• 제목/요약/키워드: 자기 조직화 지도

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오프라인 인쇄체 문장부호, 일본 문자, 영문자, 한자 인식에서의 오인식 문자 교 정에 관한 연구 (A study on the Character Correction of the Wrongly Recognized Sentence Marks, Japanese, English, and Chinese Character in the Off-line printed Character Recognition)

  • 이병희;김태균
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.184-194
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    • 1997
  • 최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.

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자기조직화지도(Self-Organizing Map)를 이용한 최근 우리나라 여름철 극한온도 특성 분류 (Investigation on Characteristics of Summertime Extreme Temperature Events Occurred in South Korea Using Self-Organizing Map)

  • 임원일;서경환
    • 대기
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    • 제28권3호
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    • pp.305-315
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    • 2018
  • 본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.

강우량-지속시간-침수량 관계곡선과 자기조직화 지도의 연계를 통한 범람범위 추정 (Estimation of Inundation Area by Linking of Rainfall-Duration-Flooding Quantity Relationship Curve with Self-Organizing Map)

  • 김현일;금호준;한건연
    • 대한토목학회논문집
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    • 제38권6호
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    • pp.839-850
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    • 2018
  • 집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.

튜터링 프로그램에 참여한 D대학 대학생들의 자기조절 학습능력 수준에 관한 조사 (A Study on the Level of Self-regulated Learning Ability for Students attending Tutoring Program)

  • 정현자;표창우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.170-180
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 튜터링 프로그램에 참여한 D대학 학생들의 일반적 특성과 연령에 따른 자기조절 학습능력의 차이와 튜터와 튜티의 자기조절 학습능력의 차이를 인지조절과 동기조절 및 행동조절로 분류, 조사하여 효율적인 튜터링 프로그램 운영에 필요한 기초자료를 확보하기 위한 것이다. 2010년 4월 26일부터 6주간 실시된 튜터링 프로그램에 참여한 15개 학과 대학생 200명을 대상으로 자기조절 학습능력에 관한 설문지를 배포하여 자기기입식 응답법으로 응답한 183명의 자료를 조사하였다. 연구결과 참여자 중 20세이상의 대학생들은 자기조절학습능력 중 조직화, 메타인지전략의 사용, 계획, 자아효능감, 학업시간관리 능력이 유의 하게 높았다(p<0.05). 또한 튜터는 튜티에 비하여 인지전략의 사용, 시연, 조직화, 메타인지전략의 사용, 계획, 점검, 숙달목적지향성, 자아효능감, 성취가치, 행동통제와 도움을 구하기 능력이 높았다(p<0.05). 결론적으로 튜터링 프로그램에 참여한 학생들이 1~2년의 학습과정을 통해 전반적인 자기조절학습능력이 높게 나타났음을 확인할 수 있다. 따라서 전문대학에서는 상대적으로 자기조절 학습능력이 부족한 신입생 및 복학생들을 대상으로 상대적인 자기조절 학습능력이 우수한 튜터를 양성하여 튜터링 프로그램과 같은 양질의 학생지원 프로그램을 지원할 필요가 있으며, 향후 성적이 우수한 선배가 후배들을 지도할 수 있는 학습 환경을 제공하고, 다양한 프로그램을 연구, 개발한다면 튜터링 프로그램이 점차 차별화되고 효율적인 자기 조절 학습능력향상을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.

자기조직화 지도와 매트릭스분석을 이용한 특허분석시스템의 공백기술 예측 (Forecasting Vacant Technology of Patent Analysis System using Self Organizing Map and Matrix Analysis)

  • 전성해;박상성;신영근;장동식;정호석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.462-480
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    • 2010
  • 특허분석은 전 세계적으로 축적된 특허 데이터베이스로부터 기업의 연구개발 전략에 필요한 지식을 추출하는 것이다. 현재까지 특허출원 결과를 분석하여 해당기술에 대한 기술동향과 전개과정을 파악하여 향후 개발될 기술에 대한 방향정립을 위하여 특허분석은 필요한 결과를 제공한다. 본 논문에서는 특허분석과 관련된 방법 및 시스템에 대한 기술 분류를 수행하고 관련된 국내특허와 미국특허, 그리고 IEEE 논문을 조사하고 분석한다. 특허분석시스템은 기술 분야의 특성상 특허출원뿐만 아니라 연구결과의 논문발표도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서 선정된 검색어를 통하여 최종적으로 검색된 결과를 이용하여 기술 분류에 따른 분석을 실시한다. 유효한 전체 특허와 논문을 대상으로 특허분석시스템에 필요한 공백기술을 찾아내기 위하여 매트릭스분석을 수행한다. 현재까지 등록된 특허분석시스템에 대한 기술발전 동향을 파악하고 앞으로 필요한 특허분석시스템 관련 기술발전 방향도 제시한다. 통계적 검정과 자기조직화 지도를 이용하여 유효 특허와 논문을 정량적으로 분석하여 국내특허, 미국특허, 그리고 논문 내에서 상대적으로 개발이 취약한 기술을 찾아내고 이에 대한 개발의 필요성도 함께 제시한다.

Sentinel-2 영상과 자기조직화 분류기법을 활용한 산사태 피해지 탐지 - 2020년 곡성 산사태를 사례로 - (Detection of Landslide-damaged Areas Using Sentinel-2 Image and ISODATA)

  • 김대선;이양원
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.253-265
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    • 2020
  • 최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

SOFM신경망을 이용한 수화 형상 인식 (Sign Language Shape Recognition Using SOFM Neural Network)

  • 김경호;김종민;정재영;이웅기
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.283-284
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    • 2009
  • 본 논문은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다.

Ayres의 감각통합중재 중심원리에 따른 치료사의 치료수행도 조사 (Fidelity in Core Principles of Ayres Sensory Integration$^{(R)}$ Intervention: In Clinical Practice)

  • 홍은경;김경미;장문영
    • 대한감각통합치료학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.11-20
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    • 2011
  • 목적 : 본 연구에서는 자기-평가 방법을 이용하여 Ayres의 감각통합중재 중심 원리를 바탕으로 한 치료사의 치료적 수행 정도를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구기간은 2010년 5월부터 6월까지이었고, 연구대상은 감각통합중재를 하고 있는 치료사 66명이었다. 자기 기입식 설문지를 이용하여 Ayres의 감각통합중재 중심원리에 따라 치료를 수행하는 정도를 자기-평가하도록 하였다. 설문지는 감각의 기회제공, 적절한 도전의 과제 제공, 활동을 선택할 기회 제공 등 Ayres의 감각통합중재 중심 원리에 대한 10가지 항목으로 구성하였다. 총 66부의 수거된 설문지는 기술통계를 이용하여 분석하였고, T 값을 통해 퍼센타일을 알아보았다. 결과 : 모든 치료사들은 Ayres의 감각통합중재 중심 원리의 10가지를 모두 고려하여 치료하는 것으로 나타났다. 10가지 Ayres의 감각통합중재 중심 원리 중 자기 조직화 가이드 중심 원리를 제외하고 90%이상에서 종종, 자주, 항상 고려하여 치료하고 있었다. 감각의 기회제공, 적절한 과제제공, 활동 선택 기회제공, 아동의 성공을 최대화, 신체적 안전성 보장, 치료적 존중의 감정 조성은 T 값 50점 이상을 나타냈다. 자기 조직화 가이드, 적절한 각성 유지, 놀이 환경의 조성, 아동이 치료실 정리에 참여는 T 값 50점 이하를 나타냈다. 결론 : 지속적인 Ayres의 감각통합중재 중심 원리에 따른 치료사의 자기 수행에 대한 평가를 통해 치료의 질을 점검하고 높이는 것이 필요하다.

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컬러 인식에 기반을 둔 스웜 로봇의 자기 조직화 연구 (Self-Organization of Swarm Robots Based on Color Recognition)

  • 정하민;황영기;김동헌
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.413-421
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    • 2010
  • 본 논문에서는 로봇 축구용 카메라를 사용하는 기존 경로계획의 제한적인 사항을 극복하기 위해서 컬러 인식법에 의한 경로계획방법을 제시한다. 제안된 연구에서는 움직이는 목표물이 스웜로봇과 멀리 있어도 로봇의 직선 시야를 기반으로 동료 로봇을 따라가며, 움직이는 목표물을 추적 할 수 있다. 제안된 포텐셜 필드는 동료 로봇과의 충돌과 장애물과의 충돌을 피하면서 스웜 로봇들이 움직이는 목표물을 향하여 이동하게 한다. 결국, 스웜 로봇들 사이의 시각적 도움에 의해 최종 목표물에 모든 스웜 로봇들이 도달하게 된다. 제안된 방법은 움직이는 파티클, 즉 점 로봇이 아닌 논홀로노믹 제한이 있는 유니 사이클 로봇들을 대상으로 자기 조직화 방법을 제시하기 때문에 실제 하드웨어 적용시 유용하다.

데이터 융합을 이용한 내용기반 이미지 검색에 관한 연구 (Content-based Image Retrieval Using Data Fusion Strategy)

  • 백우진;정선은;김기영;안의근;신문선
    • 정보관리학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.49-68
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    • 2008
  • 지금까지의 정보검색 연구에서 데이터 융합 기법을 이용한 문서 검색은 하나의 알고리즘에 의한 검색에 비하여 많은 경우에 효율성이 높은 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 검색에서 상이한 알고리즘을 이용한 다수의 검색 결과를 합쳐 하나의 검색결과를 얻는 데이터 융합 기법의 사용은 많지 않았다. 이 연구에서는 소벨 연산자를 이용한 윤곽선 검출과 자기조직화 지도 알고리즘에 의한 두 검색 결과를 융합하여 각각의 알고리즘에 의한 검색결과 보다 높은 효율성을 보여주는 방법을 제시하였다. 이 연구에서는 상용 클립아트 이미지를 이용하여 사람의 주관적인 적합성 판단을 배제한 검색 실험 데이터를 만들어 사용하였다.