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자동 목표물 인식 시스템을 위한 클러스터 기반 투영기법과 혼합 전문가 구조
申鎬澈,최해철,李珍晟,曺周鉉,김성대 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.40 No.5
In this paper a new feature extraction and target classification method is proposed for the recognition part of FLIR(Forwar Looking Infrared)-image-based ATR system. Proposed feature extraction method is “cluster(=set of clasees)-based” version of previous fisherfaces method that is known by its robustness to illumination changes in face recognition. Especially introduced class clustering and cluster-based projection method maximizes the performance of fisherfaces method. Proposed target image classification method is based on the mixture of experts model which consists of RBF-type experts and MLP-type gating networks. Mixture of experts model is well-suited with ATR system because it should recognize various targets in complexed feature space by variously mixed conditions. In proposed classification method, one expert takes charge of one cluster and the separated structure with experts reduces the complexity of feature space and achieves more accurate local discrimination between classes. Proposed feature extraction and classification method showed distinguished performances in recognition test with customized FLIR-vehicle-image database. Especially robustness to pixelwise sensor noise and un-wanted intensity variations was verified by simulation. 본 논문에서는 적외선 영상 기반의 자동 목표물 인식 시스템(ATR System:Automatic Target Recognition System)에 적합한 특징 추출(feature extraction) 기법과 분류(classification) 기법을 제안한다. 제안 특징 추출 기법은 조명 변화에 의한 밝기 변화에 강인한 기존의 Fisherfaces 기법을 다수의 클래스들의 분류 문제에 적용 가능하도록 확장한 클러스터(cluster = set of classes, class = set of image) 기반 Fisherfaces 기법을 중심으로 다수의 클래스를 소수의 클러스터로 묶는 클래스 클러스터링(class clustering)과 클러스터별 영상 투영(projection) 과정으로 이루어진다. 제안 특징 추출 기법과 연결되는 제안 분류 기법은 RBF(Radial basis function)와 MLP(Multilayer perceptron)를 함께 사용하는 혼합 전문가 구조(Mixture of experts)의 신경망(neural networks) 기반 기법으로 제안 특징 추출 기법의 효용성을 극대화한다. 제안 특징 추출 기법과 분류 기법은 기존 기법들과 비교하여 화소 별로 존재하는 센서 잡음과 국부적 혹은 전역적으로 존재하는 밝기 변화 오차에 강인하며 이를 적외선 자동차 영상 인식 실험을 통해 검증하였다.
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대학 글쓰기 수업에서 문장 부호 교육 방안 연구 -대학생의 문장 부호 사용과 인식 실태 조사를 중심으로-
신호철 우리어문학회 2012 우리어문연구 Vol.43 No.-
This paper was conducted on 120 undergraduates, 30 students on each grade, about how the 12 punctuation marks are used and is also to establish the fundamentals of present punctuation marks regulation through the classification and analysis of the result. The survey was to correctly use 12 present punctuation marks, such as period, comma, citation, ieum-pyo, andreonaem-pyo. By and large, the average score was 38.5% and it revealed their understanding of correct usage is pretty low. This average score is higher than middle and high school students’s that. In case of periods, a lot of them did not mark after jurim-pyo, it seems that they misunderstood that jurim-pyo functions the end of a sentence. In case of exclamation point, it is hard to distinguish between exclamation point and comma because its function is similar to comma and differs in the degree of admiration. Comma, one of pause marks, is one of the most frequently used punctuation marks, compared to its frequency, its percentage of correct answer was only 32.7%. This is because of the 15 functions of comma, they got confused exclamation point, colon, middle point, jul-pyo with comma. In case of quotation marks, especially small quotation mark, its percentage of correct answer was only 7.9%. This is the lowest average score in 12 present punctuation marks. 본고에서는 국어 문장 부호 중 12개 문장 부호를 선별하여 대학생 1, 2, 3, 4학년 각 40명씩 총 160명 학생을 대상으로 문장 부호의 사용과 인식 실태를 조사하였다. 그 조사 결과를 정리ㆍ분석하고, 그 결과에서 얻을 수 있었던 시사점에 대하여 논의하였다. 이를 근거로 대학 글쓰기에서 문장 부호 교육의 필요성과 한 방안을 제안하였다. 대학생들의 문장 부호 사용에 대한 평균 정답률은 38.5%로 중ㆍ고등학생들의 문장 부호 사용 평균 정답률 27.5%보다 11.0% 정도 높게 나타났지만, 대학생으로서 만족할 만한 정답률은 아니다. 이를 보아 대학생들의 문장 부호에 대한 용법 이해 수준이 매우 낮음을 알 수 있다. 온점의 경우는 줄임표 다음에 온점을 찍지 않는 경우가 다수 나타났는데, 이 점만 주의한다면 온점 사용에 있어서 큰 무리는 없음을 알 수 있었다. 물음표의 경우 평균 정답률 43.3%로 전체 5순위를 차지했다. 느낌표의 경우는 평균 정답률이 14.2%로 매우 낮았는데, 느낌표의 기능이 반점의 기능과 유사하고, 또한 감탄하는 정도의 차이로 이 둘을 구분하기에는 무리가 따르기 때문인 것으로 분석하였다. 반점은 글 속에서 사용 빈도가 매우 높은 문장 부호인데 비해 학생들의 정답률은 32.7%에 지나지 않았다. 그러나 접속문 내의 절과 절 사이에 반점을 표시할 때, ‘-ㄴ데’ 다음에 반점을 찍는 것은 정답률이 높았지만 다른 연결 어미 다음에 반점을 표시하는 것은 정답률이 매우 낮았다. 이러한 통계 조사를 통해 대학생 글쓰기 교육에서 오용하고 있는 반점에 대하여 교육의 초점을 둘 수 있는 사시점을 발견할 수 있었다. 따옴표의 경우 작은따옴표는 평균 정답률이 7.9%로 매우 낮았다. 본 설문 결과 작은따옴표의 혼동은 문맥 속에서 나타나고 있음을 알 수 있었다. 줄표는 조사 대상 12개 문장 부호 중 평균 정답률이 가장 낮았는데(2.5%), 그 이유는 줄표의 출현 빈도나 사용 빈도가 낮고, 반점과 용법이 유사하기 때문인 것으로 분석하였다. 숨김표(××, ○○)의 경우 교정 부호인 ‘삭제표’나 ‘지움표’ 등이 더 많이 사용되고 있는데, 이는 대학 글쓰기 수업에서 교정 부호와 문장 부호 교육의 필요성을 드러내는 것으로 분석하였다. 줄임표의 경우 55.8%의 평균 정답률을 보이고 있는데, 학생들이 점 6개보다는 점 3개를 사용하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 대학생들이 인식하고 있는 문장 부호의 난이도를 조사하였는데, 인식하고 있는 문장 부호의 난이도와 실제 사용에 있어서의 정답률은 온점이나 반점 등을 제외하면 대체로 상호 관련성이 적다는 조사 결과가 나왔다. 정답률이 높은 것은 쉽고, 정답률이 낮은 것은 어려워하는 것으로 인식할 것으로 예상하였지만, 실제 결과는 정답률보다는 문장 부호의 사용에 있어서의 실용성에 의한 것으로 파악되었다.
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신호철 청주대학교 학술연구소 2018 淸大學術論集 Vol.30 No.-
This study discussed about the method of composing the contents by integrating reading, writing, and grammar domain in Korean language education for foreigners. And this study suggested the method by explaining in detail about composition of the textbook that is composed as a real plan. Fist, this study discussed basic characteristics of reading, writing and grammar domain. Reading is the communication between authors and readers, and the path of communication between society. If reading is a path, writing is toll fee. If writing is toll fee, grammar is pass-power. This means underlying power and beginning of communication is depends on the grammar ability. And this study suggested the method by explaining in detail about composition of the textbook that is composed as a real plan. The emphasis of the textbook is finding contents that can help Korean language learners to read and write higher level texts through grammar. By the textbook, we hope that learners can understand the importance of grammar and understand that grammar is not a difficult domain that does not have to learn. On the other hand, we hope that the grammar domain will be the basic knowledge of reading and writing activities.
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