• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
• /
• pp.269-272
• /
• 2006

병원의 각종 측정 장비에서 출력되는 결과지나 의사들이 작성한 기록지를 스캔하여 이미지형태로 저장하는 이미징 시스템 개발이 크게 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 그래픽 기법을 사용하여 대학병원 심전도실에서 사용되는 여섯 종류의 심전도 출력지를 이미지 형태로 저장하고 검색하는 이미징 시스템의 설계와 구현에 대해 논하였다. 구현된 시스템은 여섯 종류의 심전도 출력지를 분류하고, 분류된 각 출력지에 인쇄된 중요한 측정 데이터를 인식하여 데이터베이스에 저장한다. 심전도 출력지의 분류는 각 샘플 서식들의 평균 히스토그램을 구한 다음 새로운 출력지가 들어올 때 평균 히스토그램과의 거리가 가장 가까운 출력지로 분류하는 nearest-neighbor 방법을 사용하였다. 출력지에 인쇄된 데이터의 인식을 위해 먼저 XML로 작성한 출력지별 추출 정보를 기반으로 스캔한 이미지의 영역 분할 작업을 수행한다. 분할된 영역들은 신경망을 이용해 문자 인식을 하고, 인식된 문자들이 데이터베이스의 해당 속성값으로 저장된다. 스캔한 출력지는 의사들이 주석을 붙이거나 조건 검색을 위해 이미지 형태로 저장된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
• /
• pp.155-161
• /
• 2008

최근 들어 문서나 서류 등의 보관에 대한 중요성이 커짐에 따라 기존에 종이 형태로 관리하던 문서나 서류들을 편리하게 관리하기 위해 문서 전자화 시스템을 도입하고 있는 기업 및 기관들이 많아지고 있다. 과거에는 종이로 되어 있는 서류들을 전자화시키기 위해서 사람들이 해당 서류를 보고 컴퓨터에 데이터를 수작업으로 일일이 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 현재는 이러한 번거로움을 줄이기 위해 문서나 서류를 스캔하고, 스캔한 이미지에서 광학문자 인식(OCR: Optical Character Recognition) 기술을 이용한 방법으로 종이 형태의 문서들을 전자화하고 있다. 그러나 OCR을 통해 문자 인식을 한 이후에도 인식된 전체 문서에서 필요한 부분과 필요하지 않은 부분을 일일이 수작업으로 분류해야 하는 번거로움이 있다는 것이 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 문서 양식과 인식이 필요한 부분을 미리 지정해 놓고 문자 인식을 하는 방법 및 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문자 인식 속도를 향상시키고 보다 정확한 문자 인식이 가능하게 하여, 전체적으로 문자 인식의 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 대량의 정형화된 문서의 문자 인식에도 효과적일 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.623-626
• /
• 2003

본 논문에서는 현재 자동차 번호판의 형식이 구 번호판과 신 번호판 두 가지 유형으로 구성되어 있다는 점을 고려하여 번호판의 세부적 세그멘테이션의 성능을 개선하는 방법에 대하여 제시한다. 컴퓨터 비젼을 바탕으로 한 자동차 번호판의 인식방법과 문자인식방법은 비용면이나 간편성에서 맡은 장점을 가지고 있으며 여러 응용분야에서 사용될 수 있기 때문에 다방면에서 시도되고 있다. 본 시스템은 모폴로지 연산과 클러스트링을 이용하여 자동차 번호판 전체 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 다음으로 구번호판에서 신번호판으로 넘어가는 과도기적 단계에 있는 번호판들의 특징인 용도기능의 표시문자의 위치 차이를 이용하여 구 번호판과 신번호판을 먼저 분류한다. 분류된 번호판에서 두 번호판의 차이점인 차종기초 표시영역의 숫자를 나누어서 세그멘테이션함으로서 기존의 연구방법보다 개선된 세그멘테이션 능력과 이로 인하여 향상된 번호판 인식결과를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.315-317
• /
• 1999

미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 스트레인즈 어트랙터를 생성하는 수정된 에농 함수를 이용하여, 한글 2,350자에 대한 시계열 데이터의 혼도도를 분석하기 위해, 각각의 문자 0트랙터를 구성한 후, 프랙탈 차원을 나타내는 Box-counting Dimension 및 Natural Measure, Information Bit, Information Dimension 등을 구하여 문자 특징을 추출하는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.23%의 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
• /
• pp.208-211
• /
• 2004

본 연구는 필기체 한글 문자를 인식하기 위하여 한글 문자구조를 6개 기본구조로 분류한다. 각각의 한글 자음과 모음을 7-세크먼트, '/'(Left-Incline), '$\backslash$'(Right-Incline), '-'(Left-Right), '$\mid$'(UP-Down), 'c'(Circle), 'ㄱ'(Right-down), 'ㄴ'(Down-Right) 분리한다. 분리된 7-세크먼트에 대해 한글이 쓰여지는 위치에 따라 8개의 기본구조로 정의하여 세크먼트를 분리하여 레벨화한다. 따라서 본 연구는 문자를 자소(자음과모음)로 하여 7-세크먼트로 분리하는 필기체 자소분리 구조를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.1269-1282
• /
• 1993

본 논문에서는 종래의 결정론적 방법과 신경망을 이용하여, 인쇄체 한자를 인식하는 방법을 제안하였다. 먼저 한자를 구성하는 획성분의 4방항백터를 추출하였다. 다음에 구해진 방향벡터에 무게중심의 메쉬를 만든 다음, 각 메쉬내의 흑화소 길이로 8$\times$8의 특징 매트릭스를 구성하였다. 정규화한 특징 매트릭스 값은 14의 문자형식으로 1차 분류하기위해 신경망에 입력으로 하였고, 이 분류된 문자는 부수를 인식하는 부수인식 신경망에서 다시 2차분류하였다. 마지막으로 2차분류된 문자는 입력한사와 표준한자와의 유사도를 적용하여 최종인식을 행하였다. 본 알고리즘이 한자의 인치에 유효함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.280-283
• /
• 2011

인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제37권6호
• /
• pp.323-329
• /
• 2010

문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.56-60
• /
• 2009

오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.32-38
• /
• 1993

본 논문에서는 문자 인식을 위한 효율적인 대분류 방법을 제안하였다. 기존의 대분류 방법은 입력된 문자를 인식 대상문자마다 미리 작성된 표준 특징벡터와 유사와 계산에 의해 인식 후보문자들을 선정하는 것이었으나, 제안한 대분류 방식은 유사한 문자들을 같은 그룹으로 모아서 그 그룹에 속한 문자들의 평균 값을 대표값으로 사용하는 것이다. 문자의 영역을 몇개의 소영역으로 분할하고, 각 소영역에 해당되는 부분벡터로 ISODATA 알고리즘을 이용하여 적당한 수의 그룹을 형성한다. 입력분자의 부분정보에 해당되는 소영역의 부분특징벡터와 대응되는 그룹들과의 거리를 계산한 후, 부분과의 거리 값을 최종적으로 다시 모아서 전체 거리 정보로 이용한다. 이러한 대분류 방법은 일반적인 방법에 비해 처리속도 면에서의 향상과 분류면에서의 확실성을 갖게 되었다.