• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.481-483
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• 2002

본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.7
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• pp.253-264
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• 2017

The purpose of this study was to investigate role perception, knowledge, self-confidence of practice, and educational needs of child daycare teachers' infectious disease management and to identify their relationship. A correlation study was conducted. Participants were 180 child daycare teachers. Almost eighty percent(78.9%) of participants did not received infectious disease management education. The mean percent of correct answers for infectious disease management knowledge of participants was 52.3% and their self-confidence of practice of infectious disease management was low. However, their role perception of infectious disease management and educational needs were high. Educational needs on 'hand washing and hygiene to prevent infectious diseases', 'blocking transmission of infectious diseases', 'infectious disease specific management and care', and 'infectious disease specific symptoms' were high. Child daycare teachers' role perception of infectious disease was positively correlated with their knowledge and educational needs. Development and evaluation of educational interventions to improve child daycare teachers' infectious disease prevention and management are recommended. Particularly, efforts are needed to improve child daycare teachers role perceptions as infectious disease manager.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.509-513
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• 2021

개체명 인식이란, 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간 등의 고유한 의미의 단어를 찾아서 미리 정의된 레이블로 부착하는 것이다. 일부 단어는 문맥에 따라서 인명 혹은 기관 등 다양한 개체명을 가질 수 있다. 이로 인해, 개체명에 대한 중의성을 가지고 있는 단어는 개체명 인식 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 개체명에 대한 중의성을 최소화하기 위해 사전을 구축하여 ELECTRA 기반 모델에 적용하는 학습 방법을 제안한다. 또한, 개체명 인식 데이터의 일반화를 개선시키기 위해 동적 마스킹을 이용한 데이터 증강 기법을 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 사전 기반 모델에서 92.81 %로 성능을 보였고 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 93.17 %로 높은 성능을 보였다. 사전 기반 모델에서 추가적으로 데이터 증강 기법을 적용한 모델은 92.97 %의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2007.04a
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• pp.97-100
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• 2007

Recently, A demand on productivity improvement has required innovation of construction industry more than fast with a economy condition. A RFID is technology that can be effectively applied at the administration of physical distribution, labor, construction progress, etc at construction industry. Therefore, At this paper, A survey of staffs that work at construction site is practised to study application possibility of RFID technology at construction industry. It shows use possibility through a survey that investigated Recognition and application, etc at construction site. RFID technology is connected with other technologies by being based on this study construction industry will be advanced.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.254-259
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• 1998

오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너 식별자를 처리하는데 어려움을 겪고 있는 가운데, 이를 자동으로 인식하고 그 결과를 항만 물류 처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너의 인식 처리를 자동화하기 위한 방안으로 컨테이너의 식별자 인식에 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하였으며, BP 알고리즘을 적용하기 위해서 적절한 scaling 비율을 구하고, 학습 DB를 구축하여 기존의 식별자 인식보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.305-308
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• 2005

시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.444-447
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• 2004

오늘날 생체인식 소프트웨어의 품질은 각종 보안장치의 성능과 신뢰성을 좌우하는 중요한 요소로 자리잡고 있다. 국내의 경우, 아직 생체인식 소프트웨어에 대한 품질특성, 특히 신뢰성에 관한 품질평가와 인증이 자리잡지 못한 실정이며 평가와 인증을 위한 시험 인증체계가 구축되어 있지 않은 실정이다. 이로 인해, 생체인식 소프트웨어의 품질저하로 인한 생체인식 분야의 보안성 및 신뢰성 저하를 유발할 수 있는 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 ISO/IEC 12119와 ISO/IEC 9126을 기반으로 생체인식 소프트웨어의 품질 요구를 체계화하고 생체인식 소프트웨어의 품질평가를 위한 시험모듈과 시험모듈 적용을 위한 시험표를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.500-506
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• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.1
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• pp.16-20
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• 2016

In this paper, we analyze the characteristics and ATM applications for fingerprint, iris, vein recognition technology that can be applied to the ATM to reinforce security. Describe the important requirements to be considered when introducing a biometric authentication in the ATM, and were compared to each biometric authentication scheme based on these requirements. Fingerprint authentication has limitations in accuracy, iris recognition is a big weakness in user convenience, whereas vein recognition has the advantage of being hygienic, yet excellent accuracy and secrecy. Vein authentication approach is expected to be expanded to apply to ATM due to the many advantages.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.226-230
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• 2001

오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.