• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1319-1323
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• 2004

In this paper, a problem of Thai sign language recognition using a neural network is considered. The paper addresses the problem in classifying certain signs conveying quantitative meaning, e.g., large or small. By treating those signs corresponding to different quantities as derived from different classes, the recognition error rate of the standard multi-layer Perceptron increases if the precision in recognizing different quantities is increased. This is due the fact that, to increase the quantitative recognition precision of those signs, the number of (increasingly similar) classes must also be increased. This leads to an increase in false classification. The problem is due to misinterpreting the amount of quantity the quantitative signs convey. In this paper, instead of treating those signs conveying quantitative attribute of the same quantity type (such as 'size' or 'amount') as derived from different classes, here they are considered instances of the same class. Those signs of the same quantity type are then further divided into different subclasses according to the level of quantity each sign is associated with. By using this two-level classification, false classification among main gesture classes is made independent to the level of precision needed in recognizing different quantitative levels. Moreover, precision of quantitative level classification can be made higher during the recognition phase, as compared to that used in the training phase. A standard multi-layer Perceptron with a back propagation learning algorithm was adapted in the study to implement this two-level classification of quantitative gesture signs. Experimental results obtained using an electronic glove measurement of hand postures are included.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2016

본 논문에서는 계층적 특징 학습을 이용하여 물체의 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 해당 물체가 속한 범주와 개체, 그리고 다양한 속성들을 효과적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 전처리 단계에서는 물체의 깊이 영상을 물체의 모양 정보를 좀 더 효과적으로 표현할 수 있는 표면 법선 벡터 데이터로 변환하고, 특징 학습 단계에서는 물체의 컬러 영상과 표면 법선 벡터 데이터로부터 두 단계에 걸쳐 패치 단위 특징과 이미지 단위의 특징을 추출해낸다. 그리고 추출된 특징 벡터들과 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 각기 독립적인 다수의 분류 모델들을 학습한다. 미국 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국의류학회지
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• 제33권3호
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• pp.477-488
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• 2009

As the Korean cultural contents, such as drama, films, music, gained popularity in China, Korean fashion brands used Korean celebrities as their models to as a sales promotion strategy for Chinese consumers. With the point of view that the advertising model as a human capital as well, the purpose of this study is to investigate the factors of attributes of Korean celebrity advertising model, and to analyze effects on fashion brand recognition, preference, trust and purchase intention. With convenience sampling, the research surveyed Shanghai consumers in their 20's to early 30's who had purchased Korean fashion items. The 291 responses were analyzed by frequency analysis, reliability test, factor analysis, multiple regression analysis, The results are as follows. Frist, Korean celebrity advertising model attribute factors were divided into similarity, familiarity, popularity, attractiveness and trust. Second, the brand recognition was affected by similarity, familiarity and popularity factors, and the brand preference was affected by similarity, familiarity, popularity and attractiveness factors. Third, the trust of Korean fashion brands was affected by similarity, familiarity, attractiveness, trust, brand recognition and brand preference. Lastly, the intention to purchase Korean Fashion brand was affected by similarity, familiarity, attractiveness, brand recognition, brand preference and brand trust.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.453-456
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• 2005

본 논문에서는 얼굴의 속성에 따라 각각의 알고리즘의 인식 성능이 달라지는 점에 착안해서, 다양한 얼굴 데이터를 클러스터링한 후 가장 효과적인 알고리즘을 선택적으로 사용하여 인식 성능을 높이는 방법을 제안하였다. 인식기 융합 문제는 인식결과를 결정짓는 문제에서 많이 사용하는 방식이며, Kuncheva는 데이터를 기준을 두어 영역별로 구분한 후. 각 데이터 영역에 맞는 분류기가 어떠한 것인가를 찾는 방법을 제안하였다. 분류기 여러개를 선택하여 사용할 경우, 어떻게 결과를 융합할것 인가에 대한 문제는 제시하지 않고 있다. 단지. 각 영역에 대하여, 어떠한 분류기를 사용하는 것이 좋을 것인가에 대한 문제만을 해결한다. 어떠한 영역의 데이터는 여러개의 분류기를 적용해도 된다는 결론하에, 각 분류기가 유사한 성능을 나타내므로, 어떠한 분류기를 사용하든 무관하다는 방향으로 전개한다. 따라서 본 논문에서는 각 데이터 영역별로 어떠한 분류기가 좋을 것인지 판단하며, 각 분류기에서 나온 결과값들을 융합하는 방법에 대하여 제안한다.

• 환경영향평가
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• 제32권3호
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• pp.187-194
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• 2023

본 연구는 광화문광장의 이용자들이 공간을 어떻게 인식하고 있는지 파악하고 광화문광장의 공간적 속성을 도출하였다. 광화문광장의 공간적 속성은 4가지로 역사적 환경의 보존, 주변경관의 아름다움, 휴식 공간으로서의 적합성, 레크리에이션 활성화이다. 첫 번째 속성인 역사적 환경의 보존은 광화문광장의 고유한 특성을 반영하고 문화와 공감대를 가진 공간과 관련된 것으로 청와대, 북악산, 경복궁, 육조거리, 세종대왕, 이순신 등의 키워드를 포함하고 있다. 두 번째 속성인 주변경관의 아름다움은 주변경관을 방해하지 않고 풍부한 녹지와 자연환경 제공과 관련된 것으로 풍경, 하늘, 녹지 등의 키워드를 포함한다. 세 번째 속성인 휴식공간으로서의 적합성은 방문객의 편의성을 높이기 위한 각종 조경시설 및 서비스로 테이블, 의자, 그늘, 화분, 휴식공간, 분수 등의 키워드를 포함한다. 마지막으로 레크리에이션 활성화이다. 다양한 경험 제공으로 전시, 공연, 체험, 구경 등의 키워드를 포함한다. 본 연구에서 도출된 광화문광장의 속성을 활용하여 추후 광화문광장의 가치 평가 및 추정 연구로 유형별 선호의 차이를 검증하는 연구가 진행된다면 광화문광장의 재조성에 중요한 시사점을 제공할 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.51-71
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• 2017

연구는 초등학교 저학년과 고학년, 학부모로 구성된 어린이 도서관 이용자들 200여명이 인지하는 별치 자료간 희망 인지 거리를 다차원척도법(Multi-Dimensional Scaling: MDS)과 K-means 군집분석을 활용해 비교 분석하고 이들의 인지 거리가 실제 어린이 도서관에 어떻게 투영되어 있는지 몇 가지 사례를 통하여 검토해 보았다. 다차원척도법은 분석 대상의 유사성이나 속성 등을 평가하여 공간상에 투영시키는 기법으로 마케팅에서 주로 시장 진단을 위해 활용되지만, 제품이나 시설에 대한 이용자의 인지적 거리를 분석하여 이상적인 물리적 배치 방안을 제시하는 데에도 적용할 수 있다. 분석 결과, 별치 자료간 인지 거리에 있어 초등학교 저학년과 고학년 그리고 학부모 집단간에 각각 차이가 나타났으며, 특히 유 아동자료와 컴퓨터자료 그리고 유아자료와 아동자료간의 인지 거리에 있어 큰 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 한편, Y구의 3개 어린이도서관을 대상으로 분석된 인지 거리 체계가 어떻게 투영되어 있는지 확인해 본 결과, 특정 집단의 인지 체계에 완벽히 부합하는 공간 구조를 지닌 도서관은 존재하지 않았으나, 공통적으로 유 아동자료와 컴퓨터자료, 그리고 유아자료와 아동자료가 분리 배치되어 있다는 점에서 학부모와 초등학생들의 인지 거리가 부분적으로 투영되어 있는 것으로 검토되었다.

• 한국언론정보학보
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• 제25권
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• pp.65-102
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• 2004

본 연구는 위도 핵폐기물 처리장 건설이라는 사회 갈등사안에 대한 언론의 뉴스 구성방식과 뉴스보도에 나타난 속성을 내용분석을 통해 도출하고, 이러한 언론의 의미구성방식이 수용자에게 미치는 영향을 2차 의제설정 효과를 통해 분석하였다. 먼저, 조선일보와 한겨레, 오마이뉴스의 위도 핵폐기장 관련 기사를 내용분석한 결과 세 신문 모두 쟁점중심보다는 갈등중심 보도에 치중하고 있는 것으로 나타났으며, 위도 핵폐기장을 둘러싼 9가지 쟁점사항 중 주민의견수렴 절차와 주민보상 문제에 편중된 형태로 뉴스의 속성을 구성하고 있었다. 또한 2차 의제설정 효과의 기정대로, 미디어의 관점에 따라 대상의 여러 속성들 가운데 특정 속성을 강조함으로써 속성의 현저성이 나타난다는 사실이 관찰되었다. 이러한 내용분석 결과를 근거로 실험을 실시한 결과에서는 뉴스기사에서 강조된 속성이 인지적 측면과 감성적 측면에서 수용자들의 인식에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 속성의 전이가 수용자의 의견 형성에 미치는 영향과 부차적 효과는 통계적으로 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 이는 위도 핵폐기장 문제가 언론을 통해 많이 노출된 상태에서 이미 수용자의 의견이 상당부분 형성되어 있었기 때문인 것으로 추측된다. 본 연구의 결과는 뉴스의 속성이 수용자에게 전이되어 인지되고, 이를 통해 수용자의 의견 형성에 영향은 미친다는 2차 의제설정 효과를 부분적으로 지지하는 것이다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제30권6호
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• pp.735-745
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• 2014

This study examined dietary behaviors such as use motive, selection attribute, satisfaction, and purchasing intention in Yaksun foods according to women's dietary life style type. To achieve this research objective, it targeted women in more than the 20s who dwell in Seoul and Busan area. As a result, the following facts were clarified. First, the highest recognition was shown in rationality-seeking type as for diversion and in taste-seeking type as for sociality among the motives for using Yaksun foods. Second, the highest recognition was shown in taste-seeking type as for food quality & taste and physical service and in rationality-seeking type as for convenience among the selection attributes of Yaksun foods. Third, the satisfaction and the purchasing intention of Yaksun foods were the highest in health-seeking type. Seeing the above findings, the differentiation will be pursued from other food-service markets by making sensual taste and flavor as the food materials of Yaksun foods targeting consumers who pursue taste. Also, to increase satisfaction and purchasing intention of Yaksun foods, there is a need to positively publicize that Yaksun foods have efficacy on maintaining health and preventing disease.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.393-412
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• 2015

사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.

• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 1998

본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.