데이터를 원거리에 전송하는 회선부호화 방식으로는 AMI방식을 사용한다. AMI방식의 단점은 원천부호에 일정한 개수 이상의 0의 비트가 존재할 경우 비트동기를 상실하게 되는 것이다. 이 단점을 보완하기 위해 스크램블링 기술을 적용한다. HDB-3 스크램블링 방식은 원천부호에 비트 0이 네 개 이상 연속하여 있을 때 이것을 인위적으로 변환시킨다. 그러므로 원천 부호 중에 연속하여 네 개 이상의 0의 비트로 구성된 부호가 많을 경우, 회선부호화 과정 중에서 데이터전송효율을 감소시키게 된다. 한편 HDLC 통신규약에서는 플래그 비트열과 유사한 비트열의 오인을 방지위해 비트 또는 문자 스터핑 방식을 사용한다. 본 논문은 이러한 관점에서 $KS{\times}1001$에 포함된 로마문자용 부호집합을 분석대상으로 하였다. 이러한 분석결과를 토대로 하여 데이터의 전송효율을 제고시키는 최적의 로마문자 원천부호체계를 제시하였다. 본 연구에는 문자의 ($4{\times}4$)비트 원천 부호화 규칙과 영어 알파벳의 사용빈도 통계를 적용하였다. 연구결과 본 논문에서 제시하는 로마문자용 부호집합체계를 적용할 경우에 약134%의 데이터처리 효율을 제고시키는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대표적인 보급형 장비인 키넥트를 활용하여 실시간으로 사용자 캐릭터의 자세를 제어하고, 상대 캐릭터와 함께 자연스러운 상호작용 동작을 수행하는 실시간 상호작용 애니메이션 시스템을 소개한다. 해당 상호작용 애니메이션 시스템은 실시간으로 두 캐릭터의 상호작용 동작을 연출하는 시스템으로, 사용자는 키넥트를 이용한 자세 입력을 통해 사용자 캐릭터의 동작을 제어하고 상대 캐릭터는 사용자 캐릭터의 동작에 따라 반응하는데 이 반응 동작은 시스템에 의해 자동으로 결정된다. 전처리 과정은 예제 동작 데이터 정보를 사전에 관측 및 분석하여 맵핑 모델을 생성하고, 실시간 처리 과정에서는 사용자의 실시간 입력에 맞는 두 캐릭터의 자세(동작)을 실시간으로 생성 및 보정 후 최종 결과 애니메이션을 화면에 출력한다. 실험 결과를 통해 해당 시스템은 사용자의 입력 동작에 맞추어 상대 캐릭터는 적절한 대응 동작을 수행하고, 화면상의 두 캐릭터가 서로 상호작용 동작을 연출하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술 및 아이디어는 응용하여 실제 사용자 상호작용 소프트웨어 개발에 적용할 수 있고, 이를 통해 사용자에게 더 나은 몰입감을 제공할 수 있을 것이다.
It is investigated character of the dynamic behavior at over excavation zone of roadbed using crushed stone instead of lean concrete. It is considered that behavior of roadbed using PENTAGON-3D and Baber's equation. Typical load of sine wave type using impact factor is compared to moving load system to examine relationship in using PENTAGON-3D case. Variations of this paper are material properties of roadbed, train velocity, subgrade bearing capacity. Using variations, safety of roadbed is estimated by dynamic behavior character.
메이저리그 야구 중계 등 해외 스포츠 중계제작에서 해결해야 할 문제 중 하나는 MPH(miles per hour)와 같이 영미식 단위로 표시된 자막을 국내 실정에 맞게 km/h 등으로 변환하는 것이다. 이를 위해 중계화면에 표시된 자막영역의 변화로부터 해당 자막이 표시되었음을 감지하고 숫자 정보를 인식하여 이를 국내실정에 맞는 SI 단위로 변환하는 스포츠 자막 인식 시스템을 개발하였다. 변환된 자막은 후단의 문자발생기 (CG) 시스템으로 전달되어 최종적으로 TV 화면에 표시된다. 일반적으로 문자 인식에 주로 사용되는 신경망(neural networks) 기반 방식은 사전에 유사 데이터를 이용한 신경망의 학습(training) 과정이 필수적으로 요구되며, 또한 학습에 사용된 데이터와 다른 모양의 자막이 예고 없이 사용되었을 경우 대처할 수 없다는 단점이 있다. 생방송이라는 사용 환경을 고려하여 새로운 폰트로 제작된 자막에도 신속하게 대처할 수 있는 템플릿 매칭(template matching) 방식을 사용하였다. 여러 가지 실험 영상으로 테스트한 결과 97% 이상의 정확한 인식 결과를 얻었으며, 정확성을 요하는 생방송의 특성상 매칭의 확신도(confidence)가 높지 않은 경우에는 작업자가 판단한 후 핫키를 이용하여 정확한 자막을 출력할 수 있게 하였다.
The purpose of this study is to figure out how stage costume of Peking Opera communicates what the character wants to inform to spectator. The stage costume means the clothing, shoes, headdress, accessory that the cast is worn for communicating personality of character. Stage costume not only reveals the character of new spirit who the director and the work is like to create, but also makes the style of play harmonizing with the atmosphere of the work. So, the stage costume in the play is a sort of symbol system that forms the depth of play. The stage costume of Peking Opera was formed on the basis of the Chinese traditional stage costume in the Qing period, however the style of stage costume was beautified the costume of Ming period and here contained the factors of successive costumes. But the stage costume of Peking Opera don't have the same rank system with real history costume and don't have demarcation according to period and history. Only it is that transformed and created the real history costume with Chinese fine view and made how they wear Chinese fine view and made how they wear the costume according to position, age, personality of character in the play. In the stage costume of Peking Opera, the color is cultural language that director can communicate to spectators and can inform spectator of sex, age, personality, position of the character. The color of the stage costume of Peking Opera reflects the principles of Yin and Yang and the five elements of the Chinese cosmogony. The pattern of decoration also makes the personality and characteristic of the character. The dragon pattern symbols the authority and majesty, so only the character of high position can use it. The pattern of tiger and leopard symbols bravery, so the military officer can use it. Civil officer decorates with the pattern of Japanese apricot, orchid, chrysanthmum, bamboo that symbols integrity and honor. The stage costume of Peking Opera communicates the identity of character with the special form of costume. Kanjien is a costume of the young priestess, Houyi is the Sunwukong'costume. Chayi is a costume of boatman. Lingzi, Sweixiu, Kaoqi is the props for the foramtive effect of stage costume, also they play an important part in expressing the emotion situation. In the result of study, we could know that the form, color, pattern of the stage costume and props of Peking Opera play important parts in communicating informations that let spectator can understand the play. So, the stage costume of Peking Opera is an‘picturizing costume’that the form, color, pattern of the stage costume is a sort of symbol system. It makes spectator feels actually the viewing Peking Opera.
본 논문은 국제표준 문자부호 체계인 유니코드(Unicode) 3.0에 포함된 라틴어 문자에 관한 새로운 부호 체계를 제시하였다. 이 연구의 시작 배경은 Unicode 3.0의 라틴어 부호 체계가 데이터통신의 전송효율 측면에서 적정한가에 대한 것이었다. 데이터통신을 할 때, 4개 또는 8개 이상의 연속 "0"의 비트가 단말 정보기기로 부터 회선부호화 장치에 입력 될 수 있다. 이 경우에 그 비트열은 스크램블링 과정을 거쳐 연속 "0"이 아닌 비트열로 변경된다. 그러므로 단말 정보기기에서 처리되는 0 문자, 기호 등의 부호 체계에 따라서 데이터통신의 회선부호기 운용이 달라지게 된다. 즉, 데이터통신의 전송효율에 영향을 주게 된다. 이러한 관점에서 본 논문은 [1]에서 제시된 ($4{\times}4$)hexa 원천 부호화 규칙과 영어 문자의 사용빈도 통계를 적용하여 유니코드와 UTF-8의 라틴어 부호 체계에 대한 개선방안을 제시하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 개선된 유니코드와 UTF-8 라틴어 부호 체계를 적용할 경우, 회선부호기의 스크램블러 운용효율이 유니코드를 통신용으로 사용할 경우 최소 3645%에서 최대 31400%, 제시된 UTF-8 부호 체계를 적용할 경우 최소 480%에서 최대 1700%까지 개선되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 우편물 자동처리론 위한 우편영상 인식 시스템을 소개한다. 우편영상 인식 시스템은 서장 우편물을 집배원이 배달하는 순서에 따라 자동으로 구분할 수 있도록 우편영상을 입력으로 받아 수신인 주소를 출력하는 인식 시스템을 말한다. 이 시스템은 수신인 주소영역 추출, 문자열 분리, 문자분할, 문자인식, 그리고 주소해석 모듈로 구성되어 있다. 주소영역 추출을 위해서는 우편물 주소 기입 위치에 대한 경험적 지식을 이용하였으며, 문자열 분리와 문자분한을 위해서는 연결요소 분석과 수직런 분석을 이용하였다. 문자인식에는 신경망 기반 인식기를 이용하였으며, 주소해석을 위해서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하였다. 각 모듈은 독립적으로 구현되었기 때문에 인식 시스템의 성능 개선을 위한 모듈별 최적화가 용이하다는 장점이 있다. 실험에는 대전 유성우체국의 우편물 구분기를 이용하여 실제 우편물에서 수집한 인쇄 우편영상과 필기 우편영상을 이용하였으며, 비교적 우수한 인식 결과를 얻었다.
본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.
기존의 초등과학 CAI나 웹기반 학습시스템의 문제점은 교수자의 학습 설계에 따라 획일적인 코스로 구성되어 있고 개인의 학습 특성을 고려하지 않은 채로 설계되었으며 학습도중에 발생되는 학습자의 의견이나 생각을 시스템에 반영 할 수 없어 학습 참여의욕과 학습 동기유발을 떨어뜨려 학습 효율을 높이지 못한다는 점이다. 따라서 학습자 개인의 특성에 맞는 학습 환경을 제공해 주며 학습자의 적극적인 학습참여와 학습 동기유발을 촉진하는 교수-학습 시스템이 필요하다. 본 논문은 캐릭터 교사와 학습자의 대화를 통해 적극적인 학습참여의 기회를 부여하고 지속적인 학습 흥미와 동기유발을 위해 다양한 학습 자료를 제시해 주는 캐릭터 기반의 대화형 교수-학습 시스템을 설계하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.413-435
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2018
Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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