• 대한전자공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.55-59
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• 1984

본 연구는 2차원 디지탈 필터링을 이용한 한글 인식 방법에 관한 것이다. 한글의 실용문자 1,659자의 표준 인쇄체를 초성, 중성, 종성의 위치별로 분석하여 총 170가지의 자모로 분류하고 이들 각 자모에 대한 2차원 디지탈 필터링된 모형을 얻어냈다. 이것을 바탕으로 하여 한글 조합문자에 중첩의 원리를 적용하여 자소를 분해. 인식하는 알고리즘을 제시하였다. 모의 시험의 결과. 인쇄체의 경우 100%의 인식률을 얻었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1825-1831
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• 1999

카오스 이론의 프랙탈 차원과 어트랙터를 이용하여 특징을 추출하여 문자인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 기존의 혼동문자에 의한 오인식 비율을 줄이고자 하였다. 먼저 인식기에 부담을 줄이기 위해서 각 문자에 대해 특징을 조사하여 분류를 행한다. 분류된 문자에 대해 각 문자에 해당하는 Box-counting dimension, Natural Measure, Information dimension을 구하여 특징을 추출하여 인식하였다. 또한 문자의 히스토그램의 값을 이용하여 어트랙터를 구성하고 어트랙터에서 차원 값을 구한 다음 문자 자체의 차원 값과 함께 특징으로 사용하여 인식하였다. 실험 결과 전체적인 인식율의 평균은 학습 데이터에 대해서는 평균 96.03%, 미학습 데이터에 대해서는 91.74%를 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.123-129
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• 2021

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였고 전문가 타당도 검사로 타당도를 검증하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이를 반영하여 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합 교과와 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 설계하였다. 노벨 엔지니어링은 그동안 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있었고 그 효과가 검증되었다. 학습의 풍부한 맥락을 제공하여 주는 노벨 엔지니어링을 통해 초등 저학년을 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.446-449
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• 2002

This paper represents a improved data compression algorithm of mixed text file by 2 byte completion Hangout and 1 byte alphabet from. Original LZW algorithm efficiently compress a alphabet text file but inefficiently compress a 2 byte completion Hangout text file. To solve this problem, data compression algorithm using 2 byte prefix field and 2 byte suffix field for compression table have developed. But it have a another problem that is compression ratio of alphabet text file decreased. In this paper, we proposes improved LZW algorithm, that is, compression table in the Extended LZW(ELZW) algorithm uses 2 byte prefix field for pointer of a table and 1 byte suffix field for repeat counter. where, a prefix field uses a pointer(index) of compression table and a suffix field uses a counter of overlapping or recursion text data in compression table. To increase compression ratio, after construction of compression table, table data are properly packed as different bit string in accordance with a alphabet, Hangout, and pointer respectively. Therefore, proposed ELZW algorithm is superior to 1 byte LZW algorithm as 7.0125 percent and superior to 2 byte LZW algorithm as 11.725 percent. This paper represents a improved data Compression algorithm of mixed text file by 2 byte completion Hangout and 1 byte alphabet form. This document is an example of what your camera-ready manuscript to ITC-CSCC 2002 should look like. Authors are asked to conform to the directions reported in this document.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.761-768
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• 2021

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능교육 프로그램 개발은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있는 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였다. 1차 프로그램 개발 후 전문가 타당도 검사로 검증을 하였고 이에 따라 프로그램을 수정하여 개발하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이에 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합교과와 융합하여 인공지능 교육프로그램을 설계하였다. 본 연구를 통해 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한한방부인과학회지
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• 제30권4호
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• pp.175-202
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• 2017

Objectives: This study was conducted towards developing a screening tool for syndrome differentiation in the diagnosis of menopause in menopausal and perimenopausal women. Methods: We conducted a literature review of studies on menopausal diagnosis based on syndrome differentiation, and examined well-founded differentiated syndromes and their respective clinical symptoms. Based on the findings, we created a questionnaire through consultations with Oriental medicine experts in physiology, pathology, and diagnostics. Finally, the research team conducted an expert Delphi study on differentiated syndromes and the associated clinical symptoms. Results: Seven differentiated syndromes were selected, including Liver Depression (肝鬱), Kidney Yin Deficiency (腎陰虛), Kidney Yang Deficiency (腎陽虛), Liver and Kidney Yin Deficiency (肝腎陰虛), Kidney Yin and Yang Deficiency (腎陰陽兩虛), Heart-Kidney Noninteraction (心腎不交), and Dual Deficiency of Heart and Spleen (心脾兩虛); 4 disease locations, including liver (肝), heart (心), spleen (脾), and kidney (腎); and 3 disease natures, including Yin Deficiency (陰虛), Qi Stagnation (氣滯), and Blood Deficiency (血虛). In addition, we added 3 supplemental disease natures, including Yang Deficiency (陽虛), Qi Deficiency (氣虛), and Heat (火熱), in consideration of syndrome differentiation categories that may possibly be added in a follow-up clinical questionnaire. Conclusions: This resulted in a total of 7 differentiated syndromes, 4 disease locations, and 6 disease natures. We translated the clinical symptoms of these 17 categories into Korean Hangeul. After consulting with 5 Oriental medicine experts and a psychology expert, we produced a questionnaire for use in diagnosing menopause based on syndrome differentiation. The calculation of scores for the syndrome differentiation screening tool will be confirmed through clinical research based on the results of a review of existing literature.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.158-165
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• 2019

선수능력의 발달 미흡과 신경학적 손상으로 인해 나타나는 쓰기 장애는 의미전달의 혼동을 줄 수 있고 가독성이 떨어지며 학습, 사회정서 문제 유발 가능성이 높다. 이에 문제 파악과 적시 개입을 위한 평가가 요구되고 있지만 임상에서는 수기에 의한 채점 방식을 채택하며 주관적인 평가에 따른 오류 가능성이 발생한다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 글자의 크기비율, 위치를 데이터화 하고 정량화 하며 수기 채점방식과의 비교, 분석을 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하고자 하였다. 2018년 11월 12일부터 16일까지 신경학적 손상이 없는 성인 20명을 채택하여 10단어, 2 문장 자극을 평소 쓰기 습관을 유지한 후 연필을 사용해 따라 쓰며 쓰기 검사 데이터를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 글씨 측정 알고리즘 결과 단어의 높이가 폭에 비해 1.2배 정도 크고 왼쪽 아래로 치우치는 경향을 보였으며 평균 9mm의 간격을 두고 띄어 썼다. Paired T test를 통한 수기와 본 시스템의 분석결과, 단어 검사와 문장 2의 검사는 고도의 상관관계를 보여 추후 검사 도구로써의 가능성을 보였다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하였으며 수행 규준을 위한 예비자료를 제공하였다. 향후 다양한 연령대의 쓰기 진단의 기초 자료로 제시될 수 있으며 아동의 경우 쓰기 장애 개입에 깊이 있게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.269-274
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• 2021

비밀 통신에서 스테가노그래피는 제3자에게 인지되지 않으면서 비밀 메시지를 송수신한다. 공간 영역 방법에서 비트화 된 정보가 이미지의 분해된 화소 값의 가상 비트 평면에 삽입된다. 즉 비트화 된 비밀 메시지는 커버 매체인 이미지의 최하위 비트(LSB)에 순차적으로 삽입된다. 표준 LSB는 간단하게 적용할 수 있지만 제3자에 의해 쉽게 탐지될 수 있는 단점이 있다. 보안성을 높이기 위해 상위 비트 평면을 이용할 경우 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 이 논문에서 lo번째 비트 평면과 수정된 화소 강도 값 분해에 기반한 이미지 스테가노그래피에 한글 비밀 메시지를 은닉하는 방법을 제시한다. 이때 은닉하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분해한 후 혼합과정을 적용하여 기밀성과 견고성을 높인다. 제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 제시된 기법은 상위 비트 평면에 비밀 메시지를 삽입할 경우 BCD와 Fibonacci를 적용한 방법보다 이미지 품질에서 적은 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 적절한 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.499-508
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• 2022

딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.