점을 제시하고, 웹 문서간의 링크구조정보 중 동시인용 정보를 이용하여 웹 문서 클러스터링 성능향상의 가능성을 보이고자 한다. 실험에서는 네이버디렉토리 중 '자연과학' 범주에 포함된 문서를 대상으로 위의 두 가지 방식과 이 두 가지를 혼합한 단어-링크 혼합 클러스터링을 통해 기존의 방식보다 더 낳은 성능을 얻을 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.2
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• pp.41-50
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• 2016

언어나 문자를 대신하여 소통하고 감정을 전달하는 다양한 장르의 콘텐츠 중에 기호나 그림 등을 이용해 아이콘, 이모티콘, 스티커, 캐릭터 등으로 표현하는 디지털 형상들을 비주얼 감성콘텐츠라 할 수 있다. 초기 감성콘텐츠는 소통의 보조수단으로 간단한 이미지였으나, 현재에는 움직이고 소리 나는 영상에 이르기까지 수천 종류가 유통되고 있으며, 메신저 사업의 킬러 서비스로 부상하고 있다. 향후 감성콘텐츠는 언어나 문자로 표현하기 곤란한 사용자의 생각과 느낌을 주고받는 소통의 대체수단으로 정착될 전망이다. 또한, 변형과 편집이 가능한 감성콘텐츠가 개발되어 사용자는 간단한 조작만으로 다양한 감성을 표현할 수 있을 것으로 보인다. 이 논문은 대체소통으로서 비주얼 감성콘텐츠의 개념을 정립하고, 주요 감성콘텐츠의 추진내용과 사업동향 분석, 비즈니스 전략과 기술혁신 발전방향을 제시하고 있다.