• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.509-515
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• 2016

순위패턴매칭문제는 텍스트 T와 패턴 P가 주어질 때, P와 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 순위패턴매칭문제는 주가지수분석과 음악의 유사성분석과 같이 문자 자체를 비교하는 것보다 값의 변화순서가 중요한 분야에서 연구가 진행되었다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 여러 개의 패턴들로 이루어진 패턴집합 $\mathbb{P}$가 주어질 때, $\mathbb{P}$에 속한 패턴과 각 문자들의 순위가 동일한 순서로 나타나는 T의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 본 논문에서는 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.36-39
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• 2017

길이가 같은 두 문자열의 같은 위치에 있는 문자의 순위가 모두 일치할 때, 두 문자열은 순위동형이라 한다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 k개의 패턴들의 집합 $P^{\prime}=\{P_1,P_2{\ldots},P_k\}$이 주어졌을 때, P'의 패턴들과 순위동형인 T의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이다. 최근 전처리단계에서 P'에 대한 이동테이블을 O(kmqlogq) 시간에 계산하여 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘이 제시되었다. 이때 P'에서 가장 짧은 패턴의 길이를 m, q-그램의 길이를 q라고 한다. 본 논문에서는 P'이 주어졌을 때, 이동테이블을 O(mqlogq) 시간에 계산하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 k개의 스레드를 이용하여 m=100, q=5에 대해 k=100일때와 k=1,000일 때 순차알고리즘보다 각각 약 12.9배, 약 215배 빠른 수행시간을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.401-408
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• 1997

인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권7호
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• pp.433-439
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• 2014

본 논문은 DPI (deep packet insepction)를 위한 CAM (content-addressable memory)과 병렬의 비트 분리(bit-split) 문자열 매처(matcher)를 이용한 2단의 문자열 매칭 엔진의 구조를 제안한다. 긴 타겟 패턴은 같은 길이의 서브 패턴으로 잘라지게 되고, 각 서브패턴은 1단의 CAM에 매핑된다. CAM으로부터의 매칭 인덱스의 시퀀스를 사용하여 2단에서 긴 패턴의 매칭 여부를 알 수 있다. CAM과 비트 분리 문자열 매처를 사용하여 이 기종의 메모리를 사용했을 경우에 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.511-523
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• 2001

필기 한글의 문자나 단어 인식에 있어 패턴을 구성하는 획 성분을 추출하는 작업은 매우 중요하다. 세선화와 직선근사에 기반한 고전적인 방법은 원래 패턴을 크게 왜곡한다는 단점을 가지고 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한글 패턴에 적합한 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다고 관찰에 근거하여 알고리즘을 설계하였다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 결합 지점을 강전하게 처리하는 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘을 PE92 데이터베이스에 적용한 결과를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.29-37
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• 1989

본 논문은 DP(dynamic programming) 매칭법을 확장하여 흘림체 한글을 온라인으로 인식하는 방법에 대하여 논한 것이다. 한글의 자소는 보다 간단한 자소에 선분이 점차로 추가되어 보다 복잡한 구조로 발전되는 특징이 있다. 자소의 조합에 의해 구성되는 한글에는 유사한 문자 패턴이 많다. 이러한 특성으로 인하여 한글에 대하여 DP매칭법을 적용하여도, 입력문자와 표준문자와의 패턴간 거리를 정확하게 구하는 것이 곤란하다. 본 방식에서는 DP매칭을 행하기 전에, 한글의 최초, 최후선분의 특성을 살린 대분류매칭을 행함으로써 DP매칭의 대상수를 줄였다. 본 방식은 DP매칭법에 자소패턴의 추출기능을 부가함으로써, DP매칭을 확장하여, 한글의 문자패턴간의 거리를 정확하게 측정하는 것을 시도한다. 자소패턴의 추출은, 자소패턴을 구성하는 선분의 ON/OFF, 방향코오드, 방향코오드의 변화, 배치 구조등을 조사함으로써 행한다. 이와같이 하므로써 필기운동 변화의 흡수와 비교적 안정된 스트로크의 분리가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.315-318
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• 2006

본 논문에서는 TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 문자패턴의 실시간 인식을 위한 방법론을 고찰한다. 이는 일반적인 문자인식 문제와는 달리 시스템 환경에 대한 몇 가지 가정과 제약조건을 고려해야 한다. 예컨대 문제의 특성상 카메라 및 TV 제어 기기부의 동작과 연동하는 작업 스케쥴링 기능과 실시간 분석기능 등의 요건은 시스템개발을 복잡하게 하는 반면, 주어진 OSD 메뉴 데이터로부터 검증과정은 미지 패턴에 대한 인식과정을 단순화하여 일종의 판정(decision) 문제로 고려될 수 있게 한다. 본 연구에서는 인식의 방법론으로서 수정된 구조의 FMM 신경망을 적용한다. 이는 하이퍼박스 기반의 패턴 분류기로서 간결하면서도 강력한 학습기능을 제공한다. 기존의 FMM 모델이 갖는 단점인 학습패턴에서 특징분포와 빈도를 고려하지 못한다는 점을 개선하여, 특징과 하이퍼박스간의 가중치 요소를 고려한 활성화 특성을 정의한다. 또한 실제 데이터를 사용한 실험결과를 통해 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.394-397
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• 2007

본 논문에서는 문자 인식의 특징 선별 방법으로 중간점 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중간점을 선별하고 심볼패턴을 이용하여 필기체 문자를 인식한다. 이 방법은 사전에 많은 심볼 패턴을 학습해야 하지만 한글과 영어의 높은 인식률을 보이고 있으며, 특히 복잡한 문자들의 경우 좋은 결과를 낸다. 여기서는 중간점 알고리즘으로 입력된 데이터를 심볼 패턴과 비교하고, 심볼 영역에 의해 최적 판별 기저를 탐색한 후, 그것을 특징으로 선택한다. 또한 사전 기능과 투명도 기능을 구현하여 필기체 인식을 이용한 여러 활용 방안을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2555-2557
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• 2003

본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.118-123
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• 2008

온톨로지란 실세계에 존재하는 사물 및 개념, 그리고 용어들 간의 관계들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현한 것이다. 온톨로지 구축에 있어서 대용량 코퍼스의 활용은 해당코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어 쌍들을 해당 패턴이 대표하는 의미 관계로 설정하는 방식을 취한다. 그러나 기존의 방법은 주로 두 용어들 사이에서 나타나는 문자열만을 고려하여 패턴을 추출하기 때문에 해당 문장에 포함된 보다 다양한 문장 정보들을 활용할 수 없다. 본 논문은 이러한 한계점을 감안하여, 용어 쌍 사이에서 나타나는 문자열과 주변 동사 정보를 함께 고려함으로써 패턴의 정교성을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 동사들의 동의어를 활용하여 다양한 용어들을 포괄할 수 있는 일반화된 패턴을 구축한다. 본 방법론은 is-a 관계의 경우 64%, part-of 관계의 경우 83%, made-of 관계의 경우 73%, use 관계의 경우 72%의 정확률을 보였으며 모두 기존 방법보다 향상된 결과를 가져왔다.