• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.685-687
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• 1999

기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 1999

본 논문에서는 중규모급 단어인식기의 실시간 구현을 위한 무감독 단어집단화 알고리듬을 제안한다. 무감독 단어집단화는 인식대상 어휘 수가 많은 대용량 음성인식 시스템에서 대상 어휘 수를 줄여주는 역할을 하는 전처리기의 성격을 갖는다. 무감독 집단화를 위해 각 단어의 유$\cdot$무성음 고유의 특성을 잘 반영할 수 있는 특징 파라미터 5개를 사용하여 패턴 인식과 회귀분석에서 널리 사용되고 있는 분류$\cdot$회귀트리(Classification And Regression Tree)에 적용시키는 방법으로 접근하였고, 각 단어의 frame 수를 일정하게 n개로 분할(segment)하여 1개의 tree를 생성시키는 방법과 각 segment에 해당하는 tree를 생성시켜 segment들 사이의 교집합 성분으로 단어들을 집단화 하였다 실험결과 탐색 대상단어 22개에서 평균2.21개로 줄어 전체 대상 단어의 $10\%$만을 탐색하여 인식할 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.20-30
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• 1998

고도화된 정보통신의 확산으로 인해 인터넷(internet)을 통한 지역간의 거리를 극복 한 전자상거래가 점점 발달하고 있으며 이에 따른 시장의 잠재성 또한 커지고 있다. 그러나 현재 구축된 인터넷 쇼핑몰도 그 규모나 숫자에 비해서 매출액은 아직 높은 편이 아니다. 이에 대한 많은 이유가 있겠지만 가장 큰 이유중의 하나가 구매자 수의 부족을 들을 수 있 다. 이에 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰에 방문한 고객이 기꺼이 구매할 수 있는 환경을 제 공해 주기 위해 '지능형 메타몰(Intelligent Meta-Mall)'을 제안하고, 인터넷 쇼핑몰 중에서 사용자가 직접 마주치는 부분인 프론트 오피스(Front Office) 부분에서 제공되어야 하는 기 능 37가지를 제안하였다. 그리고 이들 기능을 일반관리 기능 및 소비자 구매과정 모형에 따 라 분류한 후, 현재 국내에서 운영되고 있는 쇼핑 몰의 웹마스터에게 설문조사를 실시함으 로써 상대적으로 중요한 기능과 불필요한 기능들을 파악하였다. 상대적으로 중요한 기능은 (1) One-stop Shopping 기능, (2) 비교쇼핑기능, (3) 단어(keyword) 탐색 기능, (4) 보안 모니터링 기능, (5) 부도 보증 기능, (6) 반품 관리 기능, (7) 속달 기능, (8) One-stop Payment 등으로 조사되었다. 상대적으로 불필요한 기능은 (1) 경매제품 탐색 기능, (2) 인 터페이스 수정 기능, (3) 사이버 머니 제공 기능, (4) 신원확인 기능, (5) No Blank 페이지 제공 기능, (6) 기본 사양 여과(filtering) 기능, (7) 다국어 지원 기능, (8) 보안 모니터링 기 능 등으로 조사되었다.

• Journal of Korean Elementary Science Education
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• v.24 no.3
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• pp.249-258
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• 2005

The purpose of this study was to identify the type of thinking and generating processes of causal questions which were generated in preservice elementary teachers' observing activities. To find the generating processes of causal questions, 4 observing tasks, the task of grapes in soda, the candlelight, the celery, and the rock tasks, were administered to 7 preservice elementary teachers majoring in science education. The results of this study were as follows: The types of thinking in generating explicans exploration questions were classified as 8 types and explicans verification questions were classified as 9 types. The generating processes of explicans exploration questions were classified as 6 steps and explicans verification questions were classified as 5 steps. The results of this study may be used as a teaching strategy for guiding the direction and the method of scientific questions and developing the teaching-teaming programs that help student to generate scientifc questions.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.34C no.2
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• pp.71-79
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• 1997

In this paper, we propose a new nearest-neighbor classifier with reduced computational complexity in search process. In the proposed classifier, the classes are divided into two sets: reference and non-reference sets. It reduces computational requriement by approximating the distance between the input and a class iwth the information of distances among the calsses. It calculates only the distance between the input and the reference classes. We convert a given classifier into RCC (reduced computational complexity but smal lincrease in misclassification probability of its corresponding RCC classifier. We designed RCC classifiers for the recognition of digits from the NIST database. We obtained an RCC classifier with 60% reduction in the computational complexity with the cost of 0.5% increase in misclassification probability.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.33 no.1
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• pp.51-75
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• 2022

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive brain stimulation that is able to alter neuronal activity in particular brain regions. Many studies have researched how tDCS modulates neuronal activity and reorganizes neural networks. However it is difficult to conclude the effect of brain stimulation because the studies are heterogeneous with respect to the stimulation parameter as well as individual difference. It is not fully in agreement with the effects of brain stimulation. In particular few studies have researched the reason of variability of brain stimulation in response to time so far. The study investigated individual variability of brain stimulation based on circadian rhythm and chronotype. Participants were divided into two groups which are morning type and evening type. The experiment was conducted by Zoom meeting which is video meeting programs. Participants were sent experiment tool which are Muse(EEG device), tdcs device, cell phone and cell phone holder after manuals for experimental equipment were explained. Participants were required to make a phone in frount of a camera so that experimenter can monitor online EEG data. Two participants who was difficult to use experimental devices experimented in a laboratory setting where experimenter set up devices. For all participants the accuracy of 98% was achieved by SVM using leave one out cross validation in classification in the the effects of morning stimulation and the evening stimulation. For morning type, the accuracy of 92% and 96% was achieved in classification in the morning stimulation and the evening stimulation. For evening type, it was 94% accuracy in classification for the effect of brain stimulation in the morning and the evening. Feature importance was different both in classification in the morning stimulation and the evening stimulation for morning type and evening type. Results indicated that the effect of brain stimulation can be explained with brain state and trait. Our study results noted that the tDCS protocol for target state is manipulated by individual differences as well as target state.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.38 no.3
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• pp.375-388
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• 2003

This study mainly focuses on evaluating how the triangular training operator could improve classification accuracy in SAR(Synthetic Aperture Radar) and VIR FCC(Visible Infra-red, False Colour Composite). The techniques for the determination of the most informative SAR/VIR combinations in the triangular space diagram, as developed tv the author of the paper, are given and the results obtained are presented. The SAR alone, VIR alone and SAR/VIR FCC classification showed trends for gradual improvement of accuracy. Accuracy distribution pattern for individual classes could be explained closely related to SAR/VIR signature components in the process of the triangular synergistic training. Due to contribution of SAR signature in training samples, it was possible to isolate major terrain features such as cloud cover area and roughness target with acceptable spatial precision. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference for distribution trends of classification accuracy obtained by triangular channel space based training in synergistic application.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.246-252
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• 1996

한국어 형태소 분석기의 효율성에 영향을 미치는 요인은 분석 알고리즘의 효율성보다도 어휘 사전 등 형태소 분석과 관련된 여러 가지 요인들이 미치는 영향이 훨씬 더 크다. 따라서 단어의 유형 분류 기법이나 불규칙 용언의 분석 방법을 비롯하여 어휘 사전의 구조 및 크기, 알고리즘의 선택과 구현 등 형태소 분석과 관련된 모든 요소들을 형태소 분석에 적합하도록 구성하여야 한다. 본 논문에서는 어휘형태소 사전과 문법형태소 사전의 크기, 한글 문서에 나타나는 단어의 특성 등 형태소 분석기의 효율 및 성능에 영향을 미치는 요소들을 고찰하였다. 그 결과로 알고리즘의 효율보다는 사전 탐색 시간이 형태소 분석에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다. 이와 같이 형태소 분석기의 성능에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 구현된 범용 형태소 분석기 HAM에 대하여 형태소 분석 기능과 철자 검사 기능을 실험하였다. 형태소 분석 성공률에 대한 실험 결과 99.46%의 분석률을 보이고 있으며, 맞춤법 검사 기능으로는 상용화된 철자 검사기와 비슷한 성능을 보이고 있다. HAM의 처리 속도는 pentium 120MHz linux 2.0 환경에서 1 초에 약 1,000 단어를 분석한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.2
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• pp.179-186
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• 2007

This paper proposes a novel method for face detection method using Zernike moments. To detect the faces in an image, local regions in multiscale sliding windows are classified into face and non-face by a neural network, and input features of the neural network consist of Zernike moments. Feature dimension is reduced as the reconstruction capability of orthogonal moment. In addition, because the magnitude of Zernike moment is invariant to rotation, a tilted human face can be detected. Even so the detection rate of the proposed method about head on face is less than experiments using intensity features, the result of our method about rotated faces is more robust. If the additional compensation and features are utilized, the proposed scheme may be best suited for the later stage of classification.