• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.319-320
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• 2013

본 연구는 한글 캘리그라피에서 보여지는 문자 형태의 감정적 표현, 문자 의미의 형상적 표현, 한자체와의 이미지 혼합의 표현등으로 분류하여 심미성과 차별성 있는 디자인 가치를 연구하고자한 것이다. 한글의 예술적 독창성과 한글 캘리그라피의 문화적 실용성이 결합된 창의적 생성물을 만드는 것은 중요하다. 따라서 한국의 전통글씨를 현대적으로 재해석한 실용과 미감이 풍부한 서체를 분석하고 문화원형의 대표성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.460-462
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• 2001

컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.10
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• pp.1131-1146
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• 1992

In this paper, we suggest a new algorithm applied to the segmentation of published documents to obtain constituent and layout information of document. Firstly, we begin the process of blocking and labeling on a 300dpi scanned document. Secondly, we classify the blocked document by individual sub-regions. Thirdly, we group sub-regions into graphic areas and text areas. Finally, we extract information for layout recognition by using the data. From an experiment on papers of an academic society, we obtain the above 98% of region classification rate and extraction rate of information for the layout recognition.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1273-1280
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• 1996

In order perform high accuracy recognition of text recognition systems, the recognized text must be processed through a post-processing stage using contextual information. We present a system that combines multiple knowledge sources to post-process the output of an optical character recognition(OCR) system. The multiple knowledge sources include characteristics of word, wrongly recognized types of Hangul characters, and Hangul word learning In this paper, the wrongly recognized characters which are made by OCR systems are collected and analyzed. We imput a Korean dictionary with approximately 15 0,000 words, and Korean language texts of Korean elementary/middle/high school. We found that only 10.7% words in Korean language texts of Korean elementary/middle /high school were used in a Korean dictionary. And we classified error types of Korean character recognition with OCR systems. For Hangul word learning, we utilized indexes of texts. With these multiple knowledge sources, we could predict a proper word in large candidate words.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.162-163
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• 2016

사람은 의사소통을 위해 음성, 글자, 몸짓 등 다양한 매개체를 활용한다. 오늘날 스마트폰의 발달로 문자의 비중이 높아지고 있지만 음성 대화는 여전히 사람들 사이에서 가장 많이 사용되어지는 의사소통 수단이다. 음성 대화는 녹음해서 음성 데이터로 남길 수 있다. 음성을 녹음하는 과정은 간편하지만 녹음파일에서 원하는 데이터를 찾는 것은 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 음성 데이터를 인식하여 텍스트화 시키고 문자화 된 데이터를 분석하여 사용자에게 효율적으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 사용자는 음성 데이터의 내용을 들어보지 않고 파악할 수 있으며 원하는 내용을 찾을 수도 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1990.10a
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• pp.271-275
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• 1990

• Journal of Information Technology Application
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• v.3 no.2
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• pp.133-147
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• 2001

This paper proposed a new algorithm for binarization and removal of noises in color images with characters and pictures. Binarization was performed by threshold which had computed with color-relationship relative to the number of pixel in background and character candidates and pre-threshold for dividing of background and character candidates in input images. The pre-threshold has been computed by the histogram of R, G, B In respect of the images, while background and character candidates of input images are divided by the above pre-threshold. As it is possible that threshold can be dynamically decided by the quantity of the noises, and the character images are maintained and the noises are removed to the maximum. And, in this study, we made the noise pattern table as a result of analysis in noise pattern included in the various color images aiming at removal of the noises from the Images. Noises included in the images can figure out Distribution by way of the noise pattern table and pattern matching itself. And then this Distribution classified difficulty of noises included in the images into the three categories. As removal of noises in the images is processed through different procedure according to the its classified difficulties, time required for process was reduced and efficiency of noise removal was improved. As a result of recognition experiments in respect of extracted characters in color images by way of the proposed algorithm, we conformed that the proposed algorithm is useful in a sense that it obtained the recognition rate in general documents without colors and pictures to the same level.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.3D
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• pp.349-352
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• 2006

To cope with traffic congestion, traffic accidents and lack of parking facilities, caused by dramatic increase in total vehicle number, vigorous researches on managing vehicles efficiently are done, both domestically and internationally. The vehicle license plate recognition makes effective management of traffic possible, with its wide application in many fields, covering from speed enforcement, collecting toll, stolen vehicle detection to parking management. The vehicle license plate recognition system causes high cost for collecting training data. Many researches are done by using the virtual sample method, which can be effective for utilizing limited number of training data by generating virtual sample. This paper investigates techniques to improve the performance of vehicle license plate recognition by using the training data's annexation. Also, popular methods for virtual sample creation used for text recognition algorithm are analyzed and their effectiveness is verified.