• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.106-108
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• 2014

이 연구는 선주, 선원노동조합, 정부기관, 선원교육기관 등 선원유관단체들의 선원보건의료 실태와 선내 응급의료지원 실태 등에 대한 인식도 조사를 실시하여 의료사각지대인 선내의료 및 선원 건강관리 여건을 개선하기 위한 방향을 제안하고, 향후 선내 의료지원제도 개선방향에 대한 기초자료 제시와 개선점을 찾는 것을 목적으로 한다.

• Korean Journal of Child Education & Care
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• v.18 no.1
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• pp.169-192
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• 2018

This study aims to investigate the changes of their recognition and childcare practices before and after the training for disability awareness targeting class teachers in inclusive childcare setting. Subjects of this study were 9 teachers and the data was collected from 3 focus group (3 persons per group) and personal interviews in case of study needs. The results of this study are as follows: childcare teachers appealed ignorance and fear of children with disabilities before learning to improve their disability awareness, and have learned from the non-prejudiced attitudes of non-disabled children. The need for understanding and knowledge of children with disabilities was high, and they voluntarily and actively participated in the education for the improvement of disability awareness. Since participating in education, teachers have shown changes in perceptions of children with disabilities and changes in the way they practice childcare for disabled children. As regards cognition, teachers have become more interested in and understanding of children with disabilities and have tried to treat them equally with non-disabled children. Regarding the practice of childcare, they practiced the integrated program together with the non-disabled child and the disabled child through cooperative partnership. They also provided the disability awareness education to the non-disabled children and provided the partial integrated childcare program flexibly in one class according to the situation. The results of this study were analyzed and discussed about the general childcare teachers' experience related to the education for improving disability recognition and caring at childcare setting.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.269-270
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• 2009

이러닝 학습은 다양한 목적을 지닌 많은 대상들에게 눈부실만한 기여를 하고 있음에도 불구하고 이러닝의 특성을 가장 절실히 필요로 하는 장애인과 노인 등의 소외된 사람들에게 혜택을 주지 못하고 있다는 점은 안타까운 일이다. 이러한 현실에 대하여, 그동안 정보통신기술분야에서도 소외된 대상들을 고려한 접근성 관련 제도적 개선이 이루어져 왔다는 점을 상기한다면, 자성만이 아니라 그 이유를 조사할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 이러닝 기업 CEO의 인식을 조사하여 웹 접근성과 관련한 제도적인 여건 속에서도 학습 환경에서는 여전히 접근성 개선이 이루어지지 않는 이유를 찾아보고 개선 방안을 제시하는 데 있다. 위의 목적을 위하여 현업에 종사하는 운영자와 개발자들을 대상으로 보편적 교수 설계을 위한 이러닝의 접근성 관련 인식을 조사하였다, 그 결과 이러닝 접근성에 대한 CEO의 인식은 매우 저조하며, 중요성에 대해서는 공감하나 비용적인 부담으로 인해 보편적 이러닝 콘텐츠 개발은 불가능하다고 생각하고 있었다. 이러닝 기업 CEO의 낮은 인식은 곧 개발자와 교수설계자들에게 접근성 기술 적용의 필요성을 강조하지 않는 결과를 초래하고 있다. 이에 대한 개선을 위해서는 우선 정부와 관련기관의 적극적인 홍보와 제도적 장치가 필수적이며, 현재 제공되는 이러닝의 접근성 개선을 위한 연구와 지원방안이 필요하며, 구체적으로는 보편적 학습설계와 접근성에 대한 교육과 확산을 위한 대안이 필요하다.

• Korea Petroleum Association Journal
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• s.285
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• pp.43-46
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• 2012

• 사료
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• s.71
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• pp.2-3
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• 2014

• Monthly Duck's Village
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• s.135
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• pp.82-83
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• 2014

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.46 no.10
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• pp.102-103
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• 2014

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.547-556
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• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.