• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.430-433
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• 2010

최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.820-822
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• 2012

최근 모바일 기기의 보급이 일반화됨으로서 모바일 영상을 다루는 많은 응용프로그램이 개발되고 있다. 모바일 영상을 분석하여 정보를 추출한 결과를 인터넷 검색의 키워드로 연계함으로서 직관적인 멀티미디어 검색을 가능하도록 한다. 본 연구는 모바일 영상에 포함된 한글 문자영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자의 기하학적인 특징을 추출하고 이를 분석함으로서 후보 한글문자 영역을 검출하고, 검출된 후보 문자영역을 한글 자소 병합 알고리즘을 이용하여 병합한다. 그리고 후보 문자 영역을 한글 6가지 한글 문자 유형 특징을 이용하여 한글 문자 영역을 판별함으로서 최종적인 한글 문자영역을 검출한다. 실험결과, 문자영역 검출률의 성능 평가 요소로서 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.2
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• pp.872-877
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• 2012

We proposes the method to detect the Hangul character region from natural image using topological structural feature of Hangul grapheme. First, we transform a natural image to a gray-scale image. Second, feature extraction performed with edge and connected component based method, Edge-based method use a Canny-edge detector and connected component based method applied the local range filtering. Next, if features are not corresponding to the heuristic rule of Hangul character, extracted features filtered out and select candidates of character region. Next, candidates of Hangul character region are merged into one Hangul character using Hangul character merging algorithm. Finally, we detect the final character region by Hangul character class decision algorithm. Experimental result, proposed method could detect a character region effectively in images that contains a complex background and various environments. As a result of the performance evaluation, A proposed method showed advanced results about detection of Hangul character region from mobile image.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.3
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• pp.1718-1723
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• 2014

We proposes the method to detect the Hangul and English character region from natural image using structural feature of Hangul and English Characters. First, we extract edge features from natural image, Next, if features are not corresponding to the heuristic rule of character features, extracted features filtered out and select candidates of character region. Next, candidates of Hangul character region are merged into one Hangul character using Hangul character merging algorithm. Finally, we detect the final character region by Hangul character class decision algorithm. English character region detected by edge features of English characters. Experimental result, proposed method could detect a character region effectively in images that contains a complex background and various environments. As a result of the performance evaluation, A proposed method showed advanced results about detection of Hangul and English characters region from natural image.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.379-383
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• 2005

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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.396-399
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• 2011

모바일 기기의 보급이 확대됨으로서 모바일 기기에 내장된 카메라로 획득한 영상을 처리하는 다양한 종류의 응용프로그램이 개발되어 사용되고 있다. 대표적인 응용프로그램은 카메라로 찍은 영상의 사물 검색결과를 인터넷 검색엔진과 연계함으로서 키워드 입력 없이 검색할 수 있도록 하는 것이다. 본 연구는 그 중에서 한글 문자가 포함된 영상을 대상으로 영상검색 수행하는 연구로서 영상에서 한글 문자 영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자 구조 특징으로 한글 자소를 병합하여 후보 문자 영역을 추출하고 병합된 후보 문자 영역을 한글 6가지 문자 유형 특징을 기반으로 문자 영역을 여부를 판별함으로서 최종적인 문자 영역을 검출한다. 실험결과 문자영역 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.3
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• pp.15-22
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• 2019

In this paper, we proposed a Hangeul detection method using structural features of histogram, consonant, and vowel to solve the problem of Hangul which is separated and detected consonant and vowel The proposed method removes background by using DoG (Difference of Gaussian) to remove unnecessary noise in Hangul detection process. In the image with the background removed, we converted it to a binarized image using a cumulative histogram. Then, the horizontal position histogram was used to find the position of the character string, and character combination was performed using the vertical histogram in the found character image. However, words with a consonant vowel such as '가', '라' and '귀' are combined using a structural characteristic of characters because they are difficult to combine into one character. In this experiment, an image composed of alphabets with various backgrounds, an image composed of Korean characters, and an image mixed with alphabets and Hangul were tested. The detection rate of the proposed method is about 2% lower than that of the K-means and MSER character detection method, but it is about 5% higher than that of the character detection method including Hangul.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6B
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• pp.820-827
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• 2001

한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.2
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• pp.112-123
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• 1990

This paper presents a vertex-detecting of Hanguel patterns using nested contour shape. Inputed binary character patterns are transformed by distance transformation method and make a new file of transferred data by analysis of charactersitcs. A new vertex-detecting algorithm for recognizing Hanguel patterns using the two data files is proposed. This algorithm is able to reduce the projecting parts of Hanguel pattern, separate the connecting parts between different strokes, set the code number by transformed value of coorked features. It makes the output of results in order to apply the Hanguel recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1318-1320
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• 2013

본 논문은, 도로표지 영상의 자동 획득, 관련 정보의 검출/인식 및 온라인 갱신 기능을 갖는 차세대 도로표지 관리시스템에 요구되는, 도로표지 영상으로부터 방향지시 정보과 국문지명을 검출하는 방법을 제안한다. 자획 폭 변환을 사용하여 비텍스트 정보를 구분하고, 한글 템플릿 매칭을 사용하여 국문 지명의 영역을 검출한다. 제안한 방법은 실제 도로표지 영상에 대해서 98%의 방향지시 정보 검출율과 92%의 국문지명 검출율 성능을 보였다.