• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.26 no.1
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• pp.37-51
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• 2016

This study examined the friendship expectation that science-gifted and non-gifted elementary students perceived in gifted class and regular class. In 233 science-gifted elementary students and 329 non-gifted elementary students, we measured the friendship expectation that sub-domains were intimacy, ability similarity, and morality. The results of this study were as follows: First, according to the results of comparing the friendship expectations of science-gifted and non-gifted students at the regular class, there was statistically significant intergroup difference in the sub-domains of intimacy and morality, but there was no significant difference in the sub-domain of ability similarity. Second, according to the results of comparing the friendship expectations of science-gifted at the gifted class and at the regular class, there was statistically significant difference in the sub-domain of intimacy, but there was no significant difference in the sub-domains of morality and ability similarity. Based the results, the implications to understand the friendship of the science gifted elementary students were suggested in depth.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.2
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• pp.117-122
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• 2000

The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image is very similar to others. This compression method offers high compression ratio and fast decompression, but it has very long encoding time. To cut-off the encoding time, most researches give a restriction on domain blocks to be compared with a range block or make an effective search sequence of the domain blocks for a range block. However, most of them take much encoding time yet. In this research, we propose an algorithm that greatly reduces the encoding time by considering the coherence between range blocks. This algorithm first classifies all range blocks into some groups using the coherence between range blocks, and then searches corresponding domain blocks only for the key block of each group. If this scheme is joined in a prior work of the other fractal compression algorithm, it will give a great effectiveness to encoding time.

• Journal of Science Education
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• v.44 no.1
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• pp.38-49
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• 2020

The purpose of this study is to analyze the paper test items of high school physics I 'Space-Time and the Universe' unit and how similar the textbook goals are to the cognitive and content areas. This study analyzed paper test items used from nine high schools and KICE about the unit. In order to analyze the distribution of items, they were classified by contents and by cognitive level which is knowledge, comprehension and application levels. As conclusion, application level items were a few, and unbalanced contents distribution appeared in school items. In comparison through the ratio difference index, the objectives of the textbook and the school items were very similar, but the similarities were low when comparing the school items with the KICE items. Based on the above, we suggested some ways to increase the validity of test items.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.162-166
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• 2008

본 연구는 말뭉치로부터 추출된 정보를 사용하여 대화 시스템에 필요한 과정들을 통합 처리하는 시스템을 제안한다. 기존 연구는 영역 확장 시 대화 시스템의 각 과정들을 위해 많은 노력이 필요하였지만, 제안하는 방법은 말뭉치를 사용하여 각 과정들을 통합적으로 업데이트함으로서 이 문제를 해결하고자 한다. 사용자 입력문장과 말뭉치의 각 문장들 간의 유사도 계산을 통하여 의미적으로 가장 유사한 말뭉치 문장의 정보를 이용하고, 시스템 응답에 필요한 정보를 선택한다. 또한, 문맥에 관련된 정보를 자동으로 추출하여 대화 관리를 위한 대화 전이 네트워크(network)를 생성한다. 따라서, 제안 시스템은 말뭉치의 추가 및 수정만으로 새로운 영역 확장과 관리에 용이한 구조를 갖는다. 실험으로 관찰한 제안된 시스템의 성능은 유사도 계산 만족도 약 77%, 시스템 응답의 적절성 약 84%로 충분히 작업 수행이 가능한 점수를 보여주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.1
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• pp.54-61
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• 2009

This paper proposes a skin segmentation method based on region histograms of the color quantization map. First, we make a quantization map of the image using the JSEG algorithm and detect the skin pixel. For the skin region detection, the similar neighboring regions are set by its similarity of the size and location between the previous frame and the present frame from the each region of the color quantization map. Then we compare the similarity of histogram between the color distributions of each quantized region and the skin color model using the histogram distance. We select the skin region by the threshold value calculated automatically. The skin model is updated by the skin color information from the selected result. The proposed algorithm was compared with previous algorithms on the ECHO database and the continuous images captured under time varying illumination for adaptation test. Our approach shows better performance than previous approaches on skin color segmentation and adaptation to varying illumination.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.295-304
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• 2004

수학교과서는 수학 교수-학습의 매개체로서 그 변화에 대한 비교 연구는 수학 교육을 조명하는데 있어 의미있는 일이라 할 수 있다. 그러나 국가간의 수학 교과서를 비교 ${\cdot}$ 분석한 것은 여럿 있으나 우리나라 교육과정의 변화에 따른 비교 ${\cdot}$ 연구는 드물다. 이에 본 연구는 제 6, 7차 교육과정에서 실용수학의 편제 ${\cdot}$ 성격, 목표, 영역명의 차이점은 무엇이며, 내적체제 면의 유사점과 차이점 및 각 영역에서 학습 내용의 유사점과 차이점이 무엇인가에 대한 비교 ${\cdot}$ 분석을 통하여 우리나라 6. 7차 교육과정에 따른 실용수학 교과서의 문제점을 도출하고 좀 더 나은 교과서 개발에 기여하고자 하는데 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.256-261
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• 2000

디지털 방송, 웹의 발전으로 내용 기반 검색, 비디오 인덱싱, 비디오 검색 등의 시스템들이 많이 연구, 개발되고 있으며, 이러한 시스템에서는 사람을 주제로 검색하는 요구가 많이 발생한다. 대부분의 얼굴 영역 추출 및 인식 시스템들은 질감, 모양, 움직임, 칼라 등의 특징들을 이용하는데, 이들 중 칼라 특징은 기존 시스템의 첫 번째 처리 단계에서 많이 사용된다. 하지만, 복잡한 배경, 조명, 화장(make up), 잡영들 때문에 미리 정의된 단일 칼라 임계값을 이용하여 얼굴 영역과 비 얼굴 영역으로 구분하면 정확한 추출 결과를 얻기 힘들다는 문제가 있다. 본 논문에서는, 점진적으로 피부색 영역을 확장시키면서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 이때 확장 단계에서 얼굴 영역을 판단하기 위해, 일굴 각 기관들의 위치적 정보를 사용하였다. 얼굴 기관은 눈과 입을 사용했는데, 여러 가지 요인으로 인해 이들을 정확하게 추출하기가 어렵기 때문에, 각 단계에서 얼굴 후보 영역 내부의 수평 방향성을 가지는 경계를 눈과 입의 영역으로 간주했다. 실험을 통해, 제안한 방법이 하이라이트(highlight)에 의해 얼굴 영역의 일부가 왜곡된 경우와 얼굴 영역이 피부색과 유사한 배경에 인접해 있는 경우에 대해서도 강인하게 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.125-137
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• 2011

Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.