• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.191-193
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• 2010

전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.164-168
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• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.119-127
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• 1998

본 논문에서는 한글 인쇄체 인식 시스템의 실시간 처리를 위하여 인식 프로세스중 시간이 많이 걸리는 한글 문자 유형 분류 및 자소 인식 단계를 고속 처리할 수 있는 다층구조 신경망을 VLSI 설계 하였으며, 신경망과 호스트 컴퓨터간의 인터페이스와 신경망 제어를 담당하는 코프로세서 구조를 제안하였다. 이를 VHDL 모델링 및 논리합성을 통하여 설계하여 시뮬레이션을 통하여 구조와 동작 및 성능을 검증하였다. 실험결과 제안한 신경망 coprocessor는 기존의 소프트웨어 구현 인식 시스템의 유형 분류 및 자소 인식률과 대등한 성능을 보인 반면 고속의 인식속도를 보였다.

• 건축구조
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• 제21권4호
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• pp.22-23
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• 2014

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.389-402
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• 2016

본 연구는 응급구조(학)과 학생이 인식하는 여성119구급대원에 대한 인식유형 연구이다. 본 연구의 목적은 응급구조(학)과 학생의 여성119구급대원에 대한 인식을 파악하고 유형별 특성을 확인하기 위해 시행되었다. 이를 위해, 본 연구에서는 Q 방법을 적용하여, 구급차동승 현장실습 교과목을 이수한 응급구조(학)과 학생 72명을 대상으로 여성119구급대원에 대한 주관적인 반응을 객관적으로 분석하였다. 연구결과, 응급구조(학)과 학생들의 여성119구급대원에 대한 인식유형은 네 가지로 유형화될 수 있었다. 제 I 유형은 '체력한계형', 제 II 유형은 '전문가형', 제 III 유형은 '수호천사형', 제 IV 유형은 '여성적 경험형'으로 인식되었다. 각각의 설명력은 제 I 유형 28.3%, 제II유형 12.7%, 제 III 유형 6%, 제IV유형은 3.8%로 전체변량의 51%를 설명하는 것으로 나타났다. 전체적으로 응급구조(학)과 학생의 여성119구급대원에 대한 인식은 응급처치에 대한 전문가이지만 체력적 한계, 위험성 노출과 출산 및 육아에 대하여 인식이 긍정적이지 못한 것으로 조사되어 해결방안이 마련되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.520-529
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• 2019

이 연구는 부산시 소방공무원들의 건강장애 유해인자에 대해서 실증적으로 살펴봄으로써 향후 소방공무원들의 건강관리에 기초자료를 제공하고자 하였다. 결과적으로, 우선, 화재진압대원의 유해인자를 보면, 아무래도 화재현장에서 근무하기 때문에 업무특성을 반영하여 화재 시 발생하는 유해화학물질의 위험성을 가장 심각하게 인식하고 있다는 것을 확인할 수 있었고, 다음으로 화재 진압시에 추락위험을 높이 인식하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 다음, 구조대원의 유해인자에서는 구조대원이 화재 현장이나 각종 사고현장에서 요구조자를 구조하는 임무를 수행하기 때문에 현장 유해화학물질 위험성을 가장 높게 인식하고 있었고, 또한 구조현장에서의 추락위험을 두 번째로 높게 인식하고 있었는데 이는 업무 특성이 반영된 결과라고 볼 수 있다. 또한, 구급대원의 유해인자를 보면, 구급대원의 교대근무의 위험성을 가장 높게 인식하고 있었다. 이는 기존 연구에서 교대근무가 건강에 유해하다는 것과 일맥상통하는 대목이다. 다음으로, 환자이송 과부하가 큰 유해요소로 꼽았다는 것은 그만큼 구급업무의 특성상 많은 이송환자들이 많아짐으로 인해서 각종 2차 사고가 발생할 가능성이 있기 때문으로 사료되며, 구급현장 이송 중에는 빠르게 구급차량을 이동시켜야하기 때문에 교통사고 유발 가능성도 유해요소로 인식되고 있다는 것을 알 수 있다. 마지막, 유해인자 인식 비교에서는 구조대원이 가장 위험하다고 인식하고 있는 것을 알 수 있다. 이는 업무 특성과도 연관되는데, 구조대원의 경우가 화재 등 각종 위험현장과 가장 근접하게 활동을 하고 있기 때문으로 사료된다.

• 사회복지연구
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• 제37호
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• pp.319-344
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• 2008

이 연구의 목적은 첫째, 국가간 복지인식 균열의 차이가 존재하는지를 분석함으로써 각국의 제도적 특징이 복지인식 결정구조에 어떻게 반영되는지를 살펴보는 것이다. 둘째, 한국의 경우 다른 복지레짐에 속한 국가들과 비교해 볼 때 복지인식 결정구조에 어떤 특징을 보이는지 분석하고, 한국 복지인식의 특성을 명확히 함으로써 한국복지국가 발전을 위한 연대와 분열 지점을 밝혀내고자 한다. 이는 한국복지국가 발전을 위한 전략 마련의 단초가 될 수 있다. 이를 위해 우선, 각 복지레짐에 속한 스웨덴, 프랑스, 미국의 복지에 대한 국가책임 인식점수를 비교하였다. 다음으로 성, 연령, 교육수준, 소득계층, 고용지위 등이 복지인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 분석결과, 스웨덴, 프랑스, 미국은 복지에 대한 국가책임 인식에 차이를 보이며, 스웨덴, 프랑스 미국의 순으로 인식점수가 높다. 한국의 경우 미국보다 인식점수가 더 낮으며, 이 차이는 의미 있는 차이로서 한국 복지인식 구조에 대한 심층적인 해석을 필요로 한다. 국가별 복지인식 결정구조의 경우, 스웨덴과 프랑스는 복지인식 결정요인에 큰 차이가 없으며, 미국, 한국은 각각 고유한 특성을 보인다. 성, 계층, 고용지위에 대해 스웨덴, 프랑스, 미국이 동일한 결과를 보인다. 여성일수록, 소득계층이 낮을수록, 고용지위가 불안정할수록 국가의 복지책임에 대한 인식수준은 높아진다. 연령의 경우 스웨덴, 프랑스, 한국은 연령이 높을수록 복지책임 인식수준이 높아지는데 반해 미국은 반대의 결과를 보인다. 또한 미국은 교육수준이 높을수록 복지인식 점수가 낮다. 한편 한국은 스웨덴, 프랑스, 미국과 다른 복지인식 결정구조를 갖고 있다. 여성이 오히려 남성보다 복지인식 점수가 낮으며, 계층은 유의미한 영향을 미치지 않는다. 이러한 복지인식 구조에 대한 파악은 복지패러다임 전환을 위한 합의와 갈등 지점을 제시함으로써 복지국가 전략 구축의 기반이 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.3265-3276
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• 1996

문자인식에 대한 연구는 주로 한글인식에 대해서만 이루어져 왔는데, 대부분의 문서는 한글 뿐만 아니라 여러 종류의 문자가 포함되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 크기, 다중 활자체, 다자종 문자가 포함되어 있는 한글문서를 인식할 수 있는 문자인식 시스템을 구현하였다. CombNET 구조를 갖는 신경회로망을 자종별로 구성하여, 문자인식시에 문자를 구별하지 않고 인식하는 방법을 제안하였다. CombNET 구조의 상단부를 차지하는 Kohonen의 SOFM 신경망을 이용하여 한글과 한자는 36개, 영숫자는 16개의 유형으로 분류하고 각 유형에 대해서 CombNET 구조의 하단부에 있는 BP 네트워크를 이용하여 문자인식을 수행하였다. 실험결과 학습 데이타에 대해서는 95.6%의 인식율을 나타내었고, 실제문서에 대해서도 92.6%의 인식율과 초당 10.3자의 인식속도를 보임으로써 제안된 인식 시스템의 유효성을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.407-412
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• 2019

본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.367-370
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• 2011

최근 설계 단계에서 설계품질 향상과 시공 단계에서 비용 절감을 효과를 기대하며 3차원 BIM 관련 기술에 대한 관심이 높아가고 있으며, 또한 부분적으로 기술 도입 효과가 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 설계 및 시공 현업은 2차원 CAD 도면을 중심으로 이루어지고 있으며, 3차원 BIM 기반 설계가 이루어진다 하더라도 결국 시공을 수행하는 건설 현장에는 2차원 CAD 도면이 납품되고 이를 기반으로 건설 현장은 운영된다. 또한 설계 단계 BIM과 시공 단계 BIM은 모델의 활용 목적이 다르고 그에 따라 모델링의 범위 및 방법이 크게 다르기에 시공 단계에서 2차원 도면에 기반한 시공 BIM 모델 구축이 필요한 현실이다. 본 연구에서는 2차원 구조 CAD 도면을 인식하여 3차원 골조모델을 생성하는 기술을 개발하고 구현하였다. 통합 BIM 모델은 골조, 설비, 마감으로 구성되며, 이 중 골조 모델은 설비와 마감 모델링을 위하여 선행되어야 할 핵심요소이다. 시공 단계 2차원 도면을 바탕으로 골조 모델의 생성을 생성하는 작업에도 많은 노력이 요구되며, 또한 이 과정에서 모델러가 2차원 도면을 파악하여 BIM 도구를 사용하여 모델링을 하는 과정에서 오류의 가능성도 내포되어 있다. 특히 설비, 마감과의 통합 모델 구축이 원활히 되기 위해서는 골조 상세, 즉 부재 편심 또는 단차 등이 정확히 모델링 되어야 한다. 본 연구의 도면 인식을 통한 3D 골조모델 생성은 2차원 구조평면과 부재일람표에 표기된 내용을 그대로 인식하여 3차원 BIM 모델을 생성함으로써 모델링 효율의 극대화와 모델 정확도 향상의 효과를 기대할 수 있다.