• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.389-391
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• 2000

본 논문을 자연여상에서 문자열의 위치를 찾아내는데 모폴로지 연산인 WTH(white top-hats)과 BTH(black top-hars)을 사용하였다. 기존의 자연영상에서의 문자열추출은 칼라양자화방법 경우 각 칼라공간에서 문자열 추출과정을 반복 적용하거나 모델기반방법의 경우 문자열의 획의 크기나 특징에 따라서 하나의 영상을 여러 개로 분리 적용하여 추가적인 계산비용을 필요로 한다는 점을 개선하고 공간적 변화도를 이용하여 영상을 직접 처리하는 경우 최소 문자열 후보영역을 찾기 위한 프로세스를 다시 적용해야 한다는 점을 개선하였다. 자연영상에 문자열의 위치를 대략적으로 찾아내기 위해 WTH+BTH을 적용하여 그 결과로 문자열의 대략적 위치와 최소문자열후보영역을 동시에 얻을 수 있다. 문자열이 가지는 특성을 적용하여 문자열-비문자열 분류과정을 적용하고 후처리를 통해 완전한 문자열의 위치를 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.205-208
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• 2001

한글 혹은 영어 문자열을 입력할 때 입력 모드를 수동으로 전환하지 않더라도 입력된 문자열이 한글인지, 영어인지를 자동으로 판단하여 해당 문자열로 변환하는 방법을 제안한다. 한글 문자열일 확률을 계산하기 위해 음절 구성 요건과 음절 빈도 정보를 이용하고, 영어 문자열일 확률을 계산하기 위해 영어 bigram 및 trigram 정보를 이용한다. 또한, 한글과 영어가 혼합된 문자열은 한글일 확률과 영어일 확률이 교차되는 경계 위치를 인식함으로써 혼합 문자열을 생성한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.262-265
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• 2007

이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.536-538
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• 2003

대량의 짧은 문자열들에 대해 부분 문자열의 발생 빈도를 예측하는 문제는 카운트 서픽스 트리를 미리 생성한 후 이를 이용함으로써 처리될 수 있다. 카운트 서픽스 트리는 모든 부분 문자열의 발생 빈도를 저장한 뒤 가지치기를 함으로써, 제한된 트리 크기와 발생 빈도 예측이라는 두 가지 목표를 처리한다. 하지만, 염기서열에서 처럼 저장된 문자열의 길이가 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하기가 대단히 어려워진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 선삽입, 후가지치기 방식의 카운트 서픽스 트리 대신 처음부터 길이가 q 이하인 문자열들만을 삽입하는 큐그램 트리를 제안한다. 큐그램 트리는 제한된 트리 크기에 따라 저장할 부분 문자열의 크기를 미리 결정할 수 있으며, 데이타베이스에 저장된 문자열의 전체 길이가 N일 때 O(N) 시간에 생성 가능하다. 실험 결과 제한된 부분 문자열을 가지고 있음에도 불구하고 긴 부분 문자열의 발생 빈도를 매우 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.61-64
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• 2014

문자열 매칭은 긴 텍스트 문자열 상에 짧은 질의 문자열이 나타나는 모든 위치를 찾는 문제이다. 텍스트 문자열이 고정되어 있는 경우에는 접미사 트리나 접미사 배열과 같은 자료구조를 이용하여 보다 효율적인 문자열 매칭을 수행할 수 있다. 이 때 사용자 인터페이스에 관련되어, 또는 다른 통계적 처리를 수행하기 위하여 주어진 질의 문자열의 출현 위치에 대한 히스토그램을 계산할 필요성이 있다. 그러나 질의 문자열의 출현 횟수가 많은 경우 각 출현 위치를 모두 순회하며 집계해야 하므로 시간적으로 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 트리를 이용하여 접미사 배열을 색인함으로써 히스토그램 계산에 있어서 질의 문자열의 출현 횟수와는 시간적으로 독립적인 집계 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 질의 문자열의 출현 횟수가 많을수록 제안 기법의 성능이 우수함을 보인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.10
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• pp.1371-1379
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• 2006

This paper suggests the padding algorithm using padding character length to concatenate more than one string without side-effect. Most existing padding algorithms padding null character in the empty location could not discriminate the real string from the padded character. To overcome this problem, in this paper, the padded character contains pad character length information. This mechanism is working better than NULL or '00' padding cases. The suggested padding algorithm could be effective for data encryption and decryption algorithms.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.5
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• pp.319-326
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• 2009

Since string operations were applied to computational biology area, various data structures and algorithms for computing efficient string operations have been studied. The longest common substring problem is an operation to find the longest matching substring in more than two strings, and maximal repeat of string problem is an operation to find substrings repeated more than once in the given string. These operations are importantly used in the string processing area such as pattern matching and likelihood measurement. In this paper, we present algorithms to compute the longest common substring of two strings and to find the maximal repeat of string using three-dimensional $n{\times}n{\times}n$ processors on RMESH(Reconfigurable MESH). Our algorithms have O(1) time complexity.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.3
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• pp.135-139
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• 2009

The problems to compute the distances or similarities of multiple strings have been vigorously studied in such diverse fields as pattern matching, web searching, bioinformatics, computer security, etc. One well-known method to compare multiple strings in the given set is finding a consensus string which is a representative of the given set. There are two objective functions that are frequently used to find a consensus string, one is the radius and the other is the consensus error. The radius of a string x with respect to a set S of strings is the smallest number r such that the distance between the string x and each string in S is at most r. A consensus string based on radius is a string that minimizes the radius with respect to a given set. The consensus error of a string with respect to a given set S is the sum of the distances between x and all the strings in S. A consensus string of S based on consensus error is a string that minimizes the consensus error with respect to S. In this paper, we show that the problem of finding a consensus string based on radius is NP-complete when the distance function is a metric.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1275-1280
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• 2016

Existing techniques for string similarity search first generate a set of candidate strings and then verify the candidates. The efficiency of string similarity search is highly dependent on candidate generation methods. State of the art techniques select fixed length q-grams from a query string and generate candidates using inverted lists of the selected q-grams. In this paper, we propose a technique to generate candidates using variable length grams of a query string and develop a dynamic programming algorithm that selects an optimal combination of variable length grams from a query string. Experimental results show that the proposed technique improves the performance of string similarity search compared with the existing techniques.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.750-753
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• 2003

본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.