• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.23-40
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• 2002

This study is to examine brain regions that are involved in picture encoding in normal adults using fMRI methods. In Scan 1, the picture encoding was studied during a semantic categorization task in comparison with word. In Scan 2 task type effects were studied both during a picture naming task and during a semantic categorization task with pictures. Subjects were asked to make decision either by pressing a mouse button (Scan 1) or by responding subvocally (naming or saying yes/no) (Scan 2). Regardless of stimulus type, left prefrontal, bilateral occipital, and parietal activations were observed during semantic processing in comparison with fixation baseline. Processing of word stimulus relative to picture resulted in activations in prefrontal and parieto-temporal regions in the left side while that of picture stimulus relative to word resultd in activations in bilateral extrastriatal visual cortices and parahippocampal regions. In spite of the same task demands, stimulus-specific information processings were involved and mediated by different neural substrates; the word encoding was associated with more semantic/lexical processings than pictures and the picture processing associated with more perceptual and novelty related information processings than word. Activations of dorsal part of inferior prefrontal region, i.e., Broca's areas were found both during the picture naming and during the semantic tasks subvocally performed Especially, during the picture naming task, greater occipital activations were found bilaterally relative to the semantic categorization task. indicating a possibility that greater and higher visual processing was involved in retrieving the name referred by picture stimuli.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-207
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• 2002

본 연구에서는 한국사람이 모국어인 한국어 단어를 산출할 때와 외국어인 영어 단어를 산출할 때 관여하는 대뇌 영역을 fMRI 를 통해 조사하였다. 또한, 단일 언어를 산출할 때와 두 언어를 수시로 바꾸어서 인출할 때 관련되는 뇌 영역이 어디인지를 조사하였다. 실험에 참가한 피험자는 외국어를 공식적인 교육을 통해 12 세 근처에서 배우기 시작한 대학생이었다. 흔히 분류하는 방식으로 late learner로 구분되는 학생들이었다. 한 피험자가 세 종류의 실험 모두에 참여하였다. 피험자의 실험과제는 그림을 보고 그림에 해당되는 이름을 인출하여 말하는 과제였다. 실험 1, 2, 3 모두에서 사건관련 fMRI(event-related fMRI) 기법을 사용하였다. 실험 1에서는 그림을 보고 그림 이름에 해당되는 한국어 어휘와 외래어 어휘를 산출하게 하였다. 언어관련 뇌영역인 Wernicke 영역, Broca 영역, SMA 영역, SMG 영역 등에서 유의미한 활성화가 있었다. 실험 2 에서는 실험 1 에서 사용하지 않았던 그림을 사용하여 그림의 영어 이름과 외래어 이름을 인출하게 하였다. 외국어인 영어 단어를 산출할 때에도 모국어 단어를 산출할 때와 유사한 영역이 활성화되었다. 특히 외래어 산출 시에는 뇌 활성화 영역이 모국어와 영어 단어 산출할 때와 모국어 산출할 때 활성화되는 공통 영역이 활성화되었다. 모국어 산출과 영어 단어 산출의 차이점은 외국어 산출 시에 활성화 영역이 전반적으로 더 컸다는 것과 외국어 단어 산출 시에 Broca 영역보다 조금 밑쪽에서 그리고 모국어 단어 산출시에는 전전두엽 영역에서 더 많은 활성화가 있었다. 실험 3 에서도 실험 1 과 실험 2 에 사용하지 않았던 그림을 사용하였다. 실험 3 의 특이한 결과는 언어 switching 이 있는 경우에 전통적인 언어 영역 활성화 외에 전전두엽의 활성화가 컸다는 것이다. 아마도 언어를 바꾸어 가면서 단어를 산출하는 것이 전전두엽의 정보선택과정에 많은 영향을 주었던 것으로 해석된다. 전체적으로 어휘 산출시에 모국어 어휘, 외국어 어휘, 외래어 등을 산출할 때 공통되는 언어 영역과 언어 특성적 영역이 활성화된다고 결론지을 수 있을 것 같다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.689-692
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• 2006

본 논문에서는 그림 영역에서 단어 영상을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 문자 성분과 그래픽 성분을 분류하기 위하여 구성 원소들의 통계값을 이용하는 상자그림 분석을 응용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 문자열 및 단어 영상을 추출하는 방법은 투영 히스토그램 분석 등을 적용한다. 제안 방법은 임계치 대신에 그림 영역의 통계값을 이용하였기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.591-600
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• 2006

This paper describes the development and implementation of a algorithm to decompose word images from image regions mixed text/graphics in document images using statistical analyses. To decompose word images from image regions, the character components need to be separated from graphic components. For this process, we propose a method to separate them with an analysis of box-plot using a statistics of structural components. An accuracy of this method is not sensitive to the changes of images because the criterion of separation is defined by the statistics of components. And then the character regions are determined by analyzing a local crowdedness of the separated character components. finally, we devide the character regions into text lines and word images using projection profile analysis, gap clustering, special symbol detection, etc. The proposed system could reduce the influence resulted from the changes of images because it uses the criterion based on the statistics of image regions. Also, we made an experiment with the proposed method in document image processing system for keyword spotting and showed the necessity of studying for the proposed method.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.167-172
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• 2003

혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.3
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• pp.194-202
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• 2003

To convert printed images into electronic ones automatically, it requires region analysis of document images and character recognition. In these, regional analysis segments document image into detailed regions and classifies thee regions into the types of text, picture, table and so on. But it is difficult to classify the text and the picture exactly, because the size, density and complexity of pixel distribution of some of these are similar. Thu, misclassification in region analysis is the main reason that makes automatic conversion difficult. In this paper, we propose region analysis method that segments document image into text and picture regions. The proposed method solves the referred problems using one dimensional median filter based method in text and picture classification. And the misclassification problems of boldface texts and picture regions like graphs or tables, caused by using median filtering, are solved by using of skin peeling filter and maximal text length. The performance, therefore, is better than previous methods containing commercial softwares.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.43-48
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• 2000

기억의 인출에 관여하는 전전두엽의 역할을 연구하기 위해 지각적 친숙성 정도가 다른 재인 조건을 비교하고, 이에 관여하는 뇌의 활성화 양상을 fMRI로 측정 분석하였다. 이를 위하여 동일조건; 그림으로 학습하고 동일한 내용의 다른 그림이 재인 단서로 주어지는 조건, 교차 조건; 단어로 학습하고 내용이 일치하는 그림이 재인 단서로 주어지는 조건이 비교되었다. 재인 수행(회상율, 정확도)은 동일 조건에서 가장 높앗으며 교차 조건에서 가장 저조하였다. 동일 조건 동안 양측 두정엽에서 가장 유의미한 활성화가 관찰되었으며, 상이 조건동안은 좌측 구조물들(Insular, 중 전전 두엽, hippocampal gyrus, 하두정엽 등)에서 활성화가 관찰되었다. 교차조건에서는 활성화가 좌우 시각 영역 및 두정엽의 연접부위 및 전두엽의 백질 부위(superior longitudinal fasciculus)에서 관찰되었다. 이는 그림의 인출과정에 우측 전두엽이 필수적인 것이 아니라, 인출에 수반되는 하위 정보처리 과정에 따라 다른 뇌 영역이 관여하고 있음을 시사한다. 예를 들어, 좌측 insular, 좌측 하 전전두엽에 의해 매개된 lexical processing이 상이한 그림의 재인과정에(상이조건), 시각피질과 좌측 전전두엽의 상호작용이 시각적으로 제시되었던 단어를 그림 단서로 인출하는 과정에(교차조건) 관여하고 있을 가능성을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.244-245
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• 2010

최근 광전자 분야에서는 미래 에너지 자원에 대한 관심과 함께 GaN 기반 발광다이오드 및 태양전지 연구가 활발히 진행되고 있다. GaN는 높은 전자 이동도와 높은 포화 속도 등의 광전자 소자에 유리한 특성을 가지고 있으나, 고 인듐 함유량과 막질의 우수한 특성을 동시에 구현하는 것은 매우 어렵다. 이를 극복하기 위한 방법으로써 선택 영역 박막 성장법(Selective Area Growth)은 마스크 패터닝을 통해 제한된 영역에서만 박막을 성장하는 방법으로써 GaN의 막질을 향상 시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 대면적 기판에서 GaN의 막질 향상뿐만 아니라 고인듐 InGaN 박막 성장을 위하여 서브마이크로미터 주기와 크기를 갖는 홀 패턴을 포토리소그라피 공정 최적화를 통해 구현할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 그림. 1은 사파이어 기판 위에 선택 영역 박막 성장법을 이용하여 성장한 n-GaN/활성층/p-GaN의 구조를 나타낸 그림이다. 이를 통하여 서브마이크로미터 스케일의 반극성 InGaN면 위에 높은 인듐 함유량을 가지면서도 우수한 특성을 갖는 박막을 얻을 수 있다. 본 실험을 위하여 사파이어 기판 위에 SiO2를 증착한 후 포토레지스트(AZ5206)을 도포하고 포토리소그라피 공정을 진행하여 2um 크기 및 간격을 갖는 패턴을 형성했다. 그림. 2는 AZ5206에 UV를 조사(5초)하고 현상(23초)한 패턴을 윗면(그림. 2(a))과 $45^{\circ}$ 기울인 면(그림. 2(b)) 에서 본 SEM(Scanning Electron Microscope) 사진이다. 이를 통해 약 2.2um의 홀 패턴이 선명하게 형성 됨을 볼 수 있다. 그 후 수백나노 직경의 홀을 만들기 위해서 리플로우 공정을 수행한다. 그림. 3은 리플로우 온도에 따른 패턴의 홀 모양을 AFM(Atomic Force Microscope)을 이용하여 측정한 표면의 사진이다. 이를 통해 2차원 평면에서 리플로우 온도 및 시간에 따른 변화를 볼 수 있다. 그림.3의 (a)는 리플로우 공정을 진행하기 전 패턴이고, (b)는 $150^{\circ}C$에서 2분, (c)는 $160^{\circ}C$에서 2분 (d)는 $170^{\circ}C$에서 2분 동안 리플로우 공정을 진행한 패턴이다. $150^{\circ}C$와 $160^{\circ}C$에서는 직경에 큰 변화가 없었고, $160^{\circ}C$에서는 시료별 현상 시간 오차에 따라 홀의 크기가 커지는 경향이 나타났다. 그러나 $170^{\circ}C$에서 2분간 리플로우 한 시료 (그림. 3(d))의 경우는 홀의 직경이 ~970nm 정도로 줄어든 것을 볼 수 있다. 홀의 크기를 보다 명확히 표현하기 위해 그림.3에 대응시켜 단면을 스캔한 그래프가 그림.4에 나타나 있다. 그림.4의 (a) 및 (b)의 경우 포토레지스트의 높이 및 간격이 일정하므로, 리플로우에 의한 영향은 거의 없었다. 그림. 4(c)의 경우 포토레지스트의 높이가 그림.4(a)에 비해 ~25nm 정도 낮은 것으로 볼 때, 과도 현상 및 약간의 리플로우가 나타났을 가능성이 크다. 그림. 4(d)에서는 ~970nm의 홀 크기가 나타나서 본 연구에서 목표로 하는 나노 홀 크기에 가장 가까워짐을 확인할 수 있었다. 따라서, $170^{\circ}C$ 이상의 온도와 2분 이상의 리플로우 시간 조건에서 선택 영역 성장을 위한 나노 홀 마스크의 크기를 제어할 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.5 no.1
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• pp.1-26
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• 2001

컴퓨터라는 새로운 매체의 도입의 이점이 컴퓨터 매체의 제반 특성들을 잘 활용함으로써 학생들의 호기심을 유발하고 학생들의 학습 효과를 높일 수 있다는 데에만 국한되는 것은 아니다. 새로운 컴퓨터 매체의 도입은 논리학의 여러 중심 개념들 자체에 대한 이해의 심도를 증진시킴으로써 논리학을 새로운 영역으로 확대시켜 주기도 한다. 그 새로운 영역은 그림과 같은 비언어적 표상을 핵심적으로 포함한 추론, 즉 문자와 그림을 동시에 포함하는 이질적인 추론(heterogeneous reasoning)을 허용하는 영역이다. 논리학은, 정보가 어떻게 표상되든 상관없이, 정보 추출의 타당한 형태들에 관한 연구이다. 전통적으로 논리학자들은 정보 추출의 타당한 형태들의 매우 작은 부분(즉, 언어적 표상)에만 초점을 맞추었다. 그러나 컴퓨터 매체의 활용과 더불어 이제 논리학은 시각적 표상을 포함하여 다양한 표상들을 어떻게 사람들이 사용하는지 파악해야 한다. 이러한 과업의 성취를 위해, 구문론, 의미론, 논리적 귀결, 증명, 반례 등의 전통적 개념을 이러한 새로운 형태의 표상들을 수용할 수 있는 방식으로 확장하고 풍부하게 만들어야 한다. 그림 표상과 문자 표상을 함께 사용하는 추론 체계인 Hyperproof에 대한 연구는 이러한 확장된 논리 이론을 형성하는 데 기여한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.927-930
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• 2000

본 논문은 문서 영상에 대해 투영을 사용하여 영역을 나누었고 각 영역에 대해 고주파 밴드의 웨이블렛 계수의 통계적 분산과 히스토그램을 기반으로 한 두 가지 특징을 사용하여 문자와 그림으로 분류하였다. 투영으로 나누어진 영역들에 대해 일정 크기의 블록으로 나누고 두 가지 특징에 따라 문자와 그림으로 분류하였다. 따라서 투영에 의해 나뉜 영역 중 문자와 그림이 혼합되어 의미가 모호한 영역에 대해 잘못 분류되는 가능성을 줄일 수 있었다.