• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.228-229
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• 2015

본 연구에서는 디지털 콘텐츠의 다양한 텍스트 효과 적용에 대해서 나타낸다. 디지털 콘텐츠에 텍스트 효과를 적용함으로서 영상의 의미를 보다 더 구체적으로 이해할 수 있고, 디지털 콘텐츠의 정체성이 드러나며, 콘텐츠의 성격과 그 진실성을 보다 명확히 이해 할 수 있다. 따라서 영상에 어떤 텍스트 효과를 사용하느냐에 따라 디지털 콘텐츠의 성격이 달라지고, 콘텐츠의 의미가 부각되고, 콘텐츠의 격과 질이 높이고, 관심과 가치를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 텍스트 효과 유형을 디지털 콘텐츠에 적용함으로써 다양한 영상 효과를 나타내고, 콘텐츠의 성격을 보다 구체화시킬 수 있고, 디지털 콘텐츠의 명확성과 관심과 흥미를 통하여 콘텐츠의 가치를 높일 수 있다고 사료한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.227-240
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• 1993

본 연구의 목적은 한국 현대시 텍스트가 독자에게 전달하는 시적 효과를 담화 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 관점에서 분석하는 것이다. 담화 텍스트 언어학은 텍스트의 언어 자료 자체보다는 이를 생산하고 수용하는 인지 과정에 주목하는 인지과학의 한 분야이며, 적합성 원리로 되는 인지적 화용론은 텍스트 언어학에서 규명하는 바 여러 인지적 조작 절차들의 심리학적 근거가 된다. 많은 인지적 책략 및 조작 절차들이 집약되어 있는 한국 현대시 텍스트를 인지 화용론적 관점에서 분석한 결과, 이제까지 모호하게 개진되어 오던 많은 시적 효과가 텍스트 언어학 및 인지적 화용론의 분석 장치들에 의해서 명쾌하게 설명될 수 있음이 밝혀졌다. 즉, 정보성의 격상 및 격하, 각별한 결속구조의 사용 및 그 수용 과정, 작가의 상황점검과 상황관리 과정에 의한 전국적 인지 패턴의 활성화 및 수정 등의 인지적 절차를 통해서 독자의 맥락이 수정, 확장되는 효과가 일어나고 바로 이것이 궁극적으로는 시적 효과를 낳는다는 점을 설명할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.364-366
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• 2012

키네틱 타이포그래피는 오늘날 다양한 분야에서 문자 및 텍스트에 시각적 효과를 주는데 사용되고 있다. 현재 키네틱 타이포그래피 제작을 위한 기존의 저작 도구에서는 주로 키프레임 보간 방식을 이용하여 텍스트에 애니메이션 효과를 적용한다. 그러나 키네틱 타이포그래피에서 자주 쓰이는 효과 중 하나인 텍스트의 일부가 다른 텍스트보다 먼저 특정 위치로 이동한 뒤 나머지 텍스트가 순서대로 도달하는 효과는 기존의 방법으로는 각각의 텍스트를 따로 조작하게 되어 불편하고 저작 시간이 길어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 텍스트 내에서 사용자가 원하는 부분만을 스케치로 선택한 뒤, 선택된 부분을 먼저 이동시키고 나머지 부분은 선형 보간을 활용하여 이동시키는 기법을 제안함으로써 복수의 텍스트를 개별적으로 조작해야만 하는 기존의 문제를 해결할 수 있는 스케치 기반의 인터페이스 및 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.257-259
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• 2008

자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.163-165
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• 2003

도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.

• (The) Korean Journal of Educational Psychology
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• v.22 no.1
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• pp.215-234
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• 2008

This study investigates the effect of cloze procedure using either cartoons or texts on academic interests and reading achievements. Three equivalent classes were selected from an 1st grade in elementary school in terms of academic interests and reading achievements. While two experimental conditions used cloze procedure either with cartoons or texts during 15 lessons, the control condition used a traditional reading procedure. The results indicated that cloze procedure with cartoons enhanced academic interests in reading only for low achievement participants. Cloze procedure condition also outperformed the control condition on both immediate and delayed dictation test. In particular, cloze procedure with cartoons were quite effective for low achievement participants. Lastly, both types of cloze procedure facilitated overall comprehension test score, specifically inferential understanding test score but not factual understanding test score. Based on these findings, the types of text and learning strategy to improve academic interests and reading-related achievements were discussed.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.2
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• pp.1-13
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• 2002

This Paper is concerned with the impact of linguistic markers of coherence, such as causal connectives. repetitions. and anchoring devices. on the comprehension of a scientific text in Korean. A scientific text on the process of lightning formation was selected. and two versions of the text were constructed by varying the strength of coherence. Eighty-two undergraduate students took Part in the experiment in which they were instructed to fill in the blanks in each text in a recall and a recognition task and to respond to a set of question in a comprehension test. The results of this experiment revealed a selective effect of the cohesive markers. It was found that the different linguistic signals seem to Play a facilitating role in varying degrees in accordance with the type of tasks involved Moreover an analysis of topic continuity from the beginning paragraphs through the last revealed that the text was better understood in the paragraphs containing the main topic better than those without it. This finding seems to indicate that the off-line processing of scientific text is not influenced solely by the local bottom-up processing alone The effect of topic continuity seems to suggest that a global. top-down processing effect has an important role to play. overriding the impact of cohesive devices.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.912-919
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• 2009

A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.99-100
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• 2018

컴퓨팅 사고력이 강조됨에 따라 우리 나라를 비롯한 세계 여러 나라에서는 프로그래밍 교육 등 컴퓨팅 관련 교육을 실시하고 있다. 일반적으로 프로그래밍 교육에서 초보 학습자에게는 블록 기반 프로그래밍 언어를 학습한 후 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 학습하게 된다. 블록 기반 언어와 텍스트 기반 언어는 동일한 프로그래밍 논리를 함양하게 되지만, 다른 모든 언어들과 마찬가지로 언어 특성, 사용법, 형태 등 다소 차이가 있다. 따라서 본 논문에서는 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어의 학습 전이의 효과에 대해 이론적 고찰을 실시하였으며, 그 결과 대부분의 연구에서 긍정적 전이 효과를 입증하였음을 확인하였다.