• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.260-263
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• 2003

본 연구에서는 접합 문자를 분할하는 알고리듬을 소개한다. 문자 인식기는 문자를 인식하기 위해 문자 분할을 전 처리 단계에 필요로 하는데, 문자 분할은 높은 수행력을 위해 문자 인식 결과를 필요로 한다. 이 딜레마를 해결하기 위해서는 문자 분할과 문자 인식, 이 두 문제를 동시에 해결하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 문자 분할 전에 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 인식하고 문자를 분할하는 새로운 문자 분할 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시한 문자 분할 알고리즘은 접합 문자 내에 있는 소속 문자를 문자 분할 전에 인식하기 위해 측면 윤곽을 정의하고, 그 히스토그램을 구해 프로토타입에 있는 단일 문자의 측면 윤곽 히스토그램과 비교 계산하여 가장 적은 거리차를 가지는 단일 문자를 분할 문자의 일차 후보로 내정하여, 분할 비용을 가지고 접합문자를 분할한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.4 no.3
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• pp.248-251
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• 2003

In this paper, a new segmentation method of machine printed character string with arbitrary length is proposed. Character recognition requires character segmentation as a previous step. However character segmentation itself requires a character recognition capability for less error segmentation. It is necessary to attack both these problem simultaneously. It is proposed that a new recognition-based segmentation method, which recognizes a character in touching characters with help of defined side-profiles. The match of ‘side-profiles of touching characters' with ‘side-profiles of prototypes' gives single character candidates in touching characters. It segments touching characters according to cutting costs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.370-372
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• 2001

본 논문은 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리를 통한 문자열-발음열 변환 기법을 소개한다. 한국어 TTS 시스템에서의 고질적인 문제는 문자열-발음열 변환이라고 할 수 있는데, 그 이유는 한국어의 특징상 음운적 조건과 형태론적 조건등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하기 때문이다. 그 중 ㄴ-첨가 규칙은 위와 같은 대표적인 현상으로 많은 문제점과 그에 따른 연구를 필요로 하고 있다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자를 정규화하고 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 문장을 효과적으로 해결할 수 있어 TTS시스템에 좋은 결과를 가져오게 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.377-380
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• 2010

지식기반 사회에서 교육은 장기적인 발전을 위한 필수 요소이다. 교육을 위해서는 말하기, 듣기, 쓰기, 읽기 능력이 필요하다. 이 중 하나라도 충족하지 못한다면 제대로 된 교육을 받을 수 없다. 하지만 전 세계에 존재하는 약 6900여종의 언어 중 6600여종의 언어는 표기할 수 있는 고유 문자가 없다. 읽기 능력과 쓰기 능력을 기르기 위한 최소 조건조차 마련되어 있지 않은 것이다. 그래서 말은 있지만 문자는 없는 국가에 말을 표기할 수 있는 문자를 보급하여 지식기반 발전의 기반을 마련해 주는 소울(SOUL) 시스템을 제안한다. 소울(SOUL)은 두 가지 기능을 가지고 있다. 문자 교육 기능과, 지식 공유 공간 기능이다. 문자 교육 기능에서는 각 문자가 내는 소리와 조합방법, 그리고 각 문자의 표기법, 표기 순서 등을 익힘으로써 문자를 쉽게 익힐 수 있도록 하였다. SOUL은 말을 표기할 문자로 비교적 익히기 쉬운 언문인 한글을 채택하였다. 그리고 지식 공유 공간 기능에서는 문자를 익힌 사용자가 마치 위키피디아처럼 지식을 기록하고 공유할 수 있어 지식을 축적하도록 도와주도록 설계하였다. 여기서는 소울(SOUL) 시스템의 구조 및 구현을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.11B
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• pp.1020-1029
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• 2008

This paper proposes an high speed pattern matching algorithm and its implementation. The pattern matcher is used to check patterns from realtime input packet. The proposed algorithm can find exact string, range of string values, and combination of string values from input packet at high speed. Given string and rule set are modelled as a state transition graph which can find overlapped strings simultaneously, and the state transition graph is partitioned according to input implicants to reduce implementation complexity. The pattern matcher scheme uses the transformed state transition graph and input packet as an input. The pattern matcher was modelled and implemented in VHDL language. Experimental results show the proprieties of the proposed approach.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2002.11a
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• pp.205-208
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.439-444
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• 2008

본 논문은 한영 혼용 문서에서의 문자 분할을 위한 효율적인 언어 인식기를 고안하였다. 한영 혼용 문서를 스캔한 후, OCR(광학 문자 판독, Optical Character Recognition)을 할 때, 문자 분할의 중요성은 상당히 크다. 인식 없이 문자를 분할하는 external segmentation 방법에서는, 인식할 언어가 한글 혹은 영어인가에 따라 문자 분할 방법이 달라진다. 그러므로, 한영 혼용 이미지를 인식하기 위해서 문자 분할을 하기 전에 언어를 미리 결정해야 한다. 본 논문에서는 문자 분할 방법을 효율적으로 하기 위한 언어 인식기를 제안하고 그 방법을 적용하였다. 그 결과 한영 혼용된 책 이미지에서 94.09%의 문자 분할 성공률을 보였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.4
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• pp.32-38
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• 2000

It is an important factor to distinguish the kind of the character for increasing recognition rate before the character recognition in the document recognition system composed of the multi-font and multi-letter. All the letters of each country have a various men characteristic in the each composition. In this paper, we used the stroke density as a method to distinguish the letter, and it has been adopted Korean, English and Chinese character. Input data is processed by the normalization to adopt multi-font document. Proposed method has been proved by the results of experiment the fact that the distinction probability of the Korean and English is more than 80%.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.758-761
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• 2003

금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.