대부분의 문자열 문제들과 이들에 대한 알고리즘들은 패턴 매칭, 데이타 압축, 생물정보학 등의 분야에 응용되어 왔다. 그러나 문자열 문제와 암호화 문제의 관련성에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 논문에서는 다음과 같은 문자열 재구성 문제들에 대해 연구하고 이 결과들이 암호학에 응용될 수 있음을 보인다. 유한 알파벳으로 구성된 길이 n인 문자열 x와, 길이 $k({\leq}n)$ 이내의 문자열의 집합 W가 주어졌을 때, 첫 번째 문제는 내의 문자열들 중 일부 문자열들을 최소의 회수로 연결하여 x를 재구성할 수 있는 연결 순서를 찾는 문제이다. 이 문제에 대해 O(kn+L)-시간 알고리즘을 제시한다. 이때, L은 W 내의 모든 문자열들의 길이의 합을 표시한다. 두 번째 문제는 첫 번째 문제의 동적 버전이며 이에 대해 $O(k^3n+L)$시간 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 암호학과 관련된 멱승문제와 위에 제시된 재구성 문제들과의 관련성을 보이고 멱승문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 제시한다.
임상 의무기록에 나타나는 많은 두문자어들은 기계적인 처리과정에서 의무기록의 모호성을 크게 증가시키기 때문에, 정보추출이나 텍스트 마이닝을 하기 전에 전처리 과정으로 의무기록이 정규화 되어야 한다. 본 연구에서는 임상 의무기록 중 하나인 퇴원요약지에 사용된 약어와 두문자어들의 모호성을 제거하기 위한 정규화 시스템을 설계하고 구현했다. 정규화를 위해 문맥정보를 이용하여 의무기록의 종류와 기록내 위치정보를 파악하였고 이를 이용하여 약어와 두문자어의 의미를 학습하고 분류하였다. 본 연구에서 구현한 정규화 시스템은 실험에서 6가지 두문자어들이 가지는 16가지 의미들에 대해 94.7%의 정확률을 얻었다.
문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.
증명 학습과 관련하여 학생들이 경험하는 어려움과 오류는 수학교육계의 난제라 할 만하다. 증명에 대한 형식적 학습이 이루어지는 기하 영역에서뿐만 아니라 대수 증명에 대해서도 문자식의 처리나 일반성의 파악과 관련하여 어려움의 요소는 도처에서 발견된다. 본 연구에서는 두 3의 배수의 합은 3의 배수라는 명제에 대한 문자식을 포함한 증명에서 학생들이 증명의 문맥을 적절하게 이해하는가를 알아보는 데 초점을 둔다. 중학교 3학년 학생 24명을 대상으로 하여 증명 과정에 문자식이 포함되며 결론 부분은 빈 칸으로 생략되어 있는 증명을 제시하고 그 증명이 어떤 명제에 대한 증명인지 알아보도록 한 결과 반 이상의 학생이 문자식 자체에 근거하여 부적절한 응답을 하였다. 나아가 그 중 임의 추출한 세 명을 개별 면담함으로써 사고 특징을 조사하였다. 대수 증명을 식의 성립을 보이는 것으로 간주하는 증명관, 증명 수행과 이해에서의 문자식 해석의 괴리 등을 비롯한 사고 특징을 파악하고 그로부터 교육적 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 한국어 음성인식기 음향모델의 출력단위로 문자소를 제안한다. 제안하는 음성인식 모델은 한글을 G2P(Grapheme to Phoneme)과정 없이 초성, 중성, 종성 단위의 문자소로 분해하여 음향모델의 출력단위로 사용하며, 특별한 발음 정보를 주지 않고도 딥러닝 기반의 음향모델이 한국어 발음규정을 충분히 학습해 낼 수 있음을 보인다. 또한 기존의 음소기반 음성인식 모델과의 성능을 비교 평가하여 DB가 충분한 상황에서 문자소 기반 모델이 상대적으로 뛰어난 성능을 가진다는 것을 보인다.
Zu Wen-Zao(朱文藻), Li Tiao-Yuan(李調元), Hong Liang-Ji(洪亮吉), Peng Yuan-Rui(彭元瑞), Qian Dong-Huan(錢東垣), Sun Xing-Yan(孫星衍), Ruan Yuan(阮元), Chen Zhan(陳?), Wu Shi-Fen(嗚式芬), Feng Gui-Fen(馮桂芬), He Shao-Ji(何紹基), Fan Zu-Yin(潘祖蔭) made the contributions to the theoretical construction to the science of Chinese characters in their books "Shuwenxizhuankao(說文繫傳考異)", "Liushufenhao(六書分毫)", "Liushuzhuanzhulu(六書轉注錄)", "Xiqinggujian(西淸古鑒)", "Xiaoeryajiaozheng(小爾雅校證)", "Jiujingzhengsuzikao(九經正俗字考)", "Jiguzhaizhongdingyiqikuanshi(積古齋鐘鼎?器款識)", "Shuwenshengxi(說文聲繫)", "Shuwenjiuzizhengyi(說文解字正義)", "Jungulu(?古錄)", "Shuwenjiuzizhukaozheng (說文解字段注考正)", "Shuowenduanzhubozheng(說文段注駁正)", "Haidongjinshilu(海東金石錄)". They analyzed the rules behind character construction, and tried to find out the nature of Chinese characters, the relationship between Chinese characters, the evolutionary laws of Chinese characters, the characteristic of ancient Chinese characters etc.
본 연구는 개정 교육과정 적용과 관련하여 초등학교 6학년 학생들의 문자에 대한 이해 실태를 조사한 것으로 검사 도구를 이용하여 292명의 학생들의 반응을 분석하였다. 분석 결과 초등학교 6학년 학생들은 상위 수준의 문자 사용 유형일수록 정답률이 낮았으며 전반적으로 낮은 수준의 문자 사용에 제한된 것으로 나타났다. 일부의 학생들만이 문자를 특정한 미지수로 여기거나 일반화된 수로 여길 수 있었다. 약 40%의 학생들이 문자 이해 수준 3에 머물러 있음을 확인할 수 있었는데, 문자 이해 수준별로 학생들이 겪는 어려움이 다양하게 나타났다. 이를 통해 대수 교수 학습 방향에 시사점을 도출하였다.
본 연구는 한국과 미국의 중등 수학 교과서에 사용된 비문자적 표상의 특성과 역할을 다양성, 상황성, 연결성이라는 분석틀을 활용하여 탐구하였다. 비문자적 표상이란, 문자들로만 혹은 상징들로만 표현되지 않는, 교과서에 포함된 시각적 표상들로, 사진이나 그림과 같은 회화적 표상과 그래프 혹은 수학적 도형과 같은 수학적 표상들을 포함하고 있다. 수학 교수 학습에서의 시각적 표상의 중요성에도 불구하고, 기존 연구는 교과서에서 사용되는 비문자적 표상의 특성과 역할의 교육적 의미를 간과해 왔다. 본 연구에서 현재 사용되고 있는 수학교과서 18종(미국 5종, 한국 13종)을 분석한 결과, 비문자적 표상은 각각의 사회 문화적 상황에서 어떤 수학에 중점을 두고 어떻게 가르칠 것인가 하는데 대한 인식을 반영하고 있었다. 예를 들면, 미국 교과서는 회화적 표상과 상황성을 지닌 비문자적 표상이 주류를 이루어 수학의 활용에 초점을 두었던데 반해, 한국 교과서는 수학적 연결성이 강하고 추상적인 비문자적 표상이 주류를 이루어 수학적 표현과 엄밀성에 중점을 두었다. 이러한 비문자적 표상의 특성의 차이는 수학학습의 목적과 방법론에 따른 각 사회문화적 차이를 반영할 뿐만 아니라 이에 따른 다른 "학습기회 (opportunities to learn)"를 제공함으로써 학생들의 수학 학습에 대한 인식에도 영향을 줄 수 있는 가능성을 보여준다. 따라서 본 연구는 학습기회로서 비문자적 표상을 재인식하여야 하며 더 나아가 이에 대한 지속적인 연구와 교육과정 개발에의 반영이 필요함을 시사하고 있다.
본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 PDA(Personal Digital Assistant) 기기의 정보 표시부에 표시되는 문장을 읽을 때, 문자의 크기가 유저의 인지적 스트레스에 미치는 영향을 조사하였다. 평가는 주관적 평가법(주관평가)과 생리적 평가법(뇌파측정)을 행하여 결과를 도출하였으며, 분석 및 고찰은 문자정보를 읽을 때 나타나는 유저의 인지적 스트레스와 문자크기와의 관계성에 주목하였다. 분석의 결과, 다음과 같은 2개의 결론이 얻어졌다. 1)표시한 문자크기(8 point, 10 point, 12 point, 14 point, 16 point) 중에서 상대적으로 읽기 쉽고, 인지적 스트레스가 적다고 생각되어지는 문자크기는 14 point이며, 상대적으로 읽기 어렵고, 인지적 스트레스가 많다고 생각되어지는 문자크기는 8 point로 나타났다. 2)문자정보의 인지에 대한 대뇌피질의 반응은, 뇌의 후 두엽과 두정엽의 후두시각연합영역을 활성화시켰다. 또, 문자정보에 대한 시각성 인지는 문자크기가 14 point 보다 작은 경우에, 대뇌피질의 활성수준을 향상시키는 것으로 나타나, 휴대용 정보기기에 있어서 문자크기가 작을수록 인지적 스트레스에 영향을 미치고 있는 것이라 생각되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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