자동차 번호판을 인식하기 위해서는 차량 영상에서 번호판을 추출하고, 추출된 번호판으로부터 문자를 분리하여야 하고, 각 문자들에 대해서 특징 벡터를 추출하고 신경망을 이용하여 인식한다. 이때 인식의 기준이 되는 특징 벡터의 선정은 데이터양의 감소뿐 만 아니라 인식 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 숫자를 고유 숫자(eigennumber)의 선형 조합으로 분해하여 특징 벡터를 추출하는 새로운 특징 벡터 추출 기법을 제안하고, 자동차 번호판의 숫자 인식에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과, 고유 숫자 공간상에서 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 95.3%의 인식률을 보였고, 이는 일반적인 메쉬 특징과 비교하여 약 5%의 향상된 결과이다.
바우하우스에 있어서 타이포그래피의 다양한 실험은 인쇄공방을 중심으로 전개되었으며 바이마르 후기에 이르러서 이 공방의 책임자가 된 모홀리-나기는 기능주의적 사고방식으로부터 접근하여 먼저 활자의 개량을 요구하고 이를 바탕으로 비우하우스 통일문자의 제작과 아울러 사진기술을 이용한 영상과 문자를 결합시켜 새로운 형태의 타이포그래피인 다이포 포토를 개발하였다. 또한 모홀리-나기의 이념을 이어받아 합목적적인 조형을 목표로 한 헤르베르트 바이어는 심리학 생리학의 제반법칙에 기초를 둔 다양한 광고제작물을 실현하여 현대 정보광고의 토대를 마련했으며, 바이어의 뒤를 계승한 요스트 슈미트는 기능성에 입각한 레터링, 타이포그래피 교육과 실천에 주력하는 한편 전시 계획에 따른 타이포그래피의 효율적 공간구성으로 디스플레이 디자인 영역을 새롭게 개척했다. 이와 같이 바우하우스 작가들에 의해 시도된 일련의 타이포그래피 실험은 동일한 시대, 같은 지도자에 의해 계승되었슴에도 불구하고 전통과 인습에 얽매이지 않는 창조정신과 다가오는 시대를 예견하는 뛰어난 통찰력, 역동적인 대응방식을 통하여 현대 시각커뮤니케이션의 나아갈 방향을 제시해 주고 있다.
메이저리그 야구 중계 등 해외 스포츠 중계제작에서 해결해야 할 문제 중 하나는 MPH(miles per hour)와 같이 영미식 단위로 표시된 자막을 국내 실정에 맞게 km/h 등으로 변환하는 것이다. 이를 위해 중계화면에 표시된 자막영역의 변화로부터 해당 자막이 표시되었음을 감지하고 숫자 정보를 인식하여 이를 국내실정에 맞는 SI 단위로 변환하는 스포츠 자막 인식 시스템을 개발하였다. 변환된 자막은 후단의 문자발생기 (CG) 시스템으로 전달되어 최종적으로 TV 화면에 표시된다. 일반적으로 문자 인식에 주로 사용되는 신경망(neural networks) 기반 방식은 사전에 유사 데이터를 이용한 신경망의 학습(training) 과정이 필수적으로 요구되며, 또한 학습에 사용된 데이터와 다른 모양의 자막이 예고 없이 사용되었을 경우 대처할 수 없다는 단점이 있다. 생방송이라는 사용 환경을 고려하여 새로운 폰트로 제작된 자막에도 신속하게 대처할 수 있는 템플릿 매칭(template matching) 방식을 사용하였다. 여러 가지 실험 영상으로 테스트한 결과 97% 이상의 정확한 인식 결과를 얻었으며, 정확성을 요하는 생방송의 특성상 매칭의 확신도(confidence)가 높지 않은 경우에는 작업자가 판단한 후 핫키를 이용하여 정확한 자막을 출력할 수 있게 하였다.
Character recognition system consists of four step; text localization, text segmentation, character segmentation, and recognition. The character segmentation is very important and difficult because of noise, illumination, and so on. For high recognition rates of the system, it is necessary to take good performance of character segmentation algorithm. Many algorithms for character segmentation have been developed up to now, and many people have been recently making researches in segmentation of touching or overlapping character. Most of algorithms cannot apply to the text regions of management number marked on the slab in steel image, because the text regions are irregular such as touching character by strong illumination and by trouble of nozzle in marking machine, and loss of character. It is difficult to gain high success rate in various cases. This paper describes a new algorithm of character segmentation to recognize slab management number marked on the slab in the steel image. It is very important that pre-processing step is to convert gray image to binary image without loss of character and touching character. In this binary image, non-touching characters are simply separated by using vertical projection profile. For separating touching characters, after we use combined profile to find candidate points of boundary, decide real character boundary by using method based on recognition. In recognition step, we remove noise of character images, then recognize respective character images. In this paper, the proposed algorithm is effective for character segmentation and recognition of various text regions on the slab in steel image.
본 연구에서는 디지털사진을 중심으로 한 문화현상을 분석하고, 특히 디지털카메라 전문 인터넷 사이트 DCINSIDE.COM을 사례분석 하여 N세대들의 디지털카메라와 디지털사진문화를 고찰해 보고자 한다. 디지털문화의 핵심적인 현상 가운데 하나가 디지털사진의 일상화다. 문자보다 훨씬 이해도가 빠르고 친근한 사진이 디지털 문화를 이끌고 있는 것이다. 화상통화에서도 디지털 사진은 음성과 함께 한 축을 담당한다. 문자보다는 영상에 익숙한 N세대는 모든 커뮤니케이션 수단에 디지털 사진을 동반시킨다. 이와 같이 최근에 우리의 커뮤니케이션 문화는 디지털카메라와 디지털 사진의 발전으로 이미지를 새로운 소통수단으로 하고 있다. 이는 우리가 미처 인식하지 못하는 사이에 디지털사진이 우리의 일상생활에 깊숙이 들어와 있고, 우리의 기록 방식과 의사소통의 방법에도 적지 않은 변화가 일어나고 있음을 인식시켜준다. 이 시점에서 우리는 올바른 디지털사진 문화의 발전을 위해 책임감 있는 자세가 요구된다.
출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 수표 영상 내의 필기체 문장 금액을 개별 단어로 분리하기 위해 연결 성분 간의 공간적 간격을 효과적으로 측정하는 방법을 제안하였다. 기존의 간격 측정 방법들은 과대추정 또는 과소추정과 같은 문제를 내포하고 있어 무제약적 필기 스타일에 의한 문자의 왜곡과 필기 공간의 제약으로 인한 연결 성분 간 중첩 및 접촉, 그리고 단어 간 또는 문자 간 간격의 불규칙성이 심하게 나타나는 문장 금액에 적용하는데 많은 어려움을 가진다. 본 논문에서는 기존의 측정 방식들을 수정 보완하여 측정 과정에서의 오류를 줄임으로써 단어 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 단어 분리 실험 결과로부터 수정된 각 거리 측정법이 대응되는 기존의 측정법에 비해 $2-3\%$ 정도 향상된 단어 분리 성능을 보임을 확인하였다.
도난차량 추적과 주차 관리 시스템 및 과속 차량 탐지 등에 광범위하게 사용되는 차량 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 인식 시스템은 번호판을 추출하는 부분과 추출된 번호판을 인식하는 단계로 나뉘어진다. 번호판 추출 단계에서는 영상의 기울기를 측정하기 위해 수평 성분만을 추출하는 필터를 사용하여 차창과 번호판을 포함한 차량 전면부의 수평 성분만을 검출한 후 이것의 기울기를 측정하는 방법으로 번호판의 기울기를 구한다. 세그먼트 추출 과정에서는 신경화소 또는 배경화소가 연속하여 나타나는 블록의 계수의 변화를 감지하여 각 문자 또는 숫자를 추출한다. 각 문자 또는 숫자의 인식 단계에서는 잡음의 영향을 덜 받으며 높은 정확도를 보이는 비교템플렛 방법을 제안한다. 기존의 원형정합 방법과 히스토그램 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법의 인식 성능이 우수함을 보인다.
본 연구에서는 SoC를 이용한 임베디드 시스템에 리눅스 OS 환경을 구축하고 번호판 인식 시스템을 구현하여 그 성능을 측정하였다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판을 검출하고 검출된 번호판을 보정 한 뒤 각 문자들에 대해 인식을 한다. 번호판 검출 방법으로는 레이블링 기법과 숫자의 특징을 이용하여 검출하였다. 검출된 번호판의 표기되어 있는 숫자들은 각각의 좌표가 있다. 이러한 숫자들의 좌표를 비교하여 영상을 보정하고 템플릿 매칭을 통해 인식을 한다. 그 결과로 번호판의 검출율은 96%, 문자 인식률은 73%, 숫자 인식률은 97%로 나타났다. 인식 시스템은 기존의 PC기반이 아닌 임베디드 보드에서 측정 되었으며 총 인식시간은 약 0.66초가 소요되었다.
본 논문은 영화의 경제적, 사회적, 문화적인 영향력을 고찰하고, 영화(문화)에 대한 기독교의 입장을 종합하여 현대 기독교에서의 적용 방안을 제안한다. 영화는 사회 전반부 모든 영역에 영향을 미치고 있으며, 현대인들은 과거 문자 시대에 문자 문화에 익숙해지기 위해 갖은 노력을 다했던 것처럼 영상 시대에 적응하기 위하여 다양한 노력을 기울이고 있다. 그러나 영화를 대하는 기독교적 입장은 다소 소극적으로 보일뿐만 아니라 기독교적 대안에 대한 연구 논문도 비교적 적다. 그래서 본 논문에서는 Niebuhr의 문화에 대한 모형론과 그에 대한 신국원의 문화적 풀이, 그리고 이를 발전시켜 영화에 적용시킨 Johnston의 영화에 관한 태도와 Keller의 문화 참여 모델을 종합하여 분석하고 영화에 대한 "비평적 시야의 확장", "사고의 정립", "사고의 확장"의 단계별 방안을 제안하였다. 그리고 오늘날 대중사회에서 자연스럽게 경험하게 되는 다양한 문화에 대하여 기독교가 보다 적극적으로 대화의 가능성을 찾아 발전적 대안을 제시하는 연구들이 더욱 많이 나오기를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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