• 한국환경복원기술학회지
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• 제8권5호
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• pp.47-55
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• 2005

This study was conducted to suggest revegetation character for environment factor of slope. Field test carried out for the man-made slope with three types(0.5cm no net, 3.0cm no net, 3.0cm net) revegetation methods in Hwaseong. Test revegetation plants were Festuca arundinacea, Lolium perenne, Lespedeza cyrtobotrya and Indigofera pseudo-tinctoria M. The result of this study can be summarized as follows; 1. The soil hardness, the soil acidity, and the soil humidity of three types(0.5cm no net, 3.0cm no net, 3.0cm net) revegetation methods were at a suitable value for plants growth. 2. All plant growth index(seedling number, ground coverage, plant height, plant weight, etc) of south slope were better than north slope. But plant growth index of net plots were similar to no net plots. 3. For washout investigation, washout quantity of north slope was plentifully measured from south slope, and 1 amount of rainfall will be big was visible appears plentifully.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.53-59
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• 2017

Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.131-140
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• 2015

많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시스템에 적합함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.86-100
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• 2015

인터넷 발전과 스마트 혁명을 거치며 사용자가 생산하는 데이터양이 중가하고 그 유형도 다양해졌다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 가치로 활용한다는 개념의 빅데이터가 새로운 이슈로 부상하였다. 더욱이 빅데이터 속의 콘텐츠들을 검색하기 위해서는 동영상이 포함하고 있는 스토리에 대한 분석과 시각화에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등장인물들 간의 대화를 분석하여 스토리를 모델링하는 캐릭터 넷(Character-net)이라는 인터페이스를 개발하였다. 캐릭터 넷은 스토리가 있는 동영상을 분석해서 인물들을 자동으로 추출할 수 있고, 등장인물들 간의 관계를 자동으로 모형화 할 수 있다. 이로써 기존 연구와는 다른 방법으로 스토리를 가시화하는 툴의 가능성을 발견할 수 있었다. 하지만 아직 활용하기 어렵고 한 눈에 스토리 특징을 파악하기 어렵다는 단점이 발견되었다. 이러한 캐릭터 넷을 개선하기 위해서는 정보 디자인을 접목하여 해결할 수 있을 것이라 가정하였다. 따라서 본고에서는 먼저 데이터 정보디자인 분야에서의 시각화 디자인들을 간략하게 소개하였다. 나아가 동영상 스토리를 시각화하는 연구 사례들을 살펴보았다. 그리고 캐릭터 넷의 핵심 아이디어와 기존 연구와의 기술적 차이점에 대해 소개한 뒤, 추가적으로 이를 디자인적 솔루션을 접목하여 개선할 수 있는 방법들을 모색하였다.

• 복식문화연구
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• 제8권5호
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• pp.707-716
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• 2000

The purpose of this study was to explane the Net generation's characters appearing in the apparel brand naming for them. For this study, first I was trying to explane the New generation characters, second 45 apparel brands were selected by market research and questionaire survey was conducted on 53 the Net generation collage women of age 20 thru 21. Third, the apparel brands were classified into four types according to the characters reflecting in the apparel brand naming : First, the apparel brand type using the figures such as STORM=292513, 1492Miles. Second, the apparel brand type that two or more words are abbreviated into one word. Third, the apparel brand type containing more than one meaning in a brand naming or spelling the words as it pronunciate. Fourth, the apparel brand type using of slang. In conclusion, These types of the apparel brands were related to characters of the New generation, i.e., they who have grown in the advance of digital civilization are skilled in the communication through computer, internet and mobile phone, so that they are familiar with the figures, combined words, or abbreviated words etc. Also, they have individual, sensitivity character and seek after individuality, current fashion. They have also a tendency to accept various the sense of value, while they have a refusing tendency a custom or convention which the older generation has conformited.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.3265-3276
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• 1996

문자인식에 대한 연구는 주로 한글인식에 대해서만 이루어져 왔는데, 대부분의 문서는 한글 뿐만 아니라 여러 종류의 문자가 포함되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 크기, 다중 활자체, 다자종 문자가 포함되어 있는 한글문서를 인식할 수 있는 문자인식 시스템을 구현하였다. CombNET 구조를 갖는 신경회로망을 자종별로 구성하여, 문자인식시에 문자를 구별하지 않고 인식하는 방법을 제안하였다. CombNET 구조의 상단부를 차지하는 Kohonen의 SOFM 신경망을 이용하여 한글과 한자는 36개, 영숫자는 16개의 유형으로 분류하고 각 유형에 대해서 CombNET 구조의 하단부에 있는 BP 네트워크를 이용하여 문자인식을 수행하였다. 실험결과 학습 데이타에 대해서는 95.6%의 인식율을 나타내었고, 실제문서에 대해서도 92.6%의 인식율과 초당 10.3자의 인식속도를 보임으로써 제안된 인식 시스템의 유효성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.131-138
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• 2013

본 논문에서는 등장인물이 대사에서사용한감정어를 이용하여 등장인물의 감정 유형을 분류하는 방법을 제안하고 성능을 평가한다. 감정 유형은 긍정, 부정, 중립의 3 종류로 분류하며, 등장인물이 사용한 감정어를 누적하여 3 종류의 감정 유형 중에 어디에 속하는지를 파악한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안하고 감정어가 가진 감정 성분을 벡터로 표현하는 방식을 제안한다. WordNet은 영어 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정항목과의 거리를 계산하여 단어별감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터 성분들을 긍정, 부정, 중립의 3가지 차원으로 축소하여 표현한 후, 등장인물의 감정 성향이 어떻게 나타나는지를 추출한다. 또한 감정 성향의 추출 성능에 대해 헐리우드 영화 4개의 영화에서 12명의 등장인물을 선정하여 평가하여 제안한 방법의 효율성을 측정하였다. 대사는 영어로 이루어진 대사만을 사용하였다. 추출된 감정 성향 판단 성능은 75%의 정확도로 우수한 추출 성능을 나타내었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제7권2호
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• pp.81-101
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• 2003

This paper introduces a computerized version of the Korean Standard Pronunciation Rules that can be used in speech engineering systems such as Korean speech synthesis and recognition systems. For this purpose, we build Petri net models for each item of the Standard Pronunciation Rules, and then integrate them into the sound conversion table. The reversion of the Korean Standard Pronunciation Rules regulates the way of matching sounds into grammatically correct written characters. This paper presents not only the sound conversion table but also the character conversion table obtained by reversely converting the sound conversion table. Malting use of these tables, we have implemented a Korean character into a sound system and a Korean sound into the character conversion system, and tested them with various data sets reflecting all the items of the Standard Pronunciation Rules to verify the soundness and completeness of our tables. The test results show that the tables improve the process speed in addition to the soundness and completeness.

• 비교문화연구
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• 제19권
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• pp.233-250
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• 2010

This study aims to observe the features of Korean adjectives composed with symbolic base impling human character. Korean adjectives composed with symbolic base shows more delicate nuances than ordinary adjectives. For observing the feature of them we analyzed the 6000 symbolic words in 'Stanadard Korean Dictionary'. As a result,the symbolic base of adjectives is divided into the one that maintain the basic meaning of symbolic words and the other that do not maintain basic meaning of symbolic words. The base that maintain the basic meaning of symbolic words is divided into the one that has meaning of character and the other that do not has meaning of character. The base that do not maintain the basic meaning of symbolic words is divided into the one that can relate with '-hada' and the other that cannot relates with '-hada'. This study remains the problem in future to examine common points of symbolic base.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-35
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• 2021

자동차 번호판 인식은 지능형 교통시스템에서 핵심적인 역할을 담당한다. 따라서 효율적으로 자동차 번호판의 숫자 및 문자영역을 검출하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 딥러닝과 의미론적 영상분할 알고리즘을 적용하여 효과적으로 자동차 번호판의 번호영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소 투영과 같은 전처리과정 없이 번호판 영상에서 바로 숫자 및 문자영역을 검출하는 알고리즘이다. 번호판 영상은 도로 위에 설치된 고정 카메라로 부터 획득한 영상으로 날씨 및 조명변화 등을 모두 포함한 다양한 실제 상황에서 촬영된 것을 사용하였다. 입력 영상은 색상변화를 줄이기 위해 정규화하고 실험에 사용된 딥러닝 신경망 모델은 Vgg16, Vgg19, ResNet18 및 ResNet50이다. 제안방법의 성능을 검토하기 위해 번호판 영상 500장으로 실험하였다. 학습을 위해 300장을 할당하였으며 테스트용으로 200장을 사용하였다. 컴퓨터모의 실험결과 ResNet50을 사용할 때 가장 우수하였으며 95.77% 정확도를 얻었다.