• 제목/요약/키워드: 필체 인식

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다중 해상도 병합을 이용한 수정된 적응 공명 이론 신경망: 혼합 문자 인식 적용 (The Modified ART1 Network using Multiresolution Mergence : Mixed Character Recognition)

  • 최경현;김민제
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권3호
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    • pp.215-222
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    • 2007
  • 최근 정보기술의 발달과 함께 문자 인식의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 유비쿼터스 시대가 도래하면서 개인휴대용 정보 단말기, 태블릿 PC 등 유비쿼터스 컴퓨팅 장비가 급속도로 대중화 되고 있다. 이에 사람마다 다양한 필체로 인한 문제가 발생하고 있으며, 인식률을 높일 수 있는 문자 인식에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 다중 해상도 병합을 이용한 수정된 적응 공명 이론 신경망을 제안한다. 이는 자율 학습 신경망과 다중 해상도의 관점에서 접근하여 문자 인식 문제에 적용시켜 본 것이다. 노이즈와 문자 특성 정보를 구별하고 인식률을 높이기 위해 고해상도와 저해상도 정보를 같이 이용하는 다중 해상도 병합 방법을 제안한다. 또한, 다중 해상도 병합 방법의 효과를 극대화할 수 있는 적응 공명 이론 신경망의 유사도 측정 방법을 제안하여 기존의 방법보다 우수한 실험 결과를 제시하였다.

중학생의 필기에 대한 인식, 실태 및 필기태도에 영향을 미치는 요인들 (Middle School Students' Perceptions and Practice of Handwriting and Factors Affecting their Attitudes towards Handwriting)

  • 정민선;신나민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권10호
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    • pp.416-428
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    • 2014
  • 최근 컴퓨터와 스마트 폰 사용의 증가로 학생들의 필기 능력 및 필기 행위 자체가 감소되는 추세에 있다. 이런 변화를 체계적으로 살펴보고자 본 연구는 중학생들의 필기에 대한 인식 및 실태 그리고 필기에 대한 태도에 영향을 주는 요인들을 탐색하였다. 연구 자료는 서울, 인천 지역의 9개 중학교에 재학 중인 346명의 학생들로부터 수집되었다(남 172명, 여 172명, 미기재 2명, 평균연령=13.5세, SD=.94). 필기에 대한 인식을 알아보기 위해 실시된 인터뷰는 동일 군 학생 가운데 학년별 남녀 2명씩, 총 12명의 학생을 대상으로 하였다. 인식 및 실태 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 필기의 필요성에 대한 학생들의 인식은 기억, 암기, 요약, 정리 그리고 성적향상, 수행평가 및 필기 검사 등과 관련 있는 것으로 나타났다. 둘째, 자신의 필체에 대해서는 그리 만족하지 않으며 자신보다는 친구들의 필기 능력을 더 높이 평가하는 경향이 있었다. 셋째, 최초 필기교육은 어머니로부터 이루어진다는 응답이 가장 많았고(45.7%), 절반 정도 학생이 노트 필기 방법에 대해 배운적이 없다고 응답하였다(49.7%). 필기 태도에 대한 설문 자료 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 여학생이 남학생보다, 학년별로는 1학년이 2, 3학년보다 필기에 대한 태도가 긍정적이었다. 둘째, 만들기, 그림 그리기, 낙서하기를 좋아하는 정서가 높을수록, 그리고 시력, 기억력, 손의 힘 조절 능력이 높을수록 필기 태도에 긍정적인 것으로 나타났다. 셋째, 한글에 대한 긍정적인 인식 역시 필기 태도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 컴퓨터 사용 시간은 필기 태도에 부적인 영향을 주었다. 요약하자면, 중학생의 필기에 대한 태도에는 성, 학년, 정서적 태도, 신체적 요인, 컴퓨터 사용시간, 한글에 대한 인식 등이 모두 유의미한 영향을 주었다. 논의에서는 연구결과가 중학생의 필기 실태 이해 및 교육에 주는 시사점이 다루어진다.

Support set의 중앙값 prototype을 활용한 few-shot 학습 (Few-shot learning using the median prototype of the support set)

  • 백으뜸
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권1호
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    • pp.24-31
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    • 2023
  • 메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.