• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-8
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• 2005

본 연구는 초중등 교과로서 컴퓨터 학문이 자리매김하기 위하여 컴퓨터교육과정의 실태를 분석하고 컴퓨터 학문의 교과로서의 가치와 성격 그리고 이를 반영하는 교육과정 구성 전략에 대하여 살펴보았다, 먼저, 현행 컴퓨터 교육과정의 지나친 도구적 접근과 학문적 접근에 대한 문제점을 제기하였으며 컴퓨터 학문의 성격과 특징에 대하여 관련 학회와 전문가의 관점을 요약, 분석하였다. 그리고 교육학자의 관점으로 컴퓨터 학문의 교과 성격은 경험적 의미 교과에 가장 근접한 것으로 분석하였다. 이를 바탕으로 초중등 교과로서 컴퓨터 학문의 외재적 가치를 확대하며 내부적으로 지식 구조를 명확히 하고 학생들의 일상생활과 밀접한 컴퓨터 교육과정을 구성하는 전략 개발을 해야 할 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.5-8
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• 2001

The computer programs based upon graphic user interface(GUI) became commonplace with the advance of computer technology. Nevertheless, programs for the visually-handicapped have still remained at the level of TTS(text to speech) programs and this prevents many visually-handicapped from enjoying the pleasure and convenience of the information age. This paper is, paying attention to the importance of character recognition in images, about the configuration of the system that converts text in the image selected by a user to the speech by extracting the character part, and carrying out character recognition.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.698-701
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• 2003

In recent years, various digital characters, which are automatic and intelligent, are attempted with the introduction of artificial intelligence or artificial life. Since the style of a character's behavior is usually designed by a developer, the style is very static and simple. So such a simple pattern of the character cannot satisfy various users and easily makes them feel tedious. A game should maintain various and complex styles of a character's behavior, but it is very difficult for a developer to design various and complex behaviors of it. In this paper, we adopt the genetic algorithm to produce various and excellent behavior-styles of a character especially focusing on Robocode which is one of promising simulators for artificial intelligence.

• 공학논문집
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• 제1권1호
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• pp.59-64
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• 1997

2000개 이상의 많은 한자들이 신문이나 책들의 출판물에서 매일 사용되고 있다. 한자는 문자의 복잡성과 방대한 양으로 인하여 문자인식에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 고성능 한자 인식 시스템을 제안하고 한자의 특성을 고려한 새로운 문자 분류기법을 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.642-649
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• 2011

Among the various aspects of offline handwritten character patterns, it is the great variety of writing styles and variations that renders the task of computer recognition very hard. The immense variety of character shape has been recognized but rarely studied during the past decades of numerous research efforts. This paper tries to address the problem of measuring image distortions and handwritten character patterns with respect to reference patterns. This work is based on mass-spring mesh model with the introduction of simulated electric charge as a source of the external force that can aid decoding the shape distortion. Given an input image and a reference image, the charge is defined, and then the relaxation procedure goes to find the optimum configuration of shape or patterns of least potential. The relaxation process is based on the fourth order Runge-Kutta algorithm, well-known for numerical integration. The proposed method of modeling is rigorous mathematically and leads to interesting results. Additional feature of the method is the global affine transformation that helps analyzing distortion and finding a good match by removing a large scale linear disparity between two images.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1649-1657
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• 2008

In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments i1lustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.1-10
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• 2024

컴퓨터 애니메이션 및 로보틱스 분야에서 장애물을 회피하면서 목적지에 도착하는 것은 어려운 과제이다. 특히 이동 경로의 계획과 적절한 동작의 계획을 동시에 수행하는 것은 기존에 많이 다루어지지 않은 연구분야이다. 최근 연구자들은 데이터 기반 생성 모델인 VAE(Variational Auto-Encoder)를 활용하여 캐릭터 모션을 생성하는 문제를 활발하게 연구해왔다. 본 연구에서는 VAE 생성 모델을 동작 공간으로 확장하고, 잠재 공간에서 강화학습을 적용한 MVAE 모델을 활용한다[1]. 이 접근 방식을 통해 학습된 정책을 사용하면 에이전트는 고정된 장애물과 움직이는 장애물을 모두 피하면서, 자연스러운 움직임으로 목적지에 도달할 수 있다. 캐릭터는 무작위 방향으로 이동하는 장애물을 견고하게 회피할 수 있었고, 기존 연구보다 성능이 뛰어나고 학습 시간도 단축됨을 실험적으로 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.149-155
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• 2022

본 연구는 간호교육과정에서 인성교육의 중요함을 제안하고 있다. 인성이 무엇인가를 정의하기는 매우 어렵다. 인성이라는 것이 매우 추상적이고 포괄적이기 때문이다. 그럼에도 동양에서는 인성이란 본래 타고난 성품이라는 의미가 담겨 있다. 인성이 사람의 마음바탕과 됨됨이 두 요소를 가지고 있는데, 사람의 마음바탕은 본래의 성질이므로 교육으로 변화되기 어려우나 사람의 됨됨이는 바르게 형성할 수 있도록 교육할 수 있으며 이러한 교육을 인성교육이라고 한다. 최근 우리나라에서 인성을 함양하기 위한 교육은 매우 뜨거운 주제가 되었으며, 특히 간호학과 간호교육인증평가에 있어서도 인성교육이 강조되고 있다. 좋은 간호사가 되기 위해서는 단순한 기술뿐만 아니라 다른 사람을 돕거나 윤리적 임상적 판단을 하는 능력도 갖추어야 한다. 그러나 현실적으로 우리나라 대다수의 간호학과에서는 간호사가 되기 위한 면허 취득 관련 커리큘럼이 너무 과밀하게 되어 있는 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이를 완화하고 인성교육에 대한 커리큘럼을 확대해 나가는 것에 대해 제언을 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.224-237
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• 2020

Recognition of banknote serial number is one of the important functions for intelligent banknote counter implementation and can be used for various purposes. However, the previous character recognition method is limited to use due to the font type of the banknote serial number, the variation problem by the solid status, and the recognition speed issue. In this paper, we propose an aspect ratio based character region segmentation and a convolutional neural network (CNN) based banknote serial number recognition method. In order to detect the character region, the character area is determined based on the aspect ratio of each character in the serial number candidate area after the banknote area detection and de-skewing process is performed. Then, we designed and compared four types of CNN models and determined the best model for serial number recognition. Experimental results showed that the recognition accuracy of each character was 99.85%. In addition, it was confirmed that the recognition performance is improved as a result of performing data augmentation. The banknote used in the experiment is Indian rupee, which is badly soiled and the font of characters is unusual, therefore it can be regarded to have good performance. Recognition speed was also enough to run in real time on a device that counts 800 banknotes per minute.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 추계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.68-73
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• 2000

This study to embody automatic recognition of VIN(Vehicle Identification Number)character by computer vision system. Automatic recognition characters methods consist of the thining processing and the recognition of each character. VIN character and background classified using counting method of the size of connected pixels. Thining processing applied to segmentation of connected fundamental phonemes by Hilditch's algorithm. Each VIN character contours tracing algorithm used the Freeman's direction tracing algorithm.