• 정보교육학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.527-535
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• 2017

본 연구는 인공지능에 대해 초등학생들이 최근 인식하고 있는 이미지를 분석하였다. 인공지능에 대한 인식과 관련된 이미지 형용사 23쌍을 추출하고 인식과 감성, 능력의 3가지 유형으로 구분하였다. 827명의 초등학생들을 대상으로 검사하여 이미지 요인을 편리성, 기술진보성, 인간친화성, 우려성의 4가지 요인으로 분류하였다. 검사결과 초등학생들은 인공지능이 똑똑하고 새로우며 복잡하지만 신나는 뚜렷한 이미지를 나타냈다. 변인별 비교에서 여학생, 코딩 경험 학생과 고학년이 인공지능에 대해 우려하는 이미지를 갖고 있었다. 반면 인공지능의 관심과 인식이 높은 학생이 인간 친화적이고, 편리하고, 기술 진보적이라는 이미지를 갖고 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.245-252
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• 2014

시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 그러나 일반 사용자는 지식 기반의 복잡하고 정형화된 질의어와 스키마를 잘 알지 못한다. 그래서 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미를 해석할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠의 시맨틱 검색을 위한 사용자 질의 의미 해석 시스템을 설명한다. 제안한 시스템은 도메인 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.158-162
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• 2007

Anomia, word finding difficulty, is one of the most common feature in aphasia. Previous studies support that the process of picture naming consists of three stages, in the order of the object recognition, semantic, and phonological output stages. Anomic patients have many symptoms and it means that anomia can be sub-divided into several symptom groups. Our anomia assessment battery consists of several parts: (1) picture naming set, (2) picture-word matching task, (3) lexical decision task for mental lexicon damage, (4) naming task for phonological lexicon damage, and (5) semantic decision task. Pictures and words were selected on the basis of usage frequency, semantic category, and word length. We administered this anomia evaluation battery to many anomic aphasics and we subdivided patients into several groups. We hope that our anomia evaluation set is useful and helpful for evaluation anomic aphasics

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1879-1890
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• 2011

Previous studies of syllable frequency effects have proposed that inhibitory effects due to high first syllable frequency were the products of competitions between activated lexical candidates within a lexical level. However, these studies have primarily used lexical decision tasks to examine the nature of syllable frequency effects. This study investigates whether a syllable frequency effect can arise in semantic categorization tasks and whether phonologically or orthographically defined syllables interact with semantically related variables such as morphological family size. If the syllable frequency effect was created by activations and competitions on a lexical level, it is highly possible that the effect was related to semantic categorization tasks. To test this hypothesis, we conducted two experiments. In Experiment 1, morphological family size and phonological syllable frequency were factorially manipulated. In Experiment 2, morphological family size and orthographic syllable frequency were factorially manipulated. The results demonstrate that morphemes have no relationship with phonological syllables but do with orthographic syllables. This suggests that phonological syllables and orthographic syllables have different roles in the syllable frequency effect on visual word recognition process.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권3B호
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• pp.529-540
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• 2000

본 논문에서는 비트율이 매우 한정된 응용에 적용되는 초저속 동영상 부호화 표준인 H.236plus에 기반한 의미기반 율-제어 기법을 제안한다. 기존의 율-제어 기법들은 의미기반이 아닌 단순히 프레임에 대해 매크로 블록 단위로 최적의 양자화 파라미터를 설정해 정해진 비트율을 조정하나, 본 논문에서는 부호화 효율을 높이기 위해 의미 영역인식 및 우선권 부여를 통해 영역별로 최적의 양자화 파라미터를 설정함으로써 제약된 비트 내에서 주관적인 화질의 향상을 보이는 기법을 제안한다. 제안하고자하는 기법의 핵심은 부호화 시 배경에 해당하는 영역에 배정되는 비트량을 할당해 전경(얼굴) 영역에 비트 자원을 더 많이 배정함으로써 주관적인 화질을 보호, 개선하기 위한 것이다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권1호
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• pp.227-233
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• 2024

This study was conducted to understand the essential structure and meaning of the experience of participating in the Jigsaw class designed to achieve the learning goals for nursing students with different basic learning abilities, and to prepare a plan for each individual to learn as a collaborator rather than a competition with each other. As a study based on Giorgi's phenomenological research method and in-depth interviews, data collection was collected from 10 study participants from December 1, 2023 to December 20, 2023. The main question used in the interview was "What impressed you after participating in Jigsaw teaching meathod?" The transcribed data were analyzed through the stages of overall recognition, classification of semantic units, transformation of semantic units into psychological expressions, and integration into general structures according to Giorgi's qualitative analysis method. As a result, a total of 89 semantic units, 35 essential psychological meanings, 13 sub-components, and 6 components were derived. The six components include 'good communication', 'difference appear in material preparation', 'easy to understand', 'finding team members who form a learning atmosphere well', 'A talkative class', and 'Unprepared team members are uncomfortable'. Based on the above results, it is expected that students in a passive position in class will become teachers themselves, take responsibility for preparing for learning, and provide useful basic data for developing programs that cooperate among students.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제20권2호
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• pp.239-244
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• 2016

Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.53-58
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• 2006

We examined the cerebral activation of the emotional and linguistic attributes during the visual word recognition. This research investigated the affective priming effect preserving the behavioral paradigm. We used the primed-evaluation task in which the participants classify the target as positive or negative, and manipulated the emtional attributes by emtional relations of the prime-target word pairs(PP, PN, NP, NN). ROIs analyses for the semantic processing and emotional processing were performed. The results showed that the semantic processing areas including the IPL, SMG, and aSTS were activated differently according to the experimental condition. The activations of the IPL were increased only on the NN condition, whereas the activation of the SMG was decreased only on the PP condition. Furthmore, the activation of the emotional processing areas including the mPFC and ACC, was different according to the emotional realtions of word pairs. Similar to the SMG, the BOLD signal of the mPFC was decreaed only on the PP condition, whereas the activation of ACC was Increased only on the NN condition. These results were seemed to show the interact ive cerebral activations for processing the emtoional and linguistic attributes in a word, during visual word recognition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.165-172
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• 2010

어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.83-90
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• 2010

어휘 인식 시스템에서 인식률 저하의 요인으로는 유사한 음소 인식과 부정확한 어휘 제공으로 인해 오인식 오류가 존재한다. 부정확한 어휘의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식되며 특징 추출이 제대로 이루어지지 않으면 음소 인식 시 유사한 음소로 인식하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율을 이용한 어휘 인식 후처리에서의 오류 보정 후처리 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터를 각각의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였다. 유사한 음소는 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 부정확한 어휘 제공으로 인하여 오인식되는 오류를 최소화하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템에 비해 시스템 성능 평가 결과 MFCC와 LPC는 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.