본 논문에서는 눈을 깜빡(eye-blink)일 때 발생하는 안전도(EOG, electro-oculogram) 신호를 이용하여 손을 사용하지 않는 가상현실 HMD(head mounted display)용 키보드 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 디스플레이 소자, 자이로스코프센서, 중력센서, 뇌전도(EEG, electro-encephalogram) 센서 등으로 구성되며, 시스템의 제어 및 그래픽 처리 등을 위한 Unity3D 엔진으로 가상현실 HMD용 키보드 시스템을 구현하였다. 구현된 키보드의 방식은 한글의 경우 천지인 키보드 방식을 사용하였으며 영어, 숫자, 기호의 경우 $3{\times}4$ 방식을 사용하여 공간상의 문제를 해결하였다. 구현된 시스템을 통해 손을 사용하지 않고 목의 움직임과 안전도만으로 가상현실 HMD의 키보드 입력이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 키보드를 사용하지 않는 PDA 등 휴대형 컴퓨터에서 입력의 수단으로 사용하는 온-라인 문자 인식기를 위한 문자 필기글꼴을 제안하였다. 제안된 필기글꼴은 키보드를 통하여 입력 가능한 수준의 한글 자소와 영숫자이며, 필기글꼴의 정의를 위하여 한글의 풀어쓰기 글꼴과 영문자의 PDA용 필기 패턴인 그래피티 문자를 분석하여, 한글과 영숫자 입력 모드 전환이나 필기 영역의 구분 없이 연속 필기하여도 인식 가능하도록 중복되는 글꼴을 갖지 않도록 하면서 최대한 원형을 유지하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 필기글꼴의 타당성을 고찰하기 위하여 그래피티 문자를 알고 있는 PDA 사용자 그룹과 일반인들을 대상으로 인지도와 만족도를 조사하였다. 두 피실험 그룹의 영숫자 및 한글의 자음의 인지도 및 만족도는 98% 이상이었고 한글 모음의 경우 95% 이상의 긍정적인 반응을 얻었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권1호
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pp.53-57
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2003
Chaos theory is a study researching the irregular, unpredictable behavior of deterministic and non-linear dynamical system. The interpretation using Chaos makes us evaluate characteristic existing in status space of system by tine series, so that the extraction of Chaos characteristic understanding and those characteristics enables us to do high precision interpretation. Therefore, This paper propose the new method which is adopted in extracting character features and recognizing characters using the Chaos Theory. Firstly, it gets features of mesh feature, projection feature and cross distance feature from input character images. And their feature is converted into time series data. Then using the modified Henon system suggested in this paper, it gets last features of character image after calculating Box-counting dimension, Natural Measure, information bit and information dimension which are meant fractal dimension. Finally, character recognition is performed by statistically finding out the each information bit showing the minimum difference against the normalized pattern database. An experimental result shows 99% character classification rates for 2,350 Korean characters (Hangul) using proposed method in this paper.
기존의 전화기 자판은 여러 번의 키 누름에 의해 입력해야 하는 숨겨진 자음과 모음의 배열 때문에 문자 입력에 많은 불편이 따른다. 본 논문에서는 보다 쉬운 한글 입력을 위해서 휴대용 전화기의 키패드(Keypad)에 대한 분산형 한글 자판 배열과 그 자판 배열을 이용해서 쉽게 한글 문자를 입력할 수 있는 사용자 중심의 대화형 방법을 제시한다. 모든 단자음과 단모음이 키에 나타나 보이도록 중복 할당시키고 입력하고자 하는 글자를 구성하는 자소를 필기순서에 따라 해당키를 한번씩만 눌러서 입력할 수 있도록 했다. 또한 복자음이나 복모음의 입력을 글자의 필기 순서와 동일하게 입력하도록 하여 사용자의 문자 입력에 대한 부담이 최소화 되도록 했다. 모의실험을 통하여 기존의 방식보다 입력에 필요한 키 동작의 횟수가 줄었음을 확인했다.
제한된 휴대폰 자판에서 효율적인 한글 입력을 위한 방법으로서 본 논문에서는 고정적인 한글 자소의 버튼 배치를 하지 않고, 사용자가 입력하는 한글의 상태에 따라 동적으로 변하는 S/W 자판을 제안한다. 이와 동시에 방향키와 숫자키의 동시 사용 가능한 입력 방식을 제안함으로써 기존의 휴대폰 한글 입력 방식이 가지는 다양한 문제점을 해결하였다.
고도 정보사회의 진전에 있어 정보의 수집, 정보의 전달 등을 위해, 여러 IT기기가 사용 되어지고 있다. 이러한 상황 속에서 IT기기를 장애자나 고령자를 포함, 누구나가 쉽게 이용 할 수 있도록 하는 유니버설디자인은 매우 중요한 일이다. 특히 상체부자유자의 인터페이스 장치로서 시선입력장치가 주목 받고 있다. 이러한 시대적인 흐름에서 본 연구에서는 Eye-gaze Interface를 이용한 시선입력만으로 컴퓨터상에서 한글입력이 가능한 한글 입력 시스템을 개발 제안한다. 또한 본 연구의 목적으로는 기존의 키보드, 마우스에 의한 입력장치와 Eye-gaze Interface를 이용한 입력 장치와의 정점과 단점을 비교 분석하고, 정보 사회에 있어서의 장애자와 고령자들의 Barrier Free에 관한 연구를 기본 목적으로 하고 있다 본 연구의 Eye-gaze Interface는 Eye Tech Digital System회사의 Quick Glance System를 사용한다 장애자와 고령자를 대상으로 한 사용자 평가 실험에 의해 실험을 진행 하였으며, 한글의 음운규칙에 관한 연구를 기초로 한글뿐만 아니라 영어, 일본어가 입력 가능한 입력 시스템을 제안한다. 이것은 컴퓨터 조작이 곤란한 장애자와 고령자가 일반인과의 자연스러운 커뮤니케이션이 가능하도록 한 것이다. 향후 Eye-gaze Interface를 이용한 응용분야 또한 게임, 영상, Eye Book, 자동차운전 둥 다양한 분야에 적용 가능하리라 기대된다.
이동통신용 전화기의 숫자 자판에서 다수의 한글 자소가 한 개의 키에 할당되기 때문에 한글 입력에 많은 번거로움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 번거로움을 최소화 하기위해서 모든 단자음과 단모음이 키에 모두 표시되도록 설계한 분산형 한글 자판 배열과 글자를 구성하는 자소를 필기순서에 따라 해당키를 한번씩만 눌러서 입력할 수 있도록 하는 사용자 중심의 새로운 한글 입력 방식을 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 방식들에 비해서 키누름 동작에 따르는 입력 효율이 높은 것을 확인했다.
본 논문에서는 문자의 형식정보를 이용하여 인식대상 문자군을 분할하여 인쇄체 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 인식대상 문자를 전체 7개의 형식으로 나누는데, 한글 문자의 경우 자소 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류하며, 영·숫자 및 기호 문자의 경우 1개의 형식으로 분류한다. 각 문자형식에 따라 입력 문자 영상을 몇 개의 인식단위로 나누고, 이에 대한 방향각도 특징을 추출하여 신경망 인식기에 입력하여 인식한 후 인식된 각 인식단위를 조합하여 문자인식을 한다. 각각 구현된 7가지 형식별 문자인식기를 단순 스위칭 및 통합 방법과 두 방법의 변형 방법 등 7가지의 방법으로 결합하여 최종 문자인식을 하였다. 실험 결과, 단순 스위칭 방법은 98.62%, 단순 통합 방법은 90.54%, 나머지 5가지의 변형 방법들이 97.35%에서 98.65%의 인식 성능을 보였다.
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 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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