본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2가지 폰트 스타일, 3가지 폰트 그룹, 7가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font문자 인식기로 구성되는 OCR시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 결과는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에도 적용될 수 있다.
일반적인 한글 자동 인식 방법은 세선화 과정을 통한 문자의 골격 추추르 기본자소의 분리 및 인식과정으로 이루어진다. 그러나 이 방법은 복잡한 세선화 과정이 필요하고 잡음에 민감하여 전처리 과정에서는 많은 처리가 필요하며 인식과정에서는 복잡성을 피할 수 없다. 본 연구에서는 고딕체 한글의 기본자소들이 윤곽선의 방향 성분들로서 표현이 가능함을 보이고, 복잡한 세선화 과정이 필요없는 윤곽선 방향 성분들의 추출 방법을 보이며, 추출된 윤곽선 방향 성분들로 한글 문자를 자동인식하는 방법을 제안하였다. 구성된 시스템은 전처리 과정이 매우 간단하며, 잡음에 민감하지도 않고 한글 문자의 윤곽선 방향 성분들을 매우 빠르게 추출하였다. 패턴이 인식 과정도 문자열 패턴매칭 방법으로 대치되어 매우 빠르고 정확하게 한글 문자를 인식해 내었다. 인식율은 92%정도 되었다.
The character and differential species of Abies koreana community, a subalpine coniferous forest, on Mt. Hall a and its vegetation unit were reviewed, based on literature published up to date. Song and Nakanish (1985a) originally described Saso-Abietetum koreanae Song et Nakanishi 1985 for the community. At that time, we were fully justified in establishing the nomenclature. Nevertheless, against this nomenclature, Yim and Kim (1990) made a objection, and it was renamed as what is called Saso quelpaertensi-Abietetum koreanae (Song et Nakanishi) corr. Yim et Kim 1990. In their previous study(Yim et al., 1990) being the root of the nomenclature, however, they did not study on the full layers containing the moss layer of bryophyte and lichen for the stratification of the Abies koreana community, in spite of the importance of the species of moss layer for the selection of character and differential species of vegetation units belonging to Vaccinio-Piceetea Br.-Bl. 1939, and also the floristic composition from their study was not compared with that of the vegetation units of the subalpine coniferous forests in Korea Peninsula, Japan, Maritime Province of Siberia and Northeast China. Among the four character species selected by them, it is clear that Maianthemum bifolim and Lonicera maackii are species no having the characteristic value from the phytosociological viewpoint. Besides, Sasa quelpaerthensis described in their nomenclature is a synonym of S. palmata (Suzuki, 1978). Therefore, their nomenclature is invalid and comes under a contravention (Infringement of Priority) to the Code of Phytosociological Nomenclature (Barkman et al., 1986). Saso-Abietetum koreanae was amply justified also by author's recent study (Song, 1991)examined throughout the range of subalpine coniferous forest in Korea. With the discussion of justification of Saso-Abietetum koreanae, a association discussion was brought in the present review.
수식은 일반 문장에 비해 복잡한 구조와 다양한 문자와 기호가 사용되어 단순한 키보드 입력만으로는 모든 문자 집합을 입력할 수 없어 한글이나 워드 같은 문서편집기 내에서도 자체적으로 구현된 수식 편집기를 사용하고 있다. 수식을 올바르게 표현하기 위해 구문을 해석할 수 있는 의미가 될 수 있는 사전 학습 정보가 필요하다. 문자가 입력되더라도 크기와 위치 서로간의 관계에 따라 다른 수식으로 표현될 수 있기 때문이다. 즉 표현될 위치와 크기 등 문자와 기호들 간의 상호관계를 고려하여 수식의 형태를 트리 모델로 표현한다. 문자인식 응용의 한 분야로 문자나 기호(부호)를 인식하는 기술을 이미 널리 알려졌지만, 수식을 입력과 해석하는 방법은 일반적인 텍스트에 비해 복잡한 분석 과정이 필요하다. 본 논문에서는 수식의 문자를 인식하고 표현되는 위치와 크기의 결정을 빠르게 해석하는 수식 인식기를 구현하였다.
본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.
공동주택이 등장한 이래 지속적으로 고층화하고 있다. 한편 고층 공동주택의 화재위험성 및 화재로 인한 피해의 규모는 더욱 증대되고 있으며 많은 문제를 유발하고 있다. 그러나 화재안전을 위한 현재의 방법론과 법규정은 최소한의 규정이다. 본 연구의 목적은 고층 공동주택에서의 화재시 피난 특성을 분석하고, 한국 미국 일본의 피난관련 법규정의 분석을 통해 그 개선안을 제안하였다. 결과적으로 화재로 인한 예측되는 피해를 최소화하기 위해 법규정 및 실질적인 피난안전성능에 관한 검토가 필요하다.
본 논문은 3비트 열, 4비트 행 7비트 1바이트 부호체계를 갖는 한글정음부호체계에 대하여 데이터 전송효율 측면에서 분석하였다. 그 결과 한글정음부호체계는 원천부호화 규칙에 위배되는 부호의 총 사용빈도가 19.78%에 달하여 이 부호체계를 사용할 경우 데이터의 전송효율을 상당히 저해할 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서는 그에 대한 대책으로 원천부호화 규칙에 부합되는 새로운 한글정음부호체계를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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