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이관용(Kwanyong Lee),권진욱(Jinwook Kwon),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.12
본 논문에서는 주소의 행정구역 계층별 단어에서의 음절간 공기확률을 이용하여 단어 수준의 인식 결과들을 생성하고 이를 조합하여 주소를 인식하는 방법을 제안한다. 본 방법은 크게 낱자인식기, 단어처리기, 주소검색기의 세 모듈로 구성되어 있다. 낱자인식기는 다중특징을 사용하여 한글 낱자를 인식한다. 단어처리기는 어휘선택기와 공기확률 네트워크로 구성되어 있으며, 어휘선택기는 단어 수준에서의 음절간의 공기확률을 표현하기 위해 은닉마르코프 모델을 변형하여 만든 공기확률 네트워크를 이용하여 낱자 결과로부터 단어 수준의 주소 후보들을 생성한다. 실제 주소 인식 시스템을 위해서 주소의 행정구역 계층별로 시/도 단어처리기, 구/시/군 단어처리기, 그리고 동/읍/면 단어처리기 등 3종류의 단어처리기를 구성하였다. 주소검색기는 각 계층의 단어치리기의 결과인 단어 후보들을 입력받아 주소 DB와의 연동을 통해 최종적인주소 인식 결과를 생성한다. PE92 필기 한글 문자 데이타를 이용하여 실험한 결과, 3후보까지의 낱자인식기의 인식율은 75%이지만, 이에 대해 공기확률 네트워크를 이용한 후의 주소 단어의 평균 인식 결과는 93%로 향상되었다. 또한, 제안하는 시스템을 사용하여 한글 우편 주소열을 인식한 결과 90%의 인식율을 얻었다. In this paper, we propose a method for recognizing Korean address. It generates the word candidates by using syllabic cooccurrence probabilities which are constructed hierarchically from words corresponding to the names of administrative divisions, and then combines them to make a final result. It consists of three modules such as Character Recognizer(CR), Word Processor(WP), and Address Searcher(AS). The CR recognizes individual characters from an address by using multifeatures. A WP is consisted of a Lexicon Selector(LR) and a Cooccurrence Probability Network(CPN). A LS receives the results from the CR, and then generates all the proper word candidates through a CPN which is built by modifying hidden Markov model to keep the cooccurrence probabilities bet ween syllables of words. Three WPs are used in the proposed system according to the hierarchy of administrative divisions. The word candidates, the results of each WP are transferred to the AS interlocking an address database in order to give a final result. Experimental results on data formed from PE92 Handwritten Hangul Characters showed that the average recognition rate on address words after using the CPNs was 93% although the CR performance rate up to three candidates was 75%. We also got 90% recognition rate on Korean address by using the proposed system.
의인화 인터페이스 에이전트를 위한 다양한 입력요소에 의한 감정 생성
이관용(Kwanyong Lee),박혜영(Hyeyoung Park) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
컴퓨터와 사용자의 인터페이스를 위해 의인화된 에이전트를 이용하려는 시도들이 다양하게 이루어지고 있다. 이와 같은 에이전트가 사용자에게 어떻게 인식되어 받아들여질 것인가를 충분히 고려하여 시스템을 설계하고 개발하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉 에이전트에 대한 불신을 없애고, 마치 에이전트가 우리와 같은 생명을 가지고 우리와 대화를 진행하고 있다는 믿음을 줄 수 있어야 한다. 의인화 인터페이스 에이전트에 대한 신뢰감을 높이기 위한 방법으로 사용자와 감정적인 상호작용을 할 수 있는, 즉 사용자의 행동 및 요구 등에 감정적으로 반응할 수 있는 에이전트를 위한 감정에 기초한 행동 시스템 구축의 일환으로, 본 논문에서는 다양한 상황으로부터 인간과 같은 내적 정서 상태를 생성할 수 있는 방법을 제시한다. 본 방법은 인지적 평가 이론을 바탕으로, 감정유발상황에 대한 인지적 해석뿐만 아니라 다양한 비인지적 요소가 미치는 영향을 고려하여 감정을 생성할 수 있는 보다 일반적인 모형을 제시한다. 또한, 모형에 사용된 매개변수, 임계치 및 함수 등을 조정하여 성격 및 기절 등의 다양한 내직 특성을 에이전트에 반영할 수 있도록 하였다.
이관용(Kwanyong Lee),박혜영(Hyeyoung Park) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포 특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.