본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.
본 연구는 북한 및 탈북민 접촉경험이 통일의식에 영향을 미치는 과정에서 탈북민에 대한 친밀감, 북한에 대한 인식이 어떻게 기능하는지를 살펴보고자 하였다. 구체적으로는 접촉경험이 탈북민에 대한 친밀감을 높이는지, 북한에 대한 우호적인 인식을 높여주는지를 파악하고자 하였으며, 접촉경험과 통일의식 사이를 탈북민에 대한 친밀감과 북한에 대한 인식이 매개하는 효과가 있는지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울대학교 통일평화연구원의 2017년도 통일의식조사를 활용하였으며, 자료는 SPSS 23.0과 SPSS Process Macro 3.5를 사용하여 분석하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 북한 및 탈북민과의 접촉경험은 탈북민에 대한 친밀감, 북한에 대한 우호적 인식, 통일의식에 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 탈북민에 대한 친밀감과 북한에 대한 인식은 접촉경험과 통일의식 사이를 완전매개하는 효과를 가졌다. 본 연구는 북한관련 접촉경험이 통일의식에 영향을 미치는 메커니즘을 실증적으로 검증하였다는 점에서 학문적 의의를 찾을 수 있으며, 통일의식을 높이기 위한 실천적 방법론을 제시하고자 하였다.
인간-로봇 상호작용에서 접촉은 인간에게 정서적 안정을 줄 수 있는 중요한 상호작용 방법 중 하나이다. 그러나 지금까지 음성과 영상을 기반으로 인간-로봇 상호작용이 이루어지는 연구가 대부분이었다. 본 논문에서는 접촉을 통한 인간-로봇 상호작용을 위해 인간의 접촉행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 인식 방법에서 인식 과정은 전처리 단계와 인식 단계로 나뉜다. 전처리 단계는 접촉감지부에서 생성된 데이타로부터 인식할 수 있는 특징들을 계산하는 단계이고 인식 단계는 인식기를 통해 접촉행동으로 분류하는 단계이다. 접촉감지부는 힘 센서인 FSR 센서를 이용하여 제작하였고 인식기는 신경망 모델인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 실험은 남자 여섯 명에 의해 생성된 세 가지 접촉행동; '때리다', '쓰다듬다', '간질이다' 데이타를 가지고, 사람별로 인식기를 생성하여 cross-validation으로 평가한 결과 82.9%의 평균인식률을 보였고, 사람별 구분 없이 한 개의 인식기로 실험한 결과는 74.5%의 평균 인식률을 보였다.
본 논문에서는 접촉된 숫자들에 대한 효과적인 분할 기반 인식 방법을 제안하였다. 접촉 숫자들을 연결획 정보와 분할 후보점을 기반으로 여섯 개의 접촉 유형으로 구분하였다. 전체 후보 분할점을 해석하여 네 개의 최종 후보 분할점을 도출하므로써 과 분할로 인한 오인식을 줄일 수 있도록 하였다. 이 방법에서는 다수의 분할 후보점으로부터 신뢰성이 높은 소규모의 분할 후보점들에 대해 우선권을 부여하는 방식으로 최종 분할 후보점들을 찾고 인식을 시도하기 때문에 전통적으로 분할기반 방식의 인식에서 초래되는 오분할에 의한 치명적인 오인식률을 줄일 수 있도록 하였다. NIST 접촉숫자 데이터 베이스에 대한 실험 결과 92.5%의 비교적 높은 인식 성능을 얻을 수 있었다.
지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.
본 연구는 외국인 유학생과의 접촉이 한국인 대학생의 다문화 역량에 미치는 영향을 살펴보고, 삶의 만족도와 현실갈등인식의 매개효과를 알아보고자 하였다. 한국인 대학생의 외국인 유학생과의 접촉은 접촉의 수, 접촉의 빈도, 접촉하고 있는 외국인 유학생의 출신 지역 다양성을 중심으로 살펴보았고, 한국인 대학생의 다문화 역량을 측정하기 위하여 일상의 다문화 역량 척도를 번안하여 사용하였다. 총 384명의 대학생이 접촉, 일상의 다문화 역량 척도, 삶의 만족도 척도, 현실갈등인식 등을 포함한 질문지에 응답하였다. 중다회귀분석 결과, 접촉 수는 문화적 자기효능감과 문화적 지식에, 접촉 다양성은 문화적 개방성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 삶의 만족도는 문화적 공감을 제외한 다문화 역량의 세 개 하위 요인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 현실갈등인식은 다문화 역량의 문화적 지식을 제외한 다문화 역량의 세 개 하위요인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 삶의 만족도와 현실갈등인식을 각각 매개변인으로 설정하여 접촉과 다문화 역량의 관계를 분석한 결과, 삶의 만족도만이 매개효과를 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 점점 그 구성원이 다양화되고 있는 대학 문화 내에서 한국인 대학생의 다문화 역량을 함양할 수 있는 방안에 대해 논의하였다.
입력된 문서 영상으로부터 분리 추출된 문자 영상을 올바르게 인식하는 것은 문서 인식에서 가장 핵심적인 부분이다. 스캐너를 통해 입력되고 분리된 실제의 문자 영상은 많은 문제점들을 가지고 있다. 한글의 경우 이 중 개별 문자 영상내의 각 자소간의 접촉은 올바른 인식을 저해하는 주요한 원인이다. 이런 접촉의 문제를 효율적으로 해결하기 위해 한글의 구조적 특성을 지닌 "방향 필터"를 정의하고, 이것을 이용하여 세선화된 문자 영상을 추적하면서 선소들을 뽑아낸다. 이렇게 하여 얻은 선소들과 선소들간의 지식을 조합하여 한글자소 획을 추출케 되고 결국에는 이런 획의 조합을 통해 문자 영상을 인식하는 방법을 제안한다.
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
연구목적 : 병원에 근무하는 직원의 정신과에 대한 인식과 태도를 조사하여, 향후, 직원과 지역사회 주민을 대상으로 한 정신과와 정신과 질환에 대한 교육의 기초자료로 활용하기 위함이다. 방법: 일 병원에 근무중인 직원을 대상으로 하여 정신과에 대한 인식과 태도에 관한 설문지를 이용하여 조사하였다. 결과: 정신과에 대한 인식과 태도는 대체로 긍정적이었으며, 두 개의 요인에서는 유의하지 않은 요인이 있었으나, 직접 접촉군이 더 긍정적이었다. 정신과 영역의 장점 요인에서 여성이 더 긍정적이었으며, 효용 요인에서도 여성이 더 긍정적이었고, 정신과 의사의 기능과 역할 정의 요인과 일어날 수 있는 남용과 사회적 비난 요인과 경력과 개인적 보상 요인에서는 직접 접촉군이 더 긍정적이었다. 결론: 정신과에 대한 인식과 태도에 있어 직접 접촉군이 더 긍정적이었다. 그리고 정신과 병원에 근무하는 직원과 지역사회 주민에 대한 교육이 필요하리라 사료된다.
본 논문은 딥러닝과 핸드 제스처, 미디어 파이프를 이용하여 비접촉식 키오스크를 만들어 (코로나19로 인한) 감염병 예방 및 대형마트에서 원하는 물건을 검색 후 편리한 구매를 위해 구현한 내용을 다룬다. 단순한 핸드 제스처 인식만을 이용한 것이 아니라 그림을 그리는 비접촉 제스처 인식을 더해 하나의 예술로써 제스처 인식을 더 많이 사용하고자 했다. 또한 하나의 손가락으로 그림을 그리는 것이 아닌 주먹을 쥐었을 때 그 중심을 인식해 그림을 그리는 방법을 이용해 기존의 방법보다 더 안정감 있게 그릴 수 있게 구현하였다. 현실에서 사용하기 위해 세부적인 기능들은 학습을 통해 기존보다 정확도가 향상된 미디어 파이프를 이용하였다. 빠른 처리 속도와 정확성에 초점을 두는 것이 아닌 하나의 미디어 아트로써 키오스크를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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