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.
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.
야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
하이퍼텍스트는 문서검색 전산화의 새로운 대안을 제시하고 있으나 저작에 많은 시간과 노력이 요구되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 한글문서를 하이퍼텍스트 문서로 자동 변환하는 변환시스팀을 설계, 구현하였다. 문서는 사용자가 제공한 부제목형식의 정규표현식(regular expression)으로부터 논리적 구조가 분석되며 문서분할, 형태소분석, 대표카드결정 및 링크생성의 과정을 거쳐 하이퍼텍스트 문서로 변환된다. 시험운용 결과 본 시스팀은 대량의 한글문서를 적은 노력으로 실용성있는 하이퍼텍스트 문서로 자동 변환할 수 있음을 입증하였다.
현재 알려진 워터마킹 방법들은 주로 PN-수열과 같은 잡음 특성을 가진 이진 코드를 워터마크로 사용하고 있는데, 이것은 생성 과정에서 일정한 길이의 이진 코드가 주기적으로 반복되는 단점이 있다. 그러나 혼돈 수열(chaotic sequence)은 기존의 PN-수열을 대체할 수 있는 새로운 개념의 수열로 여러 가지 장점을 가지고 있어서 워터마크로 사용하기에 적합하다. 본 논문에서는 우리 실정에 적합할 뿐 아니라, 의미를 바로 알 수 있는 한글 텍스트를 혼돈수열로 변환하여 워터마크로 사용한다. 즉. 한글로 이루어진 저작권 정보론 워터마크로 만들어 영상에 내장하고, 내장된 워터마크를 추출하여 다시 한글로 변환하여 원 저작권자가 누구인지를 알 수 있도록 한다. 한글 텍스트를 워터마크로 사용하는 경우, 내장할 수 있는 텍스트의 길이는 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 한글 텍스트를 단일 실수로 함축하는 방법과 이것을 다시 복원하여 원래의 문장으로 재생하는 알고리즘을 사용하여 한글 텍스트의 길이가 길어지더라도 워터마크로 사용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 영문 텍스트 검색 엔진인 MG(Managing Gigabytes) 시스템과 한글 형태소 분석기 HAM (Hangul Analysis Module)을 이용하여 기가바이트 크기의 텍스트 데이타 처리가 가능한 한글 텍스트 검색 엔진 HMG(Hangul MG)를 구현하였다. 한글 처리를 위해 KSC 5601 완성형 코드를 사용하여 데이타베이스 구축 단계와 질의 처리 단계에서 사용하였다. HMG의 개발을 위해 MG 시스템의 렉시칼 분석기와 파서, 인텍스 구성 모률을 수정하였다. HMG 시스템의 유용성을 보이기 위해 웹에서 한글 소설을 검색할 수 있도록 하는 N NOD (Novel On Demand) 시스템올 구현하였다. HMG 시스템은 한글이 포함된 대규모 전문 검색 시스템의 구축에 활용될 수 있다.
카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행 하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.
디지털 시대에 인터넷에서 사용되는 모든 데이터는 디지털화되어 통신 네트워크를 통해 송신 및 수신된다. 따라서 디지털 데이터가 불법적인 사용자에 의해 변조되고 조작될 수 있기 때문에 기밀성과 무결성을 갖춘 암호화된 데이터를 전송하는 것이 중요하다. 스테가노그래피는 암호화 기법과 혼합되어 기밀성과 무결성을 함께 보장하기 위한 효율적인 방법이다. 커버 매체에 삽입되는 위치와 변화하는 어절 형태를 기반으로 비밀 메시지를 삽입하는 한글 텍스트 스테가노그래피 방법을 제안한다. 한글 텍스트 스테가노그래피에서 3.35%의 삽입용량과 0.4%의 파일 크기 변화를 고려할 때 실험결과는 Jaro_score 값이 0.946으로 유지할 필요가 있다는 것을 보여준다.
텍스트 마이닝의 기반이 되는 자연어 처리는 언어의 종류에 따라 처리 방법이 다를 수 있다. 특히 타 언어에 비해 비교적 표현의 자유도가 높은 한글은 어미의 활용에 따라서 여러 가지 단어의 형태가 존재한다. 이처럼 다양한 형태로 굴절하는 단어에서 변화하지 않는 부분을 어간이라고 하며, 효과적인 텍스트 마이닝을 위해선 어간을 추출하여 다양한 형태의 단어들을 단일화하는 과정이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 한글문서의 효과적인 텍스트 마이닝을 위하여 한글 어간 추출 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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