본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.
목적 : 상지 협응 움직임을 기반으로 한 과제중심적 접근 훈련이 발달성 협응 장애아동의 한글 글씨쓰기 능력에 미치는 영향을 알아보며 각 접근이 한글 글씨 쓰기 수행의 질과 글씨쓰기 준비기술에 미치는 영향을 비교하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 5~10세의 발달성 협응장애 아동 40명을 대상으로 무작위 추출을 통해 두 집단으로 나뉘어 사전-사후 검사로 진행하였다. 두 집단은 과제중심접근 중재군과 과정중심접근 중재군으로 5주 동안 40분씩 주 2회 중재를 받았다. 글씨쓰기 수행은 한글 자모 쓰기 검사로 측정하고, 글씨쓰기 준비요소인 상지 운동 기능, 시 지각 기능과 시 운동기능은 각각 운동 유창성 평가(Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency-2: BOT-2)중 미세운동조절의 하위검사 일부, 한국판 시 지각 발달 검사(Korean-Developmental Test of Visual Perception-2: K-DTVP-2), 개정된 시 운동기술 평가(Test of Visual Motor Skills-Revised: TVMS-R)로 평가하였다. 고찰 : 본 연구는 과제중심접근법을 적용하여 발달성 협응 장애아동의 글씨쓰기 수행도를 향상시킨다는 임상적 근거를 제공하는데 의의가 있다. 또한 과정중심접근법과 과제중심접근법이 글씨쓰기 준비기술의 향상에 어떠한 영향을 끼치는 지에 대한 결과를 확인하여 보다 효과적인 글씨쓰기 중재방법을 제시하는 초석이 될 수 있을 것이라 생각한다.
목적 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 숙련도가 시선고정에 반영되는지를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 만 7-9세 비장애 아동 21명이 본 연구에 참여하였다. 아동들은 Tobii Pro Glasses 2를 착용하고 10개 단어로 구성된 한글쓰기 과제를 수행하였다. 글자 크기 변이계수로 글씨쓰기 숙련도를 측정하였고, 시선추적장치에서 기록된 시선 위치 자료로부터 시선고정 빈도를 추출하였다. 글자 크기 변이계수와 시선고정 빈도 간의 상관분석을 실시하였다. 연구결과 : 세로크기 변이계수는 초당 시선고정 빈도와 정적으로 유의미한 상관을 나타냈다 (r = .459, p < .05). 이는, 글자 세로크기를 일관되게 쓰는 아동은 시선을 적은 위치에 고정함을 의미한다. 결론 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 수행과 시선고정 간의 관련성을 제시하였다. 본 연구는 한글쓰기 수행 동안 시선 움직임을 측정한 첫 시도로 향후 한글쓰기 발달 연구의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
최근 컴퓨터와 스마트 폰 사용의 증가로 학생들의 필기 능력 및 필기 행위 자체가 감소되는 추세에 있다. 이런 변화를 체계적으로 살펴보고자 본 연구는 중학생들의 필기에 대한 인식 및 실태 그리고 필기에 대한 태도에 영향을 주는 요인들을 탐색하였다. 연구 자료는 서울, 인천 지역의 9개 중학교에 재학 중인 346명의 학생들로부터 수집되었다(남 172명, 여 172명, 미기재 2명, 평균연령=13.5세, SD=.94). 필기에 대한 인식을 알아보기 위해 실시된 인터뷰는 동일 군 학생 가운데 학년별 남녀 2명씩, 총 12명의 학생을 대상으로 하였다. 인식 및 실태 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 필기의 필요성에 대한 학생들의 인식은 기억, 암기, 요약, 정리 그리고 성적향상, 수행평가 및 필기 검사 등과 관련 있는 것으로 나타났다. 둘째, 자신의 필체에 대해서는 그리 만족하지 않으며 자신보다는 친구들의 필기 능력을 더 높이 평가하는 경향이 있었다. 셋째, 최초 필기교육은 어머니로부터 이루어진다는 응답이 가장 많았고(45.7%), 절반 정도 학생이 노트 필기 방법에 대해 배운적이 없다고 응답하였다(49.7%). 필기 태도에 대한 설문 자료 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 여학생이 남학생보다, 학년별로는 1학년이 2, 3학년보다 필기에 대한 태도가 긍정적이었다. 둘째, 만들기, 그림 그리기, 낙서하기를 좋아하는 정서가 높을수록, 그리고 시력, 기억력, 손의 힘 조절 능력이 높을수록 필기 태도에 긍정적인 것으로 나타났다. 셋째, 한글에 대한 긍정적인 인식 역시 필기 태도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 컴퓨터 사용 시간은 필기 태도에 부적인 영향을 주었다. 요약하자면, 중학생의 필기에 대한 태도에는 성, 학년, 정서적 태도, 신체적 요인, 컴퓨터 사용시간, 한글에 대한 인식 등이 모두 유의미한 영향을 주었다. 논의에서는 연구결과가 중학생의 필기 실태 이해 및 교육에 주는 시사점이 다루어진다.
목적 : 본 연구의 목적은 파킨슨병으로 인하여 발생하는 handwriting에서의 문제에 대한 효과적인 운동학습 전략을 제시하기 위함이다. 방법 : 이를 위하여 파킨슨병 환자에게 발생하는 handwriting에서의 문제점인 소자증(Micrographia)을 치료한 국내 외 문헌들을 고찰하였다. 결과 : 소자증을 개선하기 위해 파킨슨병 환자에 적용하는 운동학습 방법 중 외적단서와 되먹임 전략을 주로 적용한다. 이는 기저핵 손상으로 인한 내적 동기체계의 문제와 운동 개시의 어려움을 개선하기 위함이다. 외적단서는 시각적 청각적 언어적 단서 등을 이용하였고, 되먹임은 주로 시각적 자극을 이용하였다. 외적단서와 시각적 되먹임을 제시하는 동안 소자증을 가진 환자의 글자의 크기를 확대시키는 효과가 있었고, 일부 연구에서는 단서 제거 후 짧은 기간 동안 쓰기과제 수행이 유지되는 결과를 보고하였다. 결론 : 앞으로 운동학습의 효과가 장기간 유지되는 전략을 도출하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
목적 : 본 연구는 수공예활동과 글씨쓰기활동이 과제를 수행할 때에 양손협응에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법 : 손 기능에 장애가 없는 20대 대학생 30명을 선정하여 무작위방법으로 10명씩 세 군으로 나누었다. 실험군 1(수공예활동), 실험군 2(글씨쓰기활동), 대조군으로 배분하였다. 중재 전, 후에 각각의 양손협응의 정도를 비교하기 위하여 Jebsen-taylor hand function test, Purdue pegboard test, Minnesota manual dexterity test를 시행하였다. 결론 : 수공예활동과 글씨쓰기 훈련 전, 후를 비교한 결과 중재 후에 실험군 1(수공예활동)과 실험군 2(글씨쓰기활동)에서 손 기능 및 양손협응에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 특히, 실험군 1(수공예활동)은 Jebsen-taylor hand function test 항목에서 실험군 2(글씨쓰기활동)는 Purdue pegboard test 항목에서 중재 후에 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 결론 : 수공예활동은 과제를 수행할 때에 양손협응을 향상시키고 글씨쓰기활동은 손의 기민성을 향상시킨다는 것을 알 수 있었다. 즉, 수행하는 과제에 따라 수공예활동과 글씨쓰기활동이 미치는 영향이 다르다는 것을 알 수 있었다. 후속 연구에서는 모든 연령과 다양한 수공예활동과 글쓰기활동에 대한 다각도의 연구가 수행된다면 협응능력 제한이 있는 사람의 작업 중재 방법에 도움이 되리라 생각한다.
필적 감정은 개인의 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술이다. 본 논문은 패턴 인식 기술을 사용하여 효과적으로 필적을 분석하고 판별하는 오프-라인 환경에서의 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서 연구된 방법의 핵심 절차는 문자 영역 추출, 문서의 구조적 특징을 반영하는 특징의 추출, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘과 주성분 분석을 이용한 특징 분석이다. 실험 결과는 제안하는 방법의 우수한 성능을 보여준다.
This study deals with the performance evaluation of writing for designing handwriting instruments ergonomically. Experimental tests were executed on ballpoint pen., felt-tip pen, pencil, sharp-pencil, and fountain pen for ease of use and reduction of the muscles fatigue. The writing time and the degree of comfort of writing by subjects were measured on the diameters of five writing instruments. The results indicated that the ballpoint pen was rated significantly superior to the others in writing speed attribute and the instrument with the least fatigue was the fountain pen. There was a significant interaction effect between the types of instruments and their size in diameters. The diameter of instruments for considering time and comfort together was verified that the size of 9.5mm was efficient for ballpoint pen, the size of 8.1mm for felt-tip pen, the size of 7.5mm for pencil, the size of 8.2mm for sharp-pencil, and the size of 9.1mm for fountain pen.
We sought to compare upper extremity muscle activity between handwriting on paper and touchscreen with dominant and non-dominant hands in younger adults (age 23.90±1.12) and the elderly (age 75.55±5.76). Muscle activity (percent of maximum voluntary contraction) in the biceps brachii muscle, triceps brachii muscle, flexor carpi ulnaris muscle, and extensor carpi ulnaris muscle was measured using an electromyography device. As a result, our data indicate that muscle activity is lower in younger adults than the elderly. Besides, muscle activity is lower in the dominant versus non-dominant hand, and lower when writing using a touchscreen than on paper. These results can be used to support recommending touchscreens in the elderly. Also, they can be used as baseline data for comparing the performance of non-paretic side and paretic side in patients relative to the central nervous system.
필기체 인식 연구는 주로 딥러닝 기술에 초점이 맞추어져 있으며, 최근 몇 년 동안 많은 발전을 이루었다. 특히, 필기체 태국어 숫자 인식은 태국 공식 문서와 영수증과 같은 숫자 정보를 포함한 많은 분야에서 중요한 연구 분야지만, 동시에 도전적인 분야이기도 하다. 대규모 태국어 숫자 데이터 집합의 부재를 해결하기 위해, 본 연구는 자체적인 데이터 집합을 구축하고 이를 다양한 컨볼루션 신경망으로 학습시켰다. 정확도 메트릭을 이용하여 평가한 결과, 배치 정규화 기반 VGG 13이 98.29%의 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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