• Title/Summary/Keyword: 학술적 텍스트

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Implemention of a Heavently Body Study System based on Virtual Reality (가상현실에 기반한 가상 천체 학습 시스템 구현)

  • 문혜린;송완기;정성태
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.291-296
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    • 1998
  • 기존의 텍스트만 제공하던 학습방법에서 발전해 텍스트, 이미지, 사운드 동영상 자료를 제공함으로써 시각적 청각적인 학습효과를 증가시킬 수 있었다. 하지만 많은 경우 2차원 화면상에 문자나 사진 정보만을 제공함으로써 일상적이고 수동적인 학습에 지나지 않았다. 최근에 들어서는 이러한 문제를 극복하려는 한가지 방법으로서 가상현실을 이용한 체험학습을 통하여 보다 능동적이고 효과적인 교육을 시도하려는 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 PC상에서 몰입감을 느낄 수 있는 HMD(Head Mounted Display)와 3차원 마우스를 사용하여 가상현실의 태양계를 탐험하고 이를 바탕으로 학습활동을 함으로써 학습 효과를 높일 수 있는 가상천체 학습 시스템을 구현하였다.

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A Development of the Evaluation Metrics of the Object-Oriented Text/Visual Programming Education (객체 지향 텍스트/시각 프로그래밍 교육의 평가 지표 개발)

  • Jung, Deok-Gil;Jung, Min-Po;Cho, Hyuk-Gyu;Lho, Young-Uhg
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.10a
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    • pp.331-333
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    • 2012
  • 객체지향 텍스트 프로그래밍 및 시각 프로그래밍 교육에 대한 연구는 학생들이 프로그램 개발을 진행하는 과정 혹은 프로그래밍을 교수하는 방법론과 프로그램 개발을 위한 적합한 분석 및 설계 방법론을 찾는 것이다. 이 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 교육에서 객체지향 텍스트/시각 프로그래밍 교육을 적용하고 평가하기 위한 평가 지표를 개발한다. 이 지표는 시각적 혹은 텍스트 기반 프로그래밍 언어/도구를 사용할 때 학생들의 프로그래밍 교육에 대한 적합성을 측정하고 분석하여 학생들의 이해력, 추상화 능력, 프로그램 구현 능력과 학생들의 수준별 적합성을 측정하고 분석하며, 또한, 측정/분석 방법론을 개발하고 적용하는데 활용할 수 있다.

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Design of Dynamic Text Authoring Tool for Mobile Applications (모바일 앱을 위한 동적 텍스트 편집 저작도구 설계)

  • Kang, Yong-Hee;Lee, Eun-Jung
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2014.11a
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    • pp.319-322
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    • 2014
  • 모바일 디바이스 보급이 확산되고 다양한 앱을 보다 쉽게 만들 수 있게 도와주는 저작도구들이 발표 되었으나 모바일 앱을 위한 텍스트의 디자인과 효과를 편집할 수 있는 저작도구는 부족하다. 본 논문에서는 상호작용과 시각적 효과를 높일 수 있는 텍스트 편집 기능을 가지면서 설계 결과를 앱에 통합하기 위한 저작도구를 제안한다. 이 저작도구를 통하여 사용자는 보다 편리하게 텍스트를 편집하고 실행 화면을 미리 확인할 수 있다. 설계된 결과는 xml 데이터로 저장되고 이를 모바일 디바이스에서 실행하기 위하여 실행환경의 텍스트 처리 라이브러리 클래스를 제공하고 이것을 앱의 개발자 코드에 통합하는 방법을 제시한다.

Zero-shot Text Classification based on Reinforced Learning (강화학습 기반의 제로샷 텍스트 분류)

  • Zhang Songming;Inwhee Joe
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.11a
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    • pp.439-441
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    • 2023
  • 전통적인 텍스트 분류 방법은 상당량의 라벨링된 데이터와 미리 정의된 클래스가 필요해서 그 적용성과 확장성이 제한된다. 그래서 이런 한계를 극복하기 위해 제로샷 러닝(Zero-shot Learning)이 등장했다. 텍스트 분류 분야에서 제로샷 텍스트 분류는 모델이 대상 클래스의 샘플을 미리 접하지 않고도 인스턴스를 분류할 수 있도록 하는 중요한 주제이다. 이 문제를 해결하기 위해 정책 네트워크를 활용한 심층 강화 학습(DRL) 기반 접근법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 모델이 새로운 의미 공간에 효과적으로 적응하면서, 다른 모델들과 비교하여 제로샷 텍스트 분류의 정확도를 향상시킬 수 있었다. XLM-R 과 비교하면 최대 15.9%의 정확도 향상이 나타났다.

Text line extraction based on filtering and peak detection (필터링 및 피크검출을 이용한 텍스트 추출)

  • Jin, Bora;Cho, Nam-Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.41-42
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    • 2013
  • 본 논문에서는 문서 영상 처리의 중요한 전처리 과정인 텍스트 라인 추출을 위하여 가우시안 필터링 및 피크 검출을 이용하는 방법을 제안한다. 이는 문서 영상 내의 글자 영역의 픽셀 강도와 텍스트 라인 사이의 간격에 해당하는 강도의 차이로 인해 문서 영상의 각 열마다 높은 피크와 낮은 피크가 번갈아 가며 나타나는 것에 기반으로, 제안하는 알고리즘은 필터 스케일 추정, 필터량 및 피크 검출, 라인 성분 그룹화의 세 단계로 구성된다. 필터 스케일 추정 단계에서는 여러 초기 값으로 필터링하여 피크 차이 간의 히스토그램을 만듦으로써 글자 크기를 대략적으로 예축하며, 필터링 및 피크 검출 단계에서 앞서 예측된 스케일의 가우시안 필터를 이용하여 필터링 한 후, 각각의 열마다 피크를 검출한다. 마지막으로 라인 성분 그룹화를 통하여 검출된 피크를 서로 연결하여 하나의 텍스트 라인을 구성하는 성분들로 그룹화시켜 텍스트 라인을 추출한다. 실험 결과를 통하여, 제안하는 알고리즘은 이진화 과정을 거치지 않음으로써 균일하지 못한 조명환경 등으로 이진화 성능이 좋지 못할 경우에도 텍스트 라인을 추출할 수 있으며, 텍스트 라인 간격이 인정하지 않고 휘어진 라인을 포함하는 경우에도 적용할 수 있음을 확인 할 수 있다.

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Extraction of open-caption from video (비디오 자막 추출 기법에 관한 연구)

  • 김성섭;문영식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.481-483
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    • 2001
  • 본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.

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The Interactive Significance of Red in Film Color : Concentration and Diffusion (영화에서 빨강의 상호작용적 의미)

  • Kim, jong-guk
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.51-52
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    • 2017
  • 영화색채는 서사를 비롯한 영화의 다른 요소들과 동등한 기능을 하며, 표현의 독자성에 따른 텍스트적 의미를 갖는다. 일반적으로, 빨강은 시선을 집중시키는 기능을 하며, 그로부터 유발된 의미는 확산된다. 텍스트와 콘텍스트의 관계에서 집중의 기능과 확산의 의미를 제시할 수 있다. 집중과 확산의 개념은 독자적 색채, 색채와 다른 영화적 요소들의 관계, 색채들 간의 상호작용 등에 따라 구체화된다. 이를 확인하기 위해, 이 연구는 대중성을 담보한 일련의 한국영화를 선정하여, 영화색채가 어떻게 상호작용하며, 특히 빨강의 집중 기능과 확산의 의미가 무엇인지를 분석한다.

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Concept based Image Retrieval Using Similarity Measurement Between Concepts (개념간 유사성 측정을 이용한 개념 기반 이미지 검색)

  • 조미영;최춘호;신주현;김판구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.253-255
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    • 2003
  • 기존의 개념 기반 이미지 검색에서는 이미지의 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 이용했다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사용하여 쉽게 구현할 수 있으나 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없었다. 이에 본 논문에서는 ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이 정보량 링크 타입, 밀도 등을 고려한 개념간 유사성 측정으로 패턴 매칭의 문제를 해결하고자 했다. 또한 키워드로 주석처리 되어 있는 Microsofts Design Gallery Live의 이미지를 이용하여 개념간 유사성 측정법을 실질적으로 개념 기반 이미지 검색에 적용해 보았다.

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Korean Text Automatic Summarization using Semantically Expanded Sentence Similarity (의미적으로 확장된 문장 간 유사도를 이용한 한국어 텍스트 자동 요약)

  • Kim, Heechan;Lee, Soowon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2014.11a
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    • pp.841-844
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    • 2014
  • 텍스트 자동 요약은 수많은 텍스트 데이터를 처리함에 있어 중요한 연구 분야이다. 이중 추출요약은 현재 가장 많이 연구가 되고 있는 자동 요약 분야이다. 본 논문은 추출 요약의 선두 연구인 TextRank는 문장 간 유사도를 계산할 때 문장 내 단어 간의 의미적 유사성을 충분히 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 의미적 유사성을 고려한 새로운 단어 간 유사도 측정 방법을 제안한다. 추출된 문장 간 유사도는 그래프로 표현되며, TextRank의 랭킹 알고리즘과 동일한 랭킹 알고리즘을 사용하여 실험적으로 평가하였다. 그 결과 문장 간 유사성을 고려할 때 단어의 의미적 요소를 충분히 고려하여 정보의 유실을 최소화하여야 한다는 것을 실험 결과로써 확인할 수 있었다.

A Content Analysis of Journal Articles Using the Language Network Analysis Methods (언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석)

  • Lee, Soo-Sang
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.31 no.4
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    • pp.49-68
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    • 2014
  • The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.