최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 지역적 연결요소 성분 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연결요소 성분은 전역 및 지역적 표준편차를 이용하여 연결성분을 추출하고 추출된 연결성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.
최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 에지-기반 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 성분은 캐니-연산자를 이용하여 검출하고 검출된 에지성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.
텍스트 마이닝은 비정형 데이터를 가정하므로 텍스트를 단순화된 모델로 표현하는 것이 필요하다. 현재까지 가장 많이 사용되고 있는 모델은 텍스트를 단순한 단어들의 집합으로 표현한 벡터공간 모델이다. 그러나 최근 들어 단어들의 의미적 관계까지 표현하기 위해 그래프를 이용한 텍스트 표현 모델을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 위한 기존의 연구 중에서 그래프에 기반한 텍스트 표현 모델의 방법들과 그들의 특징들을 주제별로 제시한다.
전자해도 표현 측면에서 구분한 종류는 공간적 위상관계를 표현하는 정보, 사물을 표현하는 오브젝트, 그리고 오브젝트의 속성정보를 표현하는 텍스트가 있다. 텍스트가 필요 유무의 구분 없이 동시에 화면에 표출될 때, 각각의 텍스트가 서로 중첩되면서 의미 파악이 힘들뿐만 아니라 화면 가독성에 많은 영향을 미친다. S-52 표준에서는 텍스트의 화면 표출 여부를 선택할 수 있도록 기능을 제공하고 있으나, 이는 모든 텍스트를 동시에 표출하는 것과 하지 않는 것일 뿐 텍스트 중첩 문제는 해결되지 않는다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 텍스트 중첩 유무 및 각 오브젝트의 정보를 바탕으로 텍스트의 표출 여부를 판단하는 방안을 제안하였고 이를 통해 전자해도의 가독성을 높이고 텍스트의 의미전달이 용이하도록 하였다.
본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.
이 글의 목적은 피터 메리만과 린 피어스가 편집한 <모빌리티와 인문학(Mobilities and the Humanities)>을 중심으로 '새 모빌리티 패러다임'과 그에 기초한 영상 및 문학 텍스트의 연구 사례들을 살펴보고, 그것들이 텍스트 연구 방법으로서 갖는 의의를 검토함으로써 모빌리티 텍스트 연구 방법을 모색하는 데 있다. <모빌리티와 인문학>은 '인문학'이라는 제목과 달리 대부분 문학 및 영상 텍스트와 그 미학을 다루는 논문들로 구성되어 있다. 이 글은 이 책에 실린 논문들을 자동차 모빌리티 시스템에 집중하는 논문들과 그렇지 않은 논문들로 구분해서 다룬다. 자동차 시스템은 오늘날 모빌리티를 상징적으로 보여주는 기계로서 과거 철도가 근대 초기 보유했던 것만큼 커다란 사회적·문화적 의의를 지니고 있기 때문이다. 우선, 자동차 모빌리티에 초점을 맞추는 논문들은 주로 모빌리티 시스템과 영상·문학 텍스트의 공진화 양상을 탐구한다. 여기서는 자동차 모빌리티 시스템과 로드무비 장르의 내적 상호작용, 일종의 텍스트로서 미디어화된 자동차 모빌리티, 여행소설과 '마비된 모빌리티'의 텍스트적 재현, 개별 자동차 여행의 특이성과 '기술적 무의식' 등의 문제를 다룬다. 그 외의 논문들은 모빌리티와 예술 형식의 관계를 중심으로 형식의 모빌리티 또는 모빌리티의 재현 문제를 탐구한다. '형식의 모빌리티' 또는 '이동하는 예술 형식', 리얼리즘적 재현을 통한 이동하는 세계에서의 '느린 장소 감각'(애착감, 친근감) 형성, 문학 텍스트의 '소급적 특징'에 기초한 허구적 서사의 (재)독해와 '대안 정치'의 가능성, 생활 글쓰기(일기)에 기록된 개별 여행자의 도시 모빌리티 경험 등에 대해 논의한다. <모빌리티와 인문학>의 의의는 크게 두 가지다. 첫째, 그 동안 텍스트 연구에서 충분히 다루어지 않았던 자동차 모빌리티에 주목하게 해준다는 점이다. 둘째, 새 모빌리티 패러다임의 관점에서 텍스트의 미학에 관한 새로운 논의를 가능하게 해준다는 점이다.
본 연구보고서는 Text Mining 가법을 기반으로 영문 특허텍스트 DB를 구성하는 텍스트 (Text) 부분의 경제성 및 피검색성을 정량적으로 평가하는 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 2차 가공된 영문 특허텍스트 DB의 성능을 일정범위 내에서 관리하는 품질관리모델의 개발 가능성을 탐색하는데 그 목적이 있다.
텍스트를 이용하는 새로운 데이타베이스 응용을 효율적으로 지원하기 위해 여러 가지 텍스트 검색 기법이 연구되었으며, 이러한 연구 가운데 효율적인 검색 기법으로 요약 화일 (signature file) 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 연구는 모두 영문 텍스트를 위한 연구이며, 한글 텍스트를 위한 요약 화일 기법에 관한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특성에 맞는 요약 화일 기법을 설계하고 아울러 제안한 기법의 실용성과 타당성을 검토한다.
새로운 연구를 시작하기 위해서는 과거의 연구 동향을 분석해야 한다. 이를 위해 많은 양의 과거 연구 데이터를 조사해야 하는데, 모든 데이터를 직접 분류하는 방법은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 비효율적이며, 텍스트 마이닝 기법을 활용한 키워드분석만으로는 연구 동향을 이해하기에 어려움이 존재한다. 이러한 전통적인 키워드 추출 방법의 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반 GPT 활용 기법을 제안한다. 본 연구에서는 특정 도메인에 대해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 키워드를 추출하고, 이러한 키워드를 해당 도메인의 데이터로 미세 조정(fine-tuning)된 GPT의 입력으로 사용한다. GPT 결과로 생성된 문장을 텍스트 마이닝으로 나온 결과와 비교 분석한다. 이를 통해 연구 분야의 동향 분석을 보다 쉽게 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 디지털 콘텐츠의 다양한 텍스트 효과 적용에 대해서 나타낸다. 디지털 콘텐츠에 텍스트 효과를 적용함으로서 영상의 의미를 보다 더 구체적으로 이해할 수 있고, 디지털 콘텐츠의 정체성이 드러나며, 콘텐츠의 성격과 그 진실성을 보다 명확히 이해 할 수 있다. 따라서 영상에 어떤 텍스트 효과를 사용하느냐에 따라 디지털 콘텐츠의 성격이 달라지고, 콘텐츠의 의미가 부각되고, 콘텐츠의 격과 질이 높이고, 관심과 가치를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 텍스트 효과 유형을 디지털 콘텐츠에 적용함으로써 다양한 영상 효과를 나타내고, 콘텐츠의 성격을 보다 구체화시킬 수 있고, 디지털 콘텐츠의 명확성과 관심과 흥미를 통하여 콘텐츠의 가치를 높일 수 있다고 사료한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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