문자 영역 검출이란 수기 혹은 인쇄된 문서에서 문자의 영역을 검출하는 기술이다. 검출된 문자 영역들은 인식 단계를 거쳐 디지털화되며 이는 활용 목적에 따라 다양한 곳에서 활용된다. 하지만 문자 단위의 검출 결과는 대용량 문서를 인식해야 하는 산업 현장의 문자 인식 단계에는 적합하지 않다. 또한, 문서 내 존재하는 표는 문자 영역 검출 단계에서 오검출을 야기하며 이는 문자 인식 단계에서 악영향을 끼친다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 표의 테두리 정보를 활용한 문자 영역 검출 방법을 제안한다. 표의 테두리 정보를 활용하기 위하여 제안하는 방법은 2개 디코더를 추가하고 간접적인 학습을 유도하기 위하여 각 디코드의 흐름을 조절하였다. 실험을 통해 표의 테두리 유사 라벨을 이용한 약지도 학습 방법이 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.
메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.
『악장요람(樂章要覽)』은 악장의 요람, 즉 악장 중에서 중요한 내용만 뽑아 간추려 놓은 책이라는 의미이다. 전반부에는 악장(樂章)이, 후반부에는 악보(樂譜)가 배치되어 있는데, 이렇게 이원화된 체재는 정조대에 구축된 것이다. 필체와 수록된 가사의 작성된 시기를 통해 『악장요람』은 1809년 즈음에 작성된 후에도 세 차례에 걸쳐 수정된 것으로 보인다. 즉, 총 네 단계를 거쳐 현재의 모습으로 전해지게 된 것이라 하겠다. 다양한 필체와 수정한 흔적이 남아있다는 사실은 곧 여러 사람의 손을 거쳤음을 의미하니, 『악장요람』의 표지 뒷면에 여러 자취가 남은 것도 이와 무관하지 않다. 전반부의 악장은 제례 절차를 기준으로 그에 수반되는 악곡명과 가사를 제시하는 방식이며, 특히 노랫말을 한문과 한글음으로 병기함으로써 가독성을 높였다. 후반부의 악보는 제례 절차를 준수하되 중복되는 선율을 과감하게 생략하여 음악을 기준으로 구성하였고, 율명·한문가사·가야금과 거문고의 격도지법·점('∙', '·')과 같은 기호를 사용하여 궁중음악을 담아냈다. 이러한 구도는 제례의 구조 이해와 제례의 의미를 글로 담아 놓은 악장을 숙지하는 것을 최우선으로 삼고, 한문과 병기된 한글음을 보면서 정확하게 노랫말을 익히게 하려는 의도가 반영된 형태라고 하겠다. 의식 절차와 딕션을 선행한 후 전체적으로 음악과 조화를 이루기 위해 연습했던 방향성이 악장과 악보를 수록하는 방식에 투영된 셈이다. 이러한 수록 방식은 악인의 음악교육과 음악연습의 효율성을 높이는 장치였다. 수록곡들의 특징은 우방(右坊)의 향악기 전공자로써 익혀야 할 필수악곡으로 구성되었다는 점이다. 아울러 『악장요람』의 표지 뒷면에서 김형식(金亨植)이라는 이름이 주목되니, 순조대에 효명세자가 기획한 궁중연향에서 무동(舞童)과 대금차비(大笒差備)로 활약했던 그의 이력을 통해 우방의 향악기 전공자였음을 알 수 있다. 즉 『악장요람』의 수록곡은 김형식과 같은 우방의 향악기 전공자들이 평소에 연습하고 현장에서 연주하던 핵심 레퍼토리로 이루어진 것이다. 『악장요람』은 궁중악인의 일상이 담긴 '음악 연습 책자'였던 셈이다. 요컨대 『악장요람』은 주요 의례에서 노랫말을 정확하게 발음하면서 가창할 수 있게 악인을 교습시키려는 목적으로 고안된 책자로, 정조의 아이디어로 '악장+가보(歌譜)'의 체계를 갖출 수 있었으며, 순조대에 효명세자가 창작한 정재를 공연했던 무동으로 맹활약한 김형식이 소장자였다는 점에서 더욱 주목된다. 우방의 향악기 전공자이기도 했던 악공 김형식의 이름이 남아있는 데에다 이후 여러 악인들이 시대의 변화를 투영하여 수정하면서 활용했다는 실용성에서, 궁중음악을 전승하기 위해 지난한 과정과 시간을 보냈던 궁중 악인의 노정이 담겨있다는 점에서 의미가 있다.
목적 : 체계적 고찰을 통해 시운동기술 평가를 위해 사용된 도구, 치료접근방법, 치료의 효과를 알아보고, 아동의 시운동 기술에 가장 적합한 치료방법과 평가도구를 제시하고자 한다. 연구 방법 : 체계적 고찰을 사용하였다. 2001년 1월부터 2010년 6월까지 학회지에 게재된 논문을 PubMed을 통하여 검색하였다. 주요 검색용어는"visual motor and occupational therapy", "visuomotor and occupational therapy"," perception and motor and occupational therapy"이었고, 161개의 논문 중 총 13개 논문을 대상으로 분석하였다. 결과 : 1. 시운동기술 치료가 필요한 대상 진단군은 발달장애아동이 20.00%로 가장 많았고, 글씨쓰기에 문제가 있는 아동이 13.33%이었다. 결과 : 2. 시운동기술을 측정하기 위해 사용된 평가도구는 Developmental Test of Visual Perception(DTVP)을 사용한 논문이 33.33%로 가장 많았고, Developmental Test of Visual Motor Integration(VMI)을 사용한 논문이 26.67%이었다. 결과 : 3. 시운동기술과 관련하여 가장 많이 사용된 치료접근방법은 발달적 기술기반 프로그램으로 58.82%를 차지 하였고, 감각통합과 감각기반 치료는 23.53%를 보였다. 결과 : 4. 시운동기술과 관련하여 작업치료 효과가 유의하게 나타난 경우는 72.73%이었고, 유의하지 않는 경우가 9.09%이었다. 부모 직접적 또는 간접적 접근과 집중행동 치료에서 효과가 유의하게 나타났다. 결론 : 아동 작업치료에서 시운동기술을 평가하기 위해 사용된 도구는 DTVP와 VMI가 60%를 차지하였고, 70%이 상에서 치료에 대한 효과가 있는 것으로 나타났다. 아동의 작업수행과 관련된 영역에 대한 작업치료의 효과를 분석하는 연구가 지속되어야 할 것으로 보인다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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