최근에 대형 온라인 쇼핑몰에서는 텍스트나 카테고리 검색뿐만 아니라 이미지 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이미지 검색 서비스의 경우 이미지가 없는 상황에서는 검색 서비스를 이용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 온라인 의류쇼핑몰에서 옷을 검색할 시, 옷의 스타일에 대하여 직접 그릴 수 있는 손그림을 통해 본인이 원하는 옷을 찾을 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 사용자가 그린 손그림 데이터는 신경망학습을 통해 매칭의 정확도를 높이고, 다양한 객체인식 알고리즘을 활용하여 의류를 매칭할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자가 찾고자 하는 의류를 빠르게 검색할 수 있음으로써 온라인 쇼핑 이용의 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 한국과 미국의 기하 영역 교과서 과제에 제시된 실생활 맥락 과제를 수학적 모델링 관점에서 분석함으로써 두 나라 학생에게 주어진 수학적 모델링 학습기회의 다양성을 비교하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 각 나라 교과서 과제를 수학적 모델링 과정, 데이터, 표현종류의 세 가지 측면을 중심으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 수학적 모델링 과정과 관련하여, 한국 교과서의 경우 미국 교과서보다 수학적 모델링 과정의 모든 단계에서 더 높은 비중으로 과제를 제공한다. 둘째, 데이터의 특징과 관련하여, 두 나라 교과서 모두 적정 데이터 과제 비율이 가장 높으며, 한국의 경우 교과서별 데이터 특징의 격차가 크다. 셋째, 표현종류와 관련하여, 두 나라 교과서 모두 글과 그림 과제 비율이 가장 높다. 한국 교과서가 미국 교과서보다 교과서에 따른 표현종류의 차이가 크게 나타났으며, 일부 교과서의 경우 글과 그림을 제외한 다른 표현이 제시되지 않았다. 넷째, 세 가지 특징을 통합하여 과제를 분석한 결과, 세 가지 측면이 다양하게 다루어지기보다 적정 데이터를 글과 그림으로 제시한 뒤 수학 결과를 얻는 데 초점을 둔 과제가 주로 제시되었다. 한국 교과서와 달리 미국 교과서에만 제시된 과제로, 과잉 데이터가 글로 제시되어 수학화를 요구하는 과제가 확인되었다.
목적 : 본 연구는 경계선 지능을 지닌 아동을 대상으로 읽기능력 향상을 위한 전자매체 그림책 읽기 훈련 프로토콜을 적용하여 대상자들의 읽기능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였으며, 이에 따라 경계선 지능 아동을 대상으로 전자매체를 활용한 그림책 읽기 훈련 프로토콜 적용에 대한 기초자료를 제공하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 경계선 지능 아동 10명을 대상으로 읽기 능력 향상을 위해 전자매체를 활용한 그림책 읽기 훈련 프로토콜을 매주 1회씩 총 10회기 실시하였으며, 전문가 내용타당도 분석을 실시한 후 적용하였다. 읽기 능력의 평가는 KNISE-BAAT 읽기검사 '가'형과 '나'형을 활용하여 프로토콜 적용 전, 후 대상자들의 읽기 능력의 변화를 평가하였다. 연구결과 : 읽기 능력의 모든 하위 영역인 낱말이해, 문장완성, 어휘선택, 어휘배열, 짧은 글 이해 영역에서 전자매체를 활용한 읽기 훈련 프로토콜 적용 후 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 음독능력의 경우에는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 결론 : 본 연구에서 제시한 전자매체를 활용한 읽기 훈련 프로토콜이 경계선 지능 아동의 읽기능력 향상을 위한 수행 및 접근에 대한 어려움을 해결할 수 있는 적절한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 '연소 전후 질량 보존'개념의 학습에서 변칙 사례의 개수와 표현 방식이 학생들의 인지 갈등과 개념 변화에 미치는 효과를 조사하였다. 남녀 공학 중학교 2학년 128명을 대상으로 선개념 검사, 변칙 사례에 대한 반응 검사, 개념 검사를 실시하였다. 변칙사례는 개수(1개/2개)와 표현 방식(글/글+그림)에 따라 네 종류로 제시하였다. 연구 결과 변칙 사례를 두 개 읽은 학생들이 하나 읽은 학생들보다 더 많은 인지 갈등을 일으켰다. 그러나 변칙 사례의 표현 방식에 따른 인지 갈등 유발 정도는 유의미한 차이가 없었다. 개념 검사 점수에 이원 변량 분석 결과, 변칙 사례의 특성에 따른 차이는 유의미하지 않았다.
본 논문에서는 LCD(Liquid Crystal Display) 컨트롤러와 LCD 구동 칩 사이의 신호 전송에서 전력 소비 및 전자기 장애(EMI)를 줄이기 위한 데이타 코딩 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 컴퓨터의 일반적인 텍스트 화면에 대한 데이타 천이(transition)를 감소시키는 방식으로 하드웨어 구조가 간단하여 실시간 처리가 요구되는 LCD 구동 시스템에 적용하기 용이하다. 제안한 방식의 성능 분석을 위해 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며 기존의 코딩 방식과의 성능 비교 및 평가를 하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 텍스트 화면과 그림 화면에 대해서 switching activity를 현저히 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 그림책 활동을 중심으로 보육교사의 반성적 저널쓰기를 통해 나타난 유아의 사회적 유능감을 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 연구대상은 경기도 A시에 위치한 G어린이집 만 3, 4, 5세반 교사 3명과 유아 47명이다. 교사들은 20회기에 걸쳐 유아들과 그림책 활동을 실시하면서 매회기 반성적 저널을 작성하였다. 수집된 반성적 저널을 통해 유아의 사회적 유능감의 요인인 정서성, 정서조절, 대인관계기술, 사회적 지식이해에 따른 저널을 분류, 텍스트 내용을 추출하여 질적으로 해석 및 분석하였다. 연구결과로 첫째, 유아들은 자신의 정서를 자연스럽게 표출하였으며, 이러한 정서성은 친구들과 함께 생활하는 동안 배워질 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유아들은 공감과 감정이입으로 자신의 정서를 인식하고 조절하는 것으로 나타났다. 셋째, 유아들은 서로의 생각의 차이를 통해 틀림이 아닌 다름을 인정하고 수용하며 대인관계능력을 형성해 나가는 것으로 나타났다. 넷째, 유아들은 친구들을 사회적 구성원으로 이해하고 존중하고 격려하며 변화해 나가는 모습으로 나타났다.
CAPTCHA은 스팸이나 로봇에 의한 사이트 자동가입을 막는 계정 생성방지 도구로써, 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 인간의 우수한 가독성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 입력하도록 하여 스팸 또는 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 사용되었던 CAPTCHA 방식은 웹봇 또는 이미지프로세싱, 머신 러닝을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 Text 기반의 CAPTCHA 시스템과는 달리 이미지 기반의 새로운 CAPTCHA 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 시스템은 일반적으로 현상된 사진의 부분적인 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 회전을 통하여 CAPTCHA 시스템을 제공하는 것이다. 사용자 인증은 다음과 같이 검증한다. 먼저 총 8장의 사진에서 각각 서브 이미지를 추출하여, 추출된 서브 이미지를 무작위로 회전시킨다. 무작위로 회전된 서브 이미지를 사용자가 올바르게 교정하면 사용자가 인증된다.
문서 영상은 문서 구조 분석을 통하여 텍스트, 그림, 테이블 등의 세부 영역으로 분할 및 분류되는데, 테이블 영역에 있는 단어는 다른 영역의 단어보다 의미가 있기 때문에 주제어 검색과 같은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 문서 영상의 테이블 영역에 존재하는 문자 성분을 단어단위로 추출하는 방법을 제안한다. 테이블 영역에서의 단어 추출은 실질적으로 테이블을 구성하는 셀 영역에서 단어를 추출하는 것이기 때문에 정확한 셀 추출 과정이 필요하다. 셀 추출은 연결 요소를 분석하여 테이블 프레임을 찾아내고, 교차점 검출은 전체가 아닌 테이블 프레임에 대해서만 수행한다. 잘못 검출된 교차점은 이웃하는 교차점과의 관계를 이용하여 수정하고, 최종 교차점 정보를 이용하여 셀을 추출한다. 추출된 셀 내부에 있는 텍스트 영역은 셀 추출 과정에서 분석한 문자성분의 연결 요소 정보를 재사용하여 결정하고, 결정된 텍스트 영역은 투영 프로파일을 분석하여 문자연로 분리된다. 마지막으로 분리된 문자열에 대하여 갭 군집화와 특수 기호 검출을 수행함으로써 단어 분리를 수행한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 한글 논문 영상으로부터 추출한 총 In개의 테이블 영상에 대해 실험한 결과, $99.16\%$의 단어 추출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.
만화의 가장 큰 특성은 글과 그림의 결합체로 널리 알려져 왔다. 현대만화의 형태를 신문만화에서 찾아 볼 수 있는 것이 대표적으로 글을 넣은 만화였음이 이를 증명한다. 그러나 만화에서 글이 없는 경우를 종종 볼 수 있다. 이러한 작품 역시 해독하는데 크게 어려움이 없고, 만화에서 형상을 나타내는 이미지가 독자와 대화한다고 해석할 수 있다. 그렇다면 만화에서 이미지는 어떻게 언어적 커뮤니케이션을 전달하는지 의문점이 생긴다. 이 연구는 이러한 이미지가 주는 시각적 커뮤니케이션을 살펴보고, 글 없는 만화의 특성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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