• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.35-46
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• 2004

본 연구에서는 ICT 교육의 효과를 높이고자 ICT 활용 학습 과정 시 학습자에게서 나타나는 오류의 사례들을 분석하여 오류 유형을 설정하고 그에 대한 효과적인 처치 방안을 탐색하였다. 관찰, 면담, 설문 조사 등의 방법을 이용하여 오류 사례를 탐색한 결과 기능 혼동 오류, 개념 혼동 오류, 인터페이스 해석 장애 오류, 심리적 불안으로 인한 오류, 학습자 성격 유형에 의한 오류, 습관적인 오류 등 6가지 오류 유형을 설정하였다. 그중 가장 많은 빈도를 차지하는 기능 혼동 오류와 개념 혼동 오류 중심으로 웹 기반 Q&A 학습 시스템을 개발하고 이용한 오류 처치 방안을 제안하였다. 또한 제안한 오류 처치 방안을 현장에 적용하고 그 효과를 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1180-1183
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• 2020

최근 들어 IoT와 스마트홈의 발전에 따라 낙상 사고 감지, 화상 위험 감지와 같이 일상 생활에서의 안전 감지 기능이 많이 보급되기 시작했다. 이러한 안전 감지 기능은 대부분 인공지능에 의해 수행된다. 그러나 실험실 환경에서 안전 감지의 정확도만 평가하는 경우에는 실제로 일상 생활 환경에서 체감하게 되는 성능과 꽤 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 사용하는 두 가지 기법인 리빙랩과 혼동 매트리스를 소개한다. 리빙랩은 단순히 일상 생활환경의 모사를 넘어서 사용자가 직접 기술 개발 및 제품 설계에 참여할 수 있는 통로가 된다. 또한 혼동 매트리스에서 도출되는 다양한 성능 척도는 사용 목적에 적합하게 인공지능 시스템의 성능을 평가하는데 큰 도움을 준다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.37-44
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• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국안광학회지
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• 제5권2호
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• pp.175-180
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• 2000

입사 광량과 동공 직경의 관계는 Stiles-Crawford 효과에 의해서 동의 중앙에서 가장자리로 갈수록 입사 광량이 감소하는 경향을 갖는다. 본 논문에서는 여러 가지 영향에 의하여 임의의 방향으로 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되었을 때 상면에서의 착락원 형태 변화를 조사하였다. 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되지 않았을 때는 상면에서 착락원은 원형 대칭성을 나타냈지만 입사광의 실수 진폭 분포가 편위되었을 때는 상면에서의 착락원 형태는 비대칭의 타원 형태로 변화되었다. 또한 입사광의 실수 진폭 분포의 편위 방향과 상면에서 착락원의 장축 방향이 일치하였으며 입사광의 실수 진폭 분포의 편위 방향이 서로 반대 방향(${\Delta}{\phi}$와 ${\Delta}{\phi}+{\pi}$)일지라도 상면에서의 강도 분포와 착락원의 형태는 동일하게 나타나 상질에 동일한 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.47-54
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• 2013

The aim of this study was to analyze consonant articulation errors produced by 90 speakers with cerebral palsy (CP). Phonetic transcriptions were made for 37 single-word utterances containing 70 phonemes: 48 initial consonants and 22 final consonants. Errors of substitution, omission, and distortion were analyzed using a confusion matrix paradigm showing the visualization of error patterns. Results showed that substitution errors in initial and final consonants were most frequent, followed by omission and distortion. Consonant omission occurred more frequently on final consonants. In both initial and final consonants, the within-place errors were more prominent than the within-manner errors. The current results suggest that consonant confusion matrices for dysarthric speech may provide useful information for evaluating speech intelligibility and developing automatic speech recognition system of adults with CP associated dysarthria.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.107-109
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• 2003

Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.811-814
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• 2006

In this letter, we introduce confusion-based confidence measures for detecting an impostor in speaker recognition, which does not require an alternative hypothesis. Most traditional speaker verification methods are based on a hypothesis test, and their performance depends on the robustness of an alternative hypothesis. Compared with the conventional Gaussian mixture model-universal background model (GMM-UBM) scheme, our confusion-based measures show better performance in noise-corrupted speech. The additional computational requirements for our methods are negligible when used to detect or reject impostors.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.132-139
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• 1994

Cognitive Spelling Therapist generates the candidates for correction of one-letter misspelling words, which correspond to over 80 % of the misspelling words. One-letter misspelling can be divided into four categories, and for each categories Cognitive Spelling Therapist copes them with seperate cognitive therapies. Each therapy is based on cognitive causes of misspelling: figural confusion, pronunciation confusion, and keyboard confusion. Cognitive Spelling Therapist generates three candidates for correction in average. After we tested the correctness of candidates with 185 misspelled words randomly sampled from two typist for two months, Cognitive Spell Therapist showed 97.5 % correction for substitution errors, while insertion, deletion, and transposition errors were perfectly corrected.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제12권2호
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• pp.151-163
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• 2003

This research studied E-Biz strategy based on the types of internet shopping-mall and user group. This study classified types of internet user into suffer group, searcher group, and confusion group according to navigation characteristics. The types of internet shopping-mall were divided into total directed mall, total mediated mall, special directed mall, and special mediated mall. The empirical study revealed that the intention of purchase has positive relationship with the assurance of e-SERVQUAL. Mediated type shopping-mall had higher market share than directed type in the use of internet shopping-mall. Suffer group was the target market of total mediated shopping-mall. Users of this group considered importantly the trust of e-SERVQUAL. Searcher group targeted special mediated shopping-mall. They had significant consideration to the responsiveness of e-SERVQUAL. Confusion group targeted direct shopping-mall. These groups had important consideration to the assurance of e-SERVQUAL.

• ETRI Journal
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• 제27권4호
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• pp.461-464
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• 2005

Recently, a variety of confidence measures for utterance verification has been studied to improve speech recognition performance by rejecting out-of-vocabulary inputs. Most of the conventional confidence measures for utterance verification are based primarily on hypothesis testing or an approximated posterior probability, and their performances depend on the robustness of an alternative hypothesis or the prior probability. We introduce a novel confidence measure called a search confusion rate (SCR), which does not require an alternative hypothesis or the approximation of posterior probability. Our confusion-based approach shows better performance in additive noise-corrupted speech as well as in clean speech.