본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
패턴인식 문제에 있어서 다수의 인식기를 사용하는 연구는 주로, 선택된 다수 인식기를 어떻게 결합할 것인가에 중점을 두어 왔으나, 최근에는 인식기 풀로부터 다수 인식기를 선택하려는 연구로 점차 진행되고 있다. 실제로 다수 인식기 시스템의 성능은 인식기들의 결합 방법은 물론, 선택되는 인식기에 의존한다. 따라서, 우수한 성능을 보이는 인식기 집합을 선택하는 것이 필요하며, 다수의 인식기를 선택하는데 있어서 정보이론에 기초한 접근 방법이 시도되었다. 본 논문에서는 인식기 간의 상호정보를 기반으로 인식기를 선택하여 인식기 집합을 구성하고, 다른 인식기 선택 방법들에 의해 구성된 인식기 집합과 그 성능을 비교해 보고자 한다.
본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 경찰공권력에 대한 인식수준이 범죄안전감에 미치는 영향력을 검증하는 것에 있는데 범죄에 대한 인식을 범죄 두려움을 중심으로 연구하는 경향성을 탈피하여 연구안전감으로 조사하였다는 점이 선행연구와 차별화되며 분석결과 경찰의 범죄대응만족도와 국민의 기초법질서준수인식이 높을수록 그리고 공권력침해수준이 낮을수록 범죄로부터의 안전감을 높게 인식하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 사용자의 위치정보를 이용하여 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스를 제공을 위한 위치 인식 시스템에 대해서 제안한다. 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하는 기법과 정확도 향상을 위한 연구가 진행되고 있지만 특정 환경이나 시나리오에 초점을 맞추어서 다양한 위치 기반 서비스를 제공하기에는 충분하지 않다. 본 연구에서는 다양한 위치 기반 서비스들이 필요로 하는 위치정보를 구분하고 IrDA를 이용하여 사용자의 위치를 인식하는 방법을 소개하고 위치 인식 시스템의 설치 및 관리에 필요한 기능에 대하여 논한다.
신경망을 이용한 영상인식은 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차량 번호 인식 및 특정 구역 입출 시 통제에 필요한 인가/비인가 차량 인식 시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 차량 번호에 대한 모든 정보를 확인하고, 차량 번호판을 정확히 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 그 밖에 신경망을 이용하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다.
신경망을 이용한 음성인식에 관한 연구이다. 우선 음성을 음소로 분리하였다. 그런다음 각각의 음소를 인식하였다. 음소인식을 위해 제어망과 몇 개의 소규모 망으로 구성된 복합신경망을 이용하였다. 제어망은 음소가 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 음소를 인식한다. 마지막으로 프레임별 인식 결과를 누적하여 음소를 판별하였다.
신경회로망의 특성 및 영상인식에서의 사용 가능성 등에 대해 알아보고자 한다. 또한 기존의 통계적 패턴인식 방법과 비교해서 신경회로망의 이점 등을 살펴보고자 하며 영상인식 신경회로망의 핵심적인 연구인 perceptron을 중심으로 학습방법과 응용등에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 간단하게 최근 우리나라에서 수행하고 있는 영상 인식 분야의 신경회로망 연구에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구는 비장애대학생의 장애대학생에 대한 인식 관련 연구 동향을 알아보기 위해 학술지에 게재된 비장애대학생의 장애대학생에 대한 인식과 관련된 논문을 분석하고, 비장애대학생의 장애대학생에 대한 인식을 알아보기 위해 141명을 대상으로 개방형 설문조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구자수는 2인, 제1저자는 대학교수, 연구방법은 조사연구가 많았으며, 연구주제는 인식과 태도, 공동체(의식)와 통합에 대한 연구가 많았다. 독립변인과 매개변인별 동향은 성별, 학과 또는 전공, 학년, 경험유무, 학령기 통합교육유무가 많았다. 둘째, 비장애대학생의 장애대학생에 대한 인식에서 비장애대학생들은 장애대학생들에 대해 '대단함'이라는 인식이 많았으며, '도움'과 '필요'라는 단어에서도 높은 빈도수를 나타냈다. 이상의 연구 결과는 비장애대학생의 장애대학생에 대한 인식개선을 위한 다양한 교육적 지원 및 경험 제공 등을 적용하는 연구가 이루어져야함을 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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