본 연구는 2016년 10월 24일부터 2017년 3월 19일까지 촛불 집회 기간 포털사이트 정치 섹션에 등록된 촛불 집회와 태극기 집회 관련 뉴스의 댓글을 대상으로 주요 이슈를 개체명 인식기를 이용해 분석하여 두 집회에 대한 정국 인식을 살펴보았다. 주요 분석 항목은 탄핵의 책임 소재, 정국 해결의 주체와 방법, 그 외 주요 이슈를 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 촛불 집회 기사의 댓글에서는 탄핵지지와 정권 부역자의 법적 처벌에 대해 집중하고 있었으며, 탄핵 후 차기 대선을 통한 정국 해결을 주장했다. 태극기 집회 기사의 댓글에서는 정권 유지를 위한 탄핵 기각에 대해 집중하고 있었고, 헌법재판소의 탄핵 기각을 주장하였다. 이를 통해 볼 때, 촛불 집회나 태극기 집회의 각 입장을 지지했던 집단들 간의 갈등은 대선 이후 적어도 당분간(박근혜 재판 기간) 지속할 것으로 보인다. 이 갈등은 탄핵과 정권 교체 후 청산과 새 정치를 추구하는 입장과 박근혜 대통령 재판에 영향을 미치려는 입장의 대립으로 전개될 것이다. 따라서 이후 정국에서는 사회 통합을 위한 노력이 필요하다.
본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 방법으로 피부색 특성을 고려하여 자기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 Multi-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 이용하여 오프라인 필기체 문자 인식을 위한 특징 추출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자의 획의 방향 정보를 제공하는 특징 벡터를 추출함으로써 오프라인 문자 인식에서 성능 향상을 기대할 수 있다. 테스트를 위해 MNIST 필기체 데이터베이스와 UJI Penchar2 필기체 데이터베이스를 이용하였고, BP(backpropagation)신경망과 LDA(Linear Discriminant Analysis), SVM(Support Vector Machine) 분류기에서 성능 테스트를 하였다. 본 논문의 실험결과에서는 일반적으로 사용되는 특징추출로부터 얻어진 특징에 제안된 특징추출을 정합하여 성능항샹을 보인다.
산화성고체는 우리 생활에 아주 유용한 화학물질로서, 표백제, 화약류, 산소발생제, 화공품, 합성 원료, 농약등의 여러 방면에 사용되고 있다. 한편, 반응성이 큰 것이 많고, 단독으로 또는 가연물과의 혼합에 의해서 폭발성 또는 폭발적 연소성을 가지는 경우가 있다. 이러한 위험성을 바르게 인식하고 안전한 취급을 하는 것 이산화제로 인한 사고를 예방하는데 중요한 요인이 된다.(중략)
본 논문은 국어 음성 인식 및 합성을 위한 음운$\cdot$음성학적인 기초 연구 몇가지를 포괄적으로 소개하고자 한다. 그 구체적인 내용은 첫째, 분절음의 음운론적 특성연구로서, 분절음의 변이 목록및 컴퓨터 입력 기호의 작성, 둘째, 분절음의 음성학적 특성 연구로서, 단어내 자음의 위치에 따라 음향 파라메타를 조정하는 시범안 제시, 세째, 운율의 음운론적 특성 연구로서 운율 자질들의 음운론적 기능과 인식 단서의 제시, 네째, 운율의 음성학적 특성 연구로서 표준 한국어의 악센트와 억양 패턴의 제시, 다섯째, 음성 인식 및 합성에의 국어 음성$\cdot$음운 지식의 활용 방안 제시이다.
Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.
VoIP(Voice over IP)는 저렴한 비용과 다양한 응용서비스 기능으로 기존의 전화서비스를 보조 또는 대체할 서비스로 인식되고 있다. 특히 SIP(Session Initiation Protocol)는 텍스트 기반으로 다양한 애플리케이션과 쉽게 연동될 수 있다는 장점 때문에 차세대 VoIP프로토콜로 급성장하고 있으며 이를 이용한 VoIP 망 구성 및 부가서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 부가서비스는 콜의 발생 여부에 따라 사용자의 콜을 처리하여 서비스를 제공하는 형태와 서버가 직접 콜을 발생시켜 서비스를 제공하는 형태의 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 현재 SIP기반 VoIP에서는 사용자의 콜을 처리하는 서비스를 위한 CPL(Call Processing Language)이 표준화 중이며 이를 기반으로 여러 서비스도 구현되어 있다. 그러나 특정시간에 콜을 발생시켜 사용자에게 서비스를 제공하는 형태의 서비스는 논의되지 않고 있으며 구현된 사례도 아직 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 유형의 새로운 서비스의 하나로 예약통화 시스템을 제안한다. 예약통화 시스템은 예약된 시간에 콜을 발생시켜 두 사용자간의 통화를 연결해 주는 예약 시간 기반의 서비스를 개발하는데 이용될 수 있다.
의료사고 증대와 비효율적 업무환경의 문제를 개선하기 위해 의료분야에서는 광범위한 RFID/USN기술의 적용을 고려하고 있다. RFID수동형 태그는 수혈 안정성 향상, 수술 오류 감소 및 수술실 내 환자 위치 확인, 투약 사고 방지, 환자 확인, 소모품 관리 등에 사용되며, 능동형 태그는 의사, 환자, 이동성 장비의 실시간 위치 추적 등에 사용된다. 하지만 의료기기 전파간섭, 보안 및 표준화, 특수환경에서 인식률 저하, 단기 투자비용 증대 등의 문제로 대부분의 적용 사례가 시범서비스 형태에 머무르며 활성화되지 못하고 있다. 본고에서는 의료진 및 환자관리, 자산관리, 의약품관리, 혈액관리 분야의 적용 사례 분석, 문제점 및 활성화 방안에 관하여 알아본다.
스마트 홈 환경에서 일어나고 있는 상황을 인식하고 그에 따라서 환경을 제어하는 홈서버와 홈 환경에 설치된 가전기기 사이를 연결하는 통신기술은 전력선 통신방식, 전용선 통신방식이나 무선 통신방식 등이 있다. 이는 기존 가전기기들을 가지고 있지 않는 기능들이기 때문에 기존의 홈 환경에 스마트 홈 환경을 구축하려면 제품 교체 등에 소모되는 비용이 추가로 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기존의 제품들이 대부분 지원하는 적외선 리모컨 방식을 이용하여 가전기기들을 통합하여 제어하는 방법을 고안해 내었고 이를 테스트 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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