손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.
For the last few years, smart devices have begun to occupy an essential place in the life of children, by allowing them to access a variety of language activities and books. Various studies are being conducted on using smart devices for education. Our study extracts images and texts from kids' book with smart devices and matches the extracted images and texts to create new images that are not represented in these books. The proposed system will enable the use of smart devices as educational media for children. A deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) is used for generating a new image. Three steps are involved in training DCGAN. Firstly, images with 11 titles and 1,164 images on ImageNet are learned. Secondly, Tesseract, an optical character recognition engine, is used to extract images and text from kids' book and classify the text using a morpheme analyzer. Thirdly, the classified word class is matched with the latent vector of the image. The learned DCGAN creates an image associated with the text.
표기 체계인 한글을 한국어 음가로 변환하는 음운변동 규칙을 역으로 적용하여, 한국어 음가를 한국어를 표기하는 문자 체계인 한글로 전환시키는 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표이다. 제정된 규칙은 한국어 음성인식에 있어서 매우 귀중한 역할을 담당한다. 일반적인 음성인식 기법은 수회의 학습과정을 통하여 추출된 음성의 표준패턴과 인식 대상으로 입력된 음성을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이 때 표준 음성패턴이 띄어쓰기 단위의 어절이라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 하므로 표준패턴을 위한 방대한 데이터베이스의 구축은 물론 표준패턴과의 비교 회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 이에 대한 대안인 음절 단위 인식의 경우는 인식된 음가가 실제의 한글 표기와 맞지 않으므로, 인식된 결과를 출력할 때에 실제의 한글표기로 변환해 주어야 하는 과제를 안게 된다. 이 과제를 해결하는 과정, 즉 일련의 한국어 음가들을 일련의 한글 표기 문자로 바꾸어 주는 과정에서는 본 논문에서 제안한 표준 한국어 음가 - 표기 문자 변환 규칙을 적용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 새롭게 제안된 표준 한글 음가-표기 문자 변환 규칙을 사용하여 한국어 음가를 한글 표기로 변환하는 시스템을 구현하였다. 그리고, 고안된 규칙의 무결성을 보이기 위하여 표준 발음규칙 30항을 반영하는 데이터 집합을 이용하여 구현된 시스템을 시험하였으며, 그 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.
In an attempt to respond to the increase in international oil prices and reduce operating expenses, ship remodeling was carried out on a 740ton class tuna purse seiner. To strengthen the competitiveness of the fisheries industry by improving vessel performance, a bulbous bow was newly equipped. The slipway and rudder area were also lengthened and enlarged with the propeller and main engine remained unchanged. To reduce the hull resistance, a circle type bulbous bow was attached on the hull behind bow thruster and thus the cost for exchanging electrical equipment for bow thruster was reduced. The new rudder area was expanded 15% more than the old one within the extent that the existing mechanical control part and rudder stock were not changed. To prevent fishing net damage and stabilize wake field, slipway was lengthened to the optimal position. All of the new design of remodeling parts went through the model tests in towing tank and CWC. Besides resistance test, all of necessary model test results were delivered for hydrodynamic character for the modified ship. The maneuvering simulation to verify that the remodeled ship satisfies the IMO rules was performed in both zigzag and turning tests. The estimated resistance with new bulbous bow and lengthened stern was reduced by 4.8% in the 2-dimensional analysis and 17.4% in the 3-dimensional analysis in comparison of conventional ship. The average reduction of resistance was estimated about 10%. Maneuvering character of modified hull form was found to satisfy all regulations under IMO. The remodeling of tuna purse seiner can not only improve fishing performance but also contribute to reduction of operating cost by saving energy for the fisheries industry.
본 연구에서는 백금착물, $[PtA_2Cl_2]\;(A:\;NH_3$ 및 en과 그 유도체)형의 항암성 메카니즘의 첫 단계에서 두 개의 염소 원자가 분리된다고 가정하고 이 분리의 용이성을 Extended Huckel법에 의해서 양자화학적 양을 조사하였다. 백금착물의 전체에너지가 높을수록, Pt의 d-전자의 전이가 용이할수록, Cl의 net charge의 (-)값이 클수록, Pt-Cl사이의 Cl의 이탈이 용이하여진다고 생각된다. 그리고 실험적으로 항암성이 있다고 보고된 Pt(II)착물에서 Cl의 이탈용이도가 컸다. 따라서 $PtLCl_2$형 항암제(L:NH$_3$, en)$에서 항암작용의 첫 단계로서 Cl의 해리과정이 중요하다고 예측된다.
다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.
This study aims to analyze the current state of menswear in the domestic fashion market and the trend of new menswear brands. In addition to this, a comparative analysis of domestic and foreign menswear brands will be done to provide baseline data for the domestic brands in regards to strategic direction in the coming years. The study used reports published by Samsungdesign.net, which provided trends of 110 new brands from 2005 to 2014, in order to analyze the trends of new menswear brands launched during that period. Menswear brand information in the Korean Fashion Brand Annual, of which there were 168, were utilized to research the current state of the brands in the domestic market. As a results, menswear is expected to become more sensitive to trends and designs thanks to steady launchings of menswear brands within character casual zoning for the past 10 years and active brand launchings within contemporary zoning in the last 5 years. Also, as more brands are targeting men in their 20's as their main customers, it suggests that menswear brands are striving for a younger mindset. In terms of pricing, prestige and budget line launchings they seem to be dwindling, while bridge brands are increasing. This shows that customers are demanding luxury items at a reasonable price. Since there are higher ratio of foreign brands in dress shirts and contemporary zoning, domestic brands need to develop and produce more high quality clothes within these zonings.
A najor current challenge and constraint in cervical cancer research is the development of vaccines against human papilloma virus (HPV) epitopes. Although many studies are done on epitope identification on HPVs, no computational work has been carried out for high risk forms which are considered to cause cervical cancer. Of all the high risk HPVs, HPV 16, HPV 18 and HPV 45 are responsible for 94% of cervical cancers in women worldwide. In this work, we computationally predicted the promiscuous epitopes among the E6 proteins of high risk HPVs. We identified the conserved residues, HLA class I, HLA class II and B-cell epitopes along with their corresponding secondary structure conformations. We used extremely precise bioinformatics tools like ClustalW2, MAPPP, NetMHC, Epi,Jen, EpiTop 1.0, ABCpred, BCpred and PSIPred for achieving this task. Our study identified specific regions 'FAFR(K)DL' followed by 'KLPD(Q)LCTEL' fragments which proved to be promiscuous epitopes present in both human leukocyte antigen (HLA) class I, class II molecules and B cells as well. These fragments also follow every suitable character to be considered as promiscuous epitopes with supporting evidences of previously reported experimental results. Thus, we conclude that these regions should be considered as the important for design of specific therapeutic vaccines for cervical cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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