• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.66-69
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• 2009

본 연구는 사용자에게 편리하고 자연스러운 인터페이스를 제공하는 직관적 제스쳐 인터랙션의 요소 추출에 대해 분석하였다. 대학생 30명을 대상으로 마우스와 키보드의 8가지 기본 인터랙션 요소를 제시하여 그 요소와 적합한 의미의 어휘를 선택하도록 설문을 실시하였다. 다음으로 선택한 어휘가 가지는 의미를 표현한 제스쳐를 빈도수에 따라 최종 선정한 후 검증을 실시하였다. 첫 번째 설문시 마우스의 상하좌우 이동과 ESC의 의미는 30명 전원이 상하좌우 이동과 취소라는 동일한 의미를 선택하였다. 마우스의 좌클릭은 30명 중 28명이 선택, 우클릭은 26명이 설정 탐색, 키보드 엔터의 경우 25명이 실행이라는 의미를 선택하였다. 최종 선정된 제스쳐의 검증 결과 상하좌우 이동과 취소 요소로 제시했던 손전체 상하좌우 이동과 손전체X는 70~100%의 높은 결과가 도출되었으며, 선택 요소로 제시했던 정지상태 검지손 아래는 60%의 결과가 도출되었다. 설정 탐색을 위해 제시되었던 손전체 회전과 중지손 클릭 중 손전체 회전이 60%의 결과를 도출하였으며, 중지손 클릭은 선택과 하단 이동이 73%로 설정 탐색의 요소로는 적합하지 않은 것으로 도출되었다. 실행 요소로 제시했던 손전체 두번 클릭은 27%의 낮은 검증 결과가 도출되어 적합하지 않은 것으로 제시되었다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.25 no.6
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• pp.951-970
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• 2015

The purpose of this study is to explore related variables to influence gifted college students' career conviction and to propose a structural model. For the study, 292 college students who have experienced university affiliated gifted education program during their school days. Rational decision making test, intrinsic motivation test, career decision efficacy test, and major conviction test were utilized. SPSS program and AMOS were used for statistical analyses. The results are summarized as follows. The fit of measurement model was found to be TLI=.923, CFI=.951, RMSEA=.077, indicating most of the fit indexes were acceptable. The path to career conviction from rational decision making and intrinsic motivation was found to be insignificant, suggesting a revised model. The fit of final revised measurement model was found to be TLI =.926, CFI=.951, RMSEA=.075, indicating the model was acceptable. Interestingly, the career decision efficacy was found to be the complete mediator among the rational decision making, intrinsic motivation, and career conviction. The results of the study showed that career decision efficacy has a very important role in gifted college students'career choice and decision. Implication of the study related to the career education and counseling has been discussed in depth.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.4
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• pp.48-53
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• 2001

In this paper, selectively attentive learning method has been proposed to improve the learning speed of multilayer Perceptron based on the error backpropagation algorithm. Three attention criterions are introduced to effectively determine which set of input patterns is or which portion of network is attended to for effective learning. Such criterions are based on the mean square error function of the output layer and class-selective relevance of the hidden nodes. The acceleration of learning time is achieved by lowering the computational cost per iteration. Effectiveness of the proposed method is demonstrated in a speaker adaptation task of isolated word recognition system. The experimental results show that the proposed selective attention technique can reduce the learning time more than 60% in an average sense.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.649-658
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• 2003

We propose a hierarchical architecture of ART2 Network for performance improvement and fast pattern classification model using fitness selection. This hierarchical network creates coarse clusters as first ART2 network layer by unsupervised learning, then creates fine clusters of the each first layer as second network layer by supervised learning. First, it compares input pattern with each clusters of first layer and select candidate clusters by fitness measure. We design a optimized fitness function for pruning clusters by measuring relative distance ratio between a input pattern and clusters. This makes it possible to improve speed and accuracy. Next, it compares input pattern with each clusters connected with selected clusters and finds winner cluster. Finally it classifies the pattern by a label of the winner cluster. Results of our experiments show that the proposed method is more accurate and fast than other approaches.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.6
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• pp.574-579
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• 2006

The feature selection algorithms should broadly and efficiently explore the huge problem spaces to find a good solution. This paper attempts to gain insights on the fitness landscape of the spaces and to improve search capability of the algorithms. We investigate the solution spaces in terms of statistics on local maxima and minima. We also analyze behaviors of the existing algorithms and improve their solutions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.673-675
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• 2004

Local Feature Analysis(LFA)는 눈, 코, 턱 그리고 볼과 같은 얼굴의 지역적 특징을 잘 추출하는 것으로 알려져 있으나, 얼굴 인식에 이용하기에는 몇 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 LFA의 문제점을 개선하여 인식에 적합한 새로운 얼굴 특징 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 kernel 생성, 선택 그리고 중첩의 3 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서 얼굴의 지역적 특징을 검출할 수 있는 kernel물 생성하고, 두 번째 단계에서 인식에 적합한 kernel을 선택한다. 마지막으로 선택된 kernel을 중첩시켜 적은 개수의 조밀한 형태의 kernel로 재 표현한다. 실험을 통하여 제안 방법이 적은 개수의 특징을 이용하여 좋은 인식율을 보임을 확인하였다.

• Korean Management Science Review
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• v.5 no.1
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• pp.45-55
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• 1988

다양한 통계기법을 이용하는 연구자들은 부적합한 통계기법을 선정하여 수집된 자료를 분석함에 따라 많은 오류를 범하고 있는 실정이며, 자신의 연구목적에 부합되는 통계기법을 선정함에 있어 어느 기법을 선택할 것인가 하는 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서 구축한 통계기법 선정을 위한 전문가 시스템(AS/TS)은 수집된 자료의 특성과 연구목적에 적합한 기법을 연구자에게 선정해주는 전문가 시스템이다. 현존하는 대부분의 통계 패키지들은 이용자 자신의 연구목적에 가장 적합한 통계기법을 선택할 수 있는 지식을 지니고 있는 것으로 전제하고 있기 때문에, AS/TS는 이들 통계 패키지를 이용하기 전에 통계기법만 선택해 주도록 설계되었다. AS/TS는 MS-DOS를 탑재한 16bit 퍼스널 컴퓨터로 INSIGHT 2(shell)를 이용하여 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.763-766
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• 2000

본 논문에서는 최근 활성화되고 있는 인터넷방송의 스트리밍 영상물 제공 방법을 개선하여, 자동으로 사용자의 연결속도에 적합한 스트리밍 영상물을 선택 제공하는 방법을 구현하고자 한다. 대부분의 스트리밍 영상물을 제공하는 방법은 각 속도에 적합한 영상물을 각각 모두 나열하여 사용자가 선택, 제공받는 방법을 택하고 있지만 이는 사용자의 선택이 잘못된 경우 연결속도에 따른 최적의 영상물을 제공받을 수 없는 단점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 연결속도에 따라서 자동적으로 최적의 스트리밍 영상물을 제공할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.223-225
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• 2013

본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.