• Title/Summary/Keyword: 정형화된 인식

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Comparison of Career Awareness, the Preference for Science and Stereotypic Image of the Scientist Between the Gifted Students and Non-gifted Students in Elementary School (초등 영재학생과 일반학생의 진로인식, 과학 선호도 및 과학자의 정형화된 이미지 비교)

  • Ahn, Mi-Jung;Yoo, Mi-Hyun
    • Journal of Gifted/Talented Education
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    • v.22 no.3
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    • pp.527-550
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    • 2012
  • The purpose of this study was to investigate the career awareness, the preference for science and stereotypic image of the scientist between the gifted students and non-gifted students in elementary school. For this study, 52 gifted students and 80 non-gifted students were participated. The results were as follows: First, the career awareness of gifted students was significantly higher than that of non-gifted students. Second, the preference for science of gifted students was significantly higher in all sub-domains than non-gifted students. There was a significant interaction effect between group and gender in the scientific interest and the intention of solving problems. Third, analyzing stereotypic image test for scientist between the gifted students and non-gifted students, it proved that non-gifted students had more stereotypic image comparing with the gifted students. Forth, carrying out the correlation analysis on the career awareness and the preference for science, the career awareness and the stereotypic image of the scientist, it proved that there were significant correlations with each other. It revealed that the career awareness affected the preference for science significantly through multiple regression analysis.

A Study on the Multiple Pronunciation Dictionary for Spontaneous Speech Recognition (대화체 연속음성인식을 위한 확장 다중발음 사전에 관한 연구)

  • Kang ByungOk
    • Proceedings of the KSPS conference
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    • 2003.10a
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    • pp.65-68
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    • 2003
  • 본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.

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Planar-Object Position Estimation by using Scale & Affine Invariant Features (불변하는 스케일-아핀 특징 점을 이용한 평면객체의 위치 추정)

  • Lee, Seok-Jun;Jung, Soon-Ki
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02a
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    • pp.795-800
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    • 2008
  • 카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.

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Structuring of Pulmonary Function Test Paper Using Deep Learning

  • Jo, Sang-Hyun;Kim, Dae-Hoon;Kim, Yoon;Kwon, Sung-Ok;Kim, Woo-Jin;Lee, Sang-Ah
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.12
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    • pp.61-67
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    • 2021
  • In this paper, we propose a method of extracting and recognizing related information for research from images of the unstructured pulmonary function test papers using character detection and recognition techniques. Also, we develop a post-processing method to reduce the character recognition error rate. The proposed structuring method uses a character detection model for the pulmonary function test paper images to detect all characters in the test paper and passes the detected character image through the character recognition model to obtain a string. The obtained string is reviewed for validity using string matching and structuring is completed. We confirm that our proposed structuring system is a more efficient and stable method than the structuring method through manual work of professionals because our system's error rate is within about 1% and the processing speed per pulmonary function test paper is within 2 seconds.

The Recognition of The Korean Characters Using The Weighted Pattern Cluster (가중치 패턴 클러스터를 이용한 한글 문자 인식)

  • 김도형;이선화;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.319-321
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    • 2001
  • 본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.

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A Study on Numerical Recognition Using Artificial Neural Network (인공신경망을 이용한 숫자인식에 관한 연구)

  • Jun, Min-Hyeok;Kim, Byoung-Wook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.511-514
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    • 2019
  • 인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.

character segmentation using histogram (히스토그램을 이용한 문자 영역 추출)

  • Kim, Jieum;Jung, Woo Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.173-174
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    • 2012
  • 문자 영역의 추출은 명함 등 문서의 정형화된 문자 인식, 비전 기반 감시 시스템에서의 간판, 부호 등의 자연영상에서의 문자 인식 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 우리가 관심을 갖는 문자는 간판이나 이름표 등 다른 이에게 정보를 전달해주는 기능을 하는 것으로 그 전배경의 구분이 명확하다. 이러한 특징은 히스토그램의 변화와 관련이 되어 있으며 본 논문에서는 그 변화를 분석함으로써 문자 영역 추출 방법을 제안한다.

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지식경영과 정보기술의 활용이 정보시스템의 통합과 성과에 미치는 영향

  • 김상진
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.135-146
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    • 2001
  • 최근 기업의 경영패러다임 바뀌고 있다. 기업은 정보시스템의 통합을 ERP나 BPR등에 의해 이루어 왔으나, 최근 보이지 않는 개인의 암묵지식에서 새로운 경쟁력을 찾으려 하고 있기 때문이다. 참조적인 기업은 조직원의 정형화되어 있지 않은 지식의 가치를 중요하게 여기게 되었고, 이러한 지식을 조직의 정형화된 정보와 함께 경쟁의 원천으로 보는 지식경영 이론으로 발전하고 있다. 따라서 본 논문은 지식경영 인식도와 정보기술의 활용이 정보시스템을 새로운 차원으로 통합하는데 영향을 줄 것이라는 가설과 함께 경영성과에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.

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A Rating Recognition System of Broadcast Program using Template Matching (원형 정합 방법을 이용한 방송 프로그램의 등급 인식 시스템)

  • 황선주;조대제
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.4 no.1
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    • pp.24-31
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    • 2004
  • This paper embodies the rating recognition system of broadcast program which can automatically acknowledge the broadcast pictures indicating the harmfulness rating, so prevent children from watching TV. This experiment was progressed as the course of extracting featured patterns (standard number patterns) and the proper patterns owned only by the concerned numbers from the numbers of standard font used by broadcasters, and comparing these patterns with input pictures and arranging them. The recognition rate of x-rating was remarkably high as a result of this experiment.

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