본 연구의 목적은 UX/UI 디자인에서 아이콘 요소로 활용되고 있는 특수 문자의 체계를 정리하여, 명확하지 않은 사용 규정에 대한 개선 방향의 근거를 마련하는 것이다. 목적을 달성하기 위한 연구 방법으로 UX/UI 디자인과 특수 문자의 이론적 배경을 고찰하고, 특수 문자와 UX/UI 디자인의 연관성 및 당위 과제를 발견하였다. 그리고 사례연구로 기업의 UX/UI 아이콘 디자인 가이드라인에서 활용되고 있는 특수 문자의 체계를 정리하여 연구 결과를 도출하였다. 분석 결과, UX/UI에서 활용되고 있는 특수 문자 종류는 도형 문자, 수학 기호, 문장 부호, 괄호였다. 그리고 분석사례에서 공통으로 빈번하게 사용되는 특수 문자는 ▶, ♥, ★, ○, ⊙, +, ×, ⋯ 였고, 이에 대한 사용 체계를 정리하여 표준화 근거 자료로 제시하였다. 본 연구의 자료가 특수문자 체계화에 관한 연구의 관심도를 높이는 데 기여하고, 향후 기준의 틀을 마련하는 데 도움이 되기를 기대한다.
과학기술정보 서비스를 위한 메타데이터 작업에서 특수문자의 표기법은 항상 중요한 문제였다. 그러므로 본 연구에서는 특수문자의 표기법의 표준화를 위한 방안을 모색하는 작업을 하였다. 이를 위하여, KISTI의 YesKisti에 나타난 특수문자의 다양한 표기사례를 조사하고, 특수문자 표기문제를 표준화의 관점에서 관련된 주요한 현안과 표준동향을 검토하였다. 그런 다음 국내 환경에서, 과학기술정보 특수문자 표기의 표준화를 위한 요건과 과제를 도출하였다.
우리 문자는 자모의 조합된 언어문자이기 때문에 그 수가 방대하여 수천개의 식별기구를 필요로 할 뿐만 dkl니라 재조가 복잡하며 대부분이 유이문자이기 때문에 Patttern 인식문제에 잇어서는 허다한 난점이 있다. 따라서 이들 재조상에서 오는 문제점을 분석, 평가하하여 최적조건을 결정하고, 특징추출에 노이적별함수의 적용은 다른 문자에서는 볼 수 없는 한글 문자에 관한 한 특수한 장점으로 나타난다는 것을 확인하여다. 이 특수점을 Systen의 서례에 최대한으로 적용하여 3분지 1이상의 System축소를 보았다. 인식방버버으로서는 표본 Pattern을 추출해 내서 Register에 기제한 다음 인식 Matrix에 의하여 식별하였다. 식별된 문자는 판정논리에 의하여 특수Parameter를 추출하였다. 이논적인 입증을 위한 몇가지의 실험적인 검사를 가하였으며 이 과정에서 얻어진 모든 자료들은 이 분양의 연구에 매우 유익한 기초자료를 제공할 것이로 보며, 한글문자의 Patterndlstlr에 관한 실마리가 잡혀졌다고 보겠다.
본 논문은 쿠폰 정보를 문자메세지 형태로 사용자 휴대폰으로 전송한 후 인식하는 시스템을 제안한다. 쿠폰 정보는 데이터베이스에서 아이디 값으로 표현하며 이 아이디 값을 문자메세지에서 암호화된 특수문자의 조합으로 표현한다. 전송된 문자메세지를 카메라를 이용하여 영상을 획득하며 이 영상에서 아이디를 인식한다. 이식된 아이디는 데이터베이스에서 키값으로 쓰이며 해당정보를 검색하고 쿠폰의 정보를 표시한다. 문자메세지에 표시되는 특수문자는 각 제조사별 혹은 모델 별로 형태나 색이 다르게 나타난다. 실험에서는 휴대폰은 한국에 출시되어있는 20 여 종을 대상으로 하였고 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.
자동차 전조등에서 얻을 수 있는 자료는 차량마다 가지는 각각의 다양한 패턴과 문자 숫자 및 특수문자이탈 문자나 숫자 그리고 특수문자의 경우는 저장된 데이터베이스의 활용으로 그 차량에 대한 정보를 검색할 수 있다. 하지만 전조등의 경우에는 부분적인 패턴만이 있다면 숫자나 문자들의 정보에 의존할 수 없게 된다. 본 논문에서는 무늬가 가지는 특징의 추출을 이용하여 발생하고 있는 교통사고나 기타 사건의 발생시 부분적인 영상만이 획득되더라도 정색을 통한 후보 차량의 정색이 가능하도록 영상의 특성 값들을 구성하러 조합하였다. 본 시스템은 사고차량의 추적 및 교통사고에서보다 효율그인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.
본 연구는 휴대전화기의 문자메시지 전송UI가 사용자 만족도에 미치는 영향에 관한 것이다. 휴대전화기의 문자메시지 전송UI은 한글, 영문, 숫자, 특수문자, 기능키의 조합으로 이루어지고, 연구결과 사용자 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것은 한글 모음 입력임이 입증되었다. 가장 만족도가 높은 모음 입력방식은 점과 선을 이용하여 모음을 조합하는 방식이며, 짧은 동선과 그로 인한 입력시간 단축이 주요인이었다. 조사방법은 사용자 대상 설문조사를 사용하였고, 연구 방식은 문장을 입력할 때의 각 휴대전화 문자입력 UI의 동선과 버튼을 누르는 횟수를 비교 분석하여 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 프로그래머의 알고리즘이 표현된 flowchart의 영상을 입력받아 C언어 코드로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이진화 처리한 영상으로부터 flowchart 기호들을 인식하기 위하여 chain code 방법을 이용하였고, flowchart 기호에 기술된 영문자 및 특수문자의 인식을 위하여 가로 및 세로 히스토그램을 이용하여 한 문자색 분할한 후 각 문자들을 구성하는 흑화소 pixel의 합과 chain code 방법을 사용하였다. 가로 및 세로 투영을 이용하여 흐름선을 인식함으로써 flowchart의 논리흐름을 파악할 수 있었다. 이 시스템을 수치연산에 적용하여, 프로그래머의 알고리즘에 부합하는 프로그램이 작성되어짐을 확인할 수 있었다.
TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.
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.
본 논문에서는 인쇄체 텍스트 영상에 대한 문자열 분리 방법과 어절 분리 방법을 제안한다. 문자열 분리 방법은 수평 투영 프로파일을 분석하고, 오분리된 문자열에 대하여 재귀적 투영 프로파일 (Recursive Projection Profile) 분석을 수행한다. 어절 단위 분리는 문자열에 대한 연결요소 분석을 통하여 gap을 검출한 후, 계층적 군집화 기법에 의해 어절과 어절 사이에 존재하는 gap을 판별하여 어절 분리점을 결정한다. 또한 어절과 어절 사이에 존재하는 특수기호를 검출하여 어절 분리점을 추가하기 위해서, 연결요소의 종횡비와 골격선(skeleton)의 형태적 특징을 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 총 84 개의 텍스트 영상에 대하여 실험하였고, 국내 상용 OCR 소프트웨어인 아르미와 성능 비교하였다. 최종 어절 분리에 대하여 제안 방법과 아르미가 각각 99.92%와 97.58%의 성능으로 측정됨으로써 제안 방법이 아르미에 비해 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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