• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권4호
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• pp.459-475
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• 2012

인식의 주체와 대상만을 고려하는 인식론은 그들을 둘러싸고 있는 사회의 역할에 대해 만족할 만한 설명을 주지 못한다. 이 논문에서는 인식의 주체를 가능하게 하는 언어적, 사회적 조건을 논의하는 구조주의와 기호학적 인식론의 철학적 기초를, 주체, 구조, 담론이라는 세 가지의 키워드를 중심으로 하여 분석한다. 기호의 의미란 인식의 대상으로부터 비롯되거나 주체가 스스로 구성하는 것이 아니라 기호들의 망 속에서 기호들 사이의 관계에 의한 의미작용으로부터 주어지는 것이다. 그 구조는 주체 이전에 존재하는 것이며, 오히려 그러한 구조적 질서 안으로 들어감으로써 주체는 형성된다. 수학 학습을 이해하고 분석하는 경우에도 이러한 관점은 주체에 의한 지식의 구성 이외의 다른 많은 논점들을 생각하게 하는 출발점이 된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.116-120
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• 2011

현재 초고속 자기부상열차시스템에 적용하고 있는 위치검지기술은 불연속적으로 열차위치를 파악하는 절대위치검지기술과 연속적으로 열차의 위치를 파악하는 상대위치검지기술로 구분된다. 본 논문에서는 대표적인 초고속자기부상열차인 독일 Transrapid에 적용된 절대위치검지장치의 구조와 수치모델을 분석하고, Transrapid에 적용된 절대위치검지장치와 유사한 구조를 가지는 절대위치검지장치의 인식구조별 모델을 설계하고 시뮬레이션을 통해 설계한 모델의 적합성을 검증하고 최적의 절대위치검지장치 구조를 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.11-14
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• 1991

음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.760-765
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• 2006

디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.274-277
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• 2006

본 논문에서는 온라인 필기 한자 인식 과정에 있어 비슷한 한자끼리 혼동되어 오인식되는 한자들을 선별하여 이들 한자 인식과정의 후처리에 적용 할 수 있는 결과검증 방법에 대해서 소개한다. 결과검증 방법은 온라인 필기 한자인식기가 최종 인식결과를 산출하기 전에 후보한자들 중 혼동한자가 있으면 그 혼동 한자에 대해서 미리 정해놓은 조건을 만족하는지 검사하여 점수를 내고 이를 인식 후처리에 이용한다. 인식 후처리에 쓰이는 결과검증 방법에서는 그 한자만이 가지고 있는 구조적인 정보를 다른 한자들과 구별하기 위해 휴리스틱으로 파악하여 조건화 시킨다. 구조적인 정보는 획의 좌표, 방향코드, 순서, 길이 등으로 판단되며 다양한 휴리스틱방법이 고려 될 수 있다. 인식 후처리에 적용되는 결과검증 방법을 통해 혼동되는 온라인 필기 한자를 구별하는데 도움이 되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.173-176
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• 2003

지문은 종생불변성, 만인부동성, 그리고 사용상의 편리함 때문에 신원인증을 위한 생체인식에 많이 사용되고 있다. 최근에는 기하학구조에 기반한 특이점 매칭방식이 제안되어 인식성능이 매우 높고 잡음에 강한 특성이 있으나 매칭 회수가 많아 인식속도가 느린 단점이 있다. 따라서 기존의 방식은 소수의 지문에 대한 1:다 매칭이나 1:1매칭에 주로 사용된다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 개선하기 위하여 생체 면역계의 자기-비자기 인식 능력에 주목하였다. 생체 면역계는 자기-비자기의 구별 능력을 바탕으로 바이러스나병원균 등의 낮선 외부침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 식별, 제거하는 시스템이다. 본 논문에서는 생체 면역계를 이루는 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 생성과정에서 자기, 비자기를 구별하기 위한 MHC 인식부를 형성하는 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 지문에 존재하는 특이점(minutiae)인식을 통해 1단계로 global 패턴을 생성하고 2단계로 기하학적인 구조를 만들며, 인식시 global 패턴을 인식한 MHC 인식부에 대해서만 2차 local 매칭을 수행함으로써 매칭 속도가 매우 빠르며 지문의 비틀림이나 회전 등에 대하여 강인하게 인식된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.571-573
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• 2002

음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.762-767
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• 1999

객체 인식은 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 흥미있는 응용 분야이다. 현재 대부분의 고성능 컴퓨터는 슈퍼스칼라 구조의 범용 마이크로프로세서를 채택하고 있으나, 반도체 집적도가 증가함에 따라 슈퍼스칼라 구조를 대신할 새로운 마이크로프로세서가 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 최근 새로운 마이크로프로세서 구조로 급부상하고 있는 다중처리 마이크로프로세서 구조가 객체 인식 응용에 적합한지를 분석한다. 성능 특성을 확인하기 위하여 먼저 프로그램 구동방식의 마이크로프로세서 시뮬레이터와 프로그래밍 환경을 개발하였다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 다중처리 마이크로프로세서가 작은 오버헤드로 쓰레드 수준의 병렬성을 적절히 활용하고 있어 객체 인식 응용에 적합한 구조임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.102-103
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• 2008

본 논문에서는 임베디드 환경을 위한 객체인식 시스템의 구조 및 실시간 처리를 위한 객체인식기의 하드웨어설계를 제안한다. 제안된 구조는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용하여 사물의 특징점을 추출하고, 비교하여 객체를 인식한다. SIFT는 영상의 크기 및 회전 등의 변화에 적응이 뛰어난 알고리즘이지만, 복잡한 연산이 반복되어 연산시간이 많은 특성상 임베디드 환경에서 실시간 처리가 어렵다. 따라서 해당 알고리즘을 하프웨어로 설계하여, 임베디드 사물인식 시스템에 적용한다. 사물인식의 빠른 처리와 인식영역의 구분을 위해 JSEG 영상분할 알고리즘을 활용하며, SIFT 특징점 추출 연산과 병렬 실행이 가능하도록 SIFT와 함께 하드웨어 구조로 설계한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.321-323
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• 2012

스마트폰 사용의 보편화와 센서기술의 발달로 이를 응용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 가속도, GPS, 조도, 방향센서 등의 센서들이 스마트폰에 부착되어 출시되고 있어서, 이를 이용한 상황인지, 행동인식 등의 관련 연구들이 활발하다. 하지만 다양한 클래스를 분류하면서 높은 인식률을 유지하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 인식률 향상을 위해 계층적 구조의 순환 신경망을 이용하여 제스처를 인식한다. 스마트폰의 가속도 센서를 이용하여 사용자의 제스처 데이터를 수집하고 BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory) 구조의 순환신경망을 계층적으로 사용하여, 20가지 사용자의 제스처와 비제스처를 분류한다. 약 24,850개의 시퀀스 데이터를 사용하여 실험한 결과, 기존 BLSTM은 평균 89.17%의 인식률을 기록한 반면 계층적 BLSTM은 평균 91.11%의 인식률을 나타내었다.