• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.119-122
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• 2007

지금까지의 연구에서 Japanese Puzzle을 이용한 인쇄체 영문자 인식을 구현하여 좋은 결과를 얻었고, 본 논문 에서는 인쇄체 영문자(바탕, 돋움) 인식을 확장시켜 영문장을 인식하기 위해 키보드에서 입력 가능한 숫자 및 기호를 포함하여 인식하는 시스템을 구현하였다. 이미지를 입력 받아 이진화 처리, 히스토그램 투영을 이용한 문자 분리는 영문자 인식에서와 동일한 처리를 한다. 기호 중에서 세로 길이보다 가로 길이가 긴 기호인 -,-,= 만 가로를 정규화 하였고, 나머지는 세로를 정규화 하였다. 정규화 된 문자에 Japanese Puzzle을 역으로 적용하여 구하여진 수치 정보로부터 영문자, 숫자, 기호를 분류 및 인식하여 좋은 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.410-414
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.1
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• pp.54-60
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• 1996

In most pattern recognition and image understanding applications, images are degraded by noise and other distortions. Therefore, it is more relevant to decide how similar two objects are rather than to decide whether the two are exactly the same. In this paper, we propose a method for recognizing degraded symbols using a distance measure between two graphs representing the symbols. a symbol is represented as a graph consisting of nodes and edges based on the run graph concept. The graph is then transformed into a reference model graph with production rule containing the embedding transform. The symbols are recognized by using the distance measure which is estimated by using the number of production rules used and the structural homomorphism between a transformed graph and a model graph. the proposed approach is applies to the recognition of non-note musical symbols and the result are given.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.84-89
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• 2011

Musical sheet recognition is an emerging area as the role of computers in music increases. Although there are several well-known programs for composition, they have a limitation in that they cannot edit or play music generated from other programs. In this paper, we propose an algorithm that can read, recognize, and play music using printed sheets. The proposed algorithm first removes lines using horizontal histogram and extracts symbols. The symbols belong to one of the three categories; notes, rests, and other signs. Notes are recognized using the context information and rests and signs are recognized using a fuzzy ART algorithm. The proposed algorithm were applied to 50 pages of musical sheets and the experimental results showed that it is effective in automatic recognition of musical sheets.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2831-2838
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• 2014

This paper proposes the off-line handwritten flowchart symbol recognition algorithm by type and strength of a cross region of the straight line strokes that is extracted based the normalized dominant slope vectors. In the proposed algorithm, first of all, a connector symbol which consisted only curves is recognized by the special features, and the other symbols with straight line strokes are recognized by type and strength of a cross region, and that is extracted by extension of minimum bounding rectangle of the clusters of the normalized dominant slope vectors, and the straight line strokes of the symbols is extracted by the normalized dominant slope vectors. To confirm the validity of the proposed algorithm, the experiments are conducted for 10 different kinds of flowchart symbols that mainly used for computer program, and the number of symbols is 198. Experiment results were obtained the recognition rate of 99.5%, and the flowchart symbols is recognized correctly robust to variations, and then the proposed algorithm were found very effective for off-line handwritten flowchart symbol recognition.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.369-374
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.3
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• pp.279-289
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• 2011

The latest hardware and software techniques are combined to give safe walking guidance and convenient service of realtime walking assistance system for visually impaired person. This system consists of obstacle detection and perception, place recognition, and sign recognition for pedestrian can safely walking to arrive at their destination. In this paper, we exploit the sign object detection system in subway station for sign recognition that one of the important factors of walking assistance system. This paper suggest the adaptive feature map that can be robustly extract the sign object region from complexed environment with light and noise. And recognize a sign using fast zernike moment features which is invariant under translation, rotation and scale of object during walking. We considered three types of signs as arrow, restroom, and exit number and perform the training and recognizing steps through adaboost classifier. The experimental results prove that our method can be suitable and stable for real-time system through yields on the average 87.16% stable detection rate and 20 frame/sec of operation time for three types of signs in 5000 images of sign database.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.9 no.1
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• pp.25-30
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• 2004

In this Paper, a beat recognition method from a sequence of images of conducting person was proposed. Hand position was detected using color discrimination, and symbolized by quantization. Then a motion of the conductor was represented as a sequence of symbols. HMM (Hidden Markov Model), which is excellent for recognition of sequence pattern with some level of variation, was used to recognize the sequence of symbols to be a motion for a beat.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.22 no.4
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• pp.459-475
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• 2012

Epistemology in which only subject and object of cognition exist can't play a role well in the society. In this paper we analyze structuralism which discusses linguistic and social conditions that make subject of cognition possible and semiologic epistemology's philosophical base with three keywords: subject, structure and discourse. Signification by the signs' relation not object of cognition and construct of subject make meaning of sign in network of signs. The construct exists before subject and subject can exist in the structural order. In understanding and analyzing learning of mathematics, this point of view makes you consider the other problems besides construction by subject.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.165-168
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 프로그래머의 알고리즘이 표현된 flowchart의 영상을 입력받아 C언어 코드로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이진화 처리한 영상으로부터 flowchart 기호들을 인식하기 위하여 chain code 방법을 이용하였고, flowchart 기호에 기술된 영문자 및 특수문자의 인식을 위하여 가로 및 세로 히스토그램을 이용하여 한 문자색 분할한 후 각 문자들을 구성하는 흑화소 pixel의 합과 chain code 방법을 사용하였다. 가로 및 세로 투영을 이용하여 흐름선을 인식함으로써 flowchart의 논리흐름을 파악할 수 있었다. 이 시스템을 수치연산에 적용하여, 프로그래머의 알고리즘에 부합하는 프로그램이 작성되어짐을 확인할 수 있었다.