• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권2호
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• pp.282-291
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• 2022

This research applies a pre-trained bidirectional encoder representations from transformers (BERT) handwriting recognition model to predict foreign Korean-language learners' writing scores. A corpus of 586 answers to midterm and final exams written by foreign learners at the Intermediate 1 level was acquired and used for pre-training, resulting in consistent performance, even with small datasets. The test data were pre-processed and fine-tuned, and the results were calculated in the form of a score prediction. The difference between the prediction and actual score was then calculated. An accuracy of 95.8% was demonstrated, indicating that the prediction results were strong overall; hence, the tool is suitable for the automatic scoring of Korean written test answers, including grammatical errors, written by foreigners. These results are particularly meaningful in that the data included written language text produced by foreign learners, not native speakers.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.178-185
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• 2009

가속도계 신호를 대상으로 패턴 인식을 행하는 연구에서 공통적으로 사용될 수 있는 끝점 검출 방법을 제안한다. 기존의 연구 결과물은 추가적인 단추 등을 부착하여 수동으로 구분하거나, 고성능 고주파 대역 필터 등의 사용으로 알고리즘 상에서 필히 시간 지연이 발생하며 또한 알고리즘 구현상 여러 매개 변수 및 이를 위한 문턱값이 존재하였다. 본 논문에서는 가속도의 일계도 미분의 시퀀스를 입력 벡터로 사용하여, 시계열 데이터 예측과 유사한 형태로 focused Time Lagged Feedforward Network(TLFN)을 설계, 이를 학습시키는 방법을 제안 하였다. 제안한 방법을 글자 궤적에 대해 적용하여 신뢰도 있는 끝점 검출 성능과 실시간 응답 특성을 확인하였다.

• 국제물리치료학회지
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• 제4권2호
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• pp.588-594
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• 2013

This study was carried out to investigate the effects of making an origami crane on the improvement of hand dexterity. Subjects composed of 20 normal adult males were randomly assigned to experimental and control groups of 10 people respectively. For the experimental group, a training of making an origami crane was conducted for 40 to 50 minutes a day during a 4-week training period. The control group was made to engage in everyday activities as usual. For pre and post assessment, Groove Pegboard test, Purdue Pegboard Test, and Jebsen Hand Function Test were used. The results on the effects of making an origami crane showed that there was a statistically significant difference in both the Grooved Pegboard test and Purdue Pegboard test(p<.05). In the Jebsen hand function Test, a significant difference was found in handwriting and building pieces of chess(p<.05), but there was no statistically significant difference in comparison with the right hand during the average performance of picking up small stuffs. The activity of making an origami crane for normal adults was confirmed to be helpful to improve the hand dexterity. Accordingly, making an origami crane is suggested to be an effective way to improve the hand dexterity.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권2호
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• pp.39-50
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• 2016

In this paper, we present a comparative study of spatial domain features for writer identification and verification with different ink width conditions. The existing methods give high error rates, when comparing two handwritten images with different pen types. To the best of our knowledge, we are the first to design the feature with different ink width conditions. To address this problem, contour based features were extracted using a chain code method. To improve accuracy at higher levels, we considered histograms of chain code and variance in bins of histogram of chain code as features to discriminate handwriting samples. The system was trained and tested for 1,000 writers with two samples using different writing instruments. The feature performance is tested on our newly created dataset of 4,000 samples. The experimental results show that the histogram of chain code feature is good compared to other methods with false acceptance rate of 11.67%, false rejection rate of 36.70%, average error rates of 24.18%, and average verification accuracy of 75.89% on our new dataset. We also studied the effect of amount of text and dataset size on verification accuracy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1114-1135
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• 2018

A multiple classification system based on a new boosting technique has been approached utilizing different biometric traits, that is, color face, iris and eye along with fingerprints of right and left hands, handwriting, palm-print, gait (silhouettes) and wrist-vein for person authentication. The images of different biometric traits were taken from different standard databases such as FEI, UTIRIS, CASIA, IAM and CIE. This system is comprised of three different super-classifiers to individually perform person identification. The individual classifiers corresponding to each super-classifier in their turn identify different biometric features and their conclusions are integrated together in their respective super-classifiers. The decisions from individual super-classifiers are integrated together through a mega-super-classifier to perform the final conclusion using programming based boosting. The mega-super-classifier system using different super-classifiers in a compact form is more reliable than single classifier or even single super-classifier system. The system has been evaluated with accuracy, precision, recall and F-score metrics through holdout method and confusion matrix for each of the single classifiers, super-classifiers and finally the mega-super-classifier. The different performance evaluations are appreciable. Also the learning and the recognition time is fairly reasonable. Thereby making the system is efficient and effective.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문에서는 PDA용 온라인 필기체 한자 인식기를 구현하였다. PDA는 PC보다 느린 CPU와 적은 메모리를 사용하기 때문에, 본 논문에서는 적은 연산량과 적은 메모리를 사용하면서 높은 인식률을 갖는 인식기를 개발하는데 초점을 맞추었다. 따라서, 빠른 인식을 위하여 적은 연산 과정을 갖는 인덱스 매칭 방법을 사용하였고, 필기 한자의 획순 변동과 획수 변형을 수용함과 동시에, 문자 모델의 저장을 위한 메모리를 최소화하기 위하여 유닛 재구성 방법을 제안하였다. 사전에 정의된 유닛을 사용하여 1800개의.표준 문자 모델을 설정하였다. 입력된 데이터는 전처리 및 특징 추출 과정을 거친 후 표준 문자 모델과의 획수 및 형태적 특징을 기준으로 선정된 후보 문자들과의 유사도를 측정한다. 실험 대상 문자는 중·고등학교 표준 기초 한자 1800자를 대상으로 하였으며, 획수와 획순에 구애받지 않고 정서체로 필기한 5인의 문자 셀을 사용하였다. 실험은 문자 당 평균 인식 속도와 인식률을 측정하였으며, 이 결과 문자 셀에 대한 평균 인식률 94.3%를 얻었다. 문자 당 평균 인식 속도는 MIPS R4000 CPU를 사용한 PDA에서 0.16 초의 결과를 내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권4호
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• pp.165-169
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• 2017

CNN(Convolutional Nerual Network)는 기계학습 알고리즘 중에서도 이미지의 인식과 분류에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘 중 하나이다. CNN의 경우 간단하지만 많은 연산량을 가지고 있어 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 CNN 수행과정에서 많은 처리시간이 소모되는 convolution layer와 pooling layer, fully connected layer의 연산수행을 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)구조의 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 통하여 병렬로 연산처리를 수행했다. 또한 convolution layer의 출력을 저장하지 않고 pooling layer의 입력으로 바로 사용함으로 메모리 접근횟수를 줄여 성능 향상을 기대했다. 본 논문에서는 이 실험검증을 위하여 MNIST 데이터 셋을 사용하였고 이를 통하여 제안하는 CNN 구조가 기존의 구조보다 12.38% 더 좋은 성능을 보임을 확인했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1345-1352
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• 2010

구조적 접근방법에 의한 서명검증은 서명을 부분획 단위의 집합 구조로 표현하여 서명 데이터를 분석하기 때문에 서명의 국부적인 변화의 특성을 효율적으로 흡수하여 우수한 검증 효과를 나타낸다. 그러나 이 방법은 실용화할 때 데이터의 크기가 고정되지 않는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 중요한 부분을 선택하여 데이터를 고정크기로 만듦으로서 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과, 고정된 크기로 선택된 서브패턴에 대해서 국부적인 변화도와 복잡도에 의한 가중치를 적용한 결과, 더 좋은 검증율을 보였으며, 이 때 고정된 크기를 만들기 위한 최소 크기의 참조 모델의 서브패턴의 개수는 일정 갯수의 범위에서 적절히 고정될 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.105-114
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• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제31권4호
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• pp.688-693
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• 2014

본 연구는 생활주변에서 오존수를 쉽게 활용할 수 있도록 오존수 발생장치의 활용성을 증가시키고 한 동작으로 작동하는 시스템을 개발하고자 한다. 더 나아가 올리브 오일과 오존과 반응시켜 제조하는 기술에 적용하고자 한다. 기존의 경우 대부분이 오존수 시스템이 아닌 오존발생기 위주의 제품이 많다. 오존수기의 경우 펌프로 강제 흡입시키는 일반압력 방식으로 오존가스 누출 위험요소가 내포 되어 있으나, 본 과제의 경우 인젝터를 이용하여 물의 유입여부에 따른 오존의 발생과 흡입을 제한하고 있어 기존 제품의 오존 누출에 의한 위험을 최소화하였다. 인젝터 방식의 단점에도 불구하고 미생물 살균능을 유지하는 것으로 본 연구에서 사용된 인젝터 방식 오존수 제조 장치의 효용성을 알 수 있었다.