본 논문에서는 한글의 구조적 특징이 반영된 획들의 통계적인 분포에 근거한 필기 문자열의 기울기 보정 방법을 제안한다. 기존의 기울기 보정 방법들은 대부분 영문위주의 보정 방법으로, 영문과 달리 2차원적 구조를 갖는 한글에 적용하는데는 많은 문제가 있다. 일반적인 보정 방법을 적용할 경우 한글에 내재하는 강한 대각선획의 영향으로 인한 역보정의 문제가 가장 많이 나타나며. 기울어진 문자열을 제대로 보정하지 못하는 경우도 빈번하다. 제안하는 방법에서는 추출된 획들의 기울기 분포를 K-평균 군집법을 적용하여 수직획과 대각선획의 두 개의 군집으로 분류하고, 가우시안 분포로의 모델링을 통해 대각선획을 제외하고 수직획만을 이용하여 기울기 보정을 수행하였다. 임의의 필기자에 의해 필기된 우편봉투 주소 문자열 1,300개에 대해 제안하는 방법과 기존의 방법들을 적용하여 실험한 결과 제안하는 방법이 기존방법들에 비해 역보정률을 크게 낮추고, 기울어진 문자열에 대해 완벽한 보정 성능을 보여 그 우수성이 입증되었다.
인터넷 상에서 비밀 메시지의 통신 목표는 비인지성과 기밀성을 유지하는 것이다. 디지털 스테가노그래피는 메시지 존재 자체를 제3자가 감지하지 못하게 커버 매체에 비밀 메시지를 삽입하여 목적지에 전송하는 기법이다. 스테가노그래피는 암호화 기법과 혼합되어 기밀성과 무결성을 함께 보장하기 위한 효율적인 방법이다. 비밀(한글) 메시지를 삽입하기 위해 비밀 문자를 분리하고 암호표를 참고로 하여 이진화 코드로 변환하며, 커버 이미지를 두 영역으로 분할하며, 비밀 메시지와 두 번째 영역의 오른쪽 l-LSB 정보를 암호화와 교차 과정을 진행한 후 첫 번째 영역의 k-LSB에 은닉하여 스테고 이미지를 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험결과는 PSNR 값이 52.62로 허용 이미지 품질 수준임을 보여준다.
전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)등에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 매칭 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 매칭 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률(curvature)을 이용하여 기본획(primitive stroke)으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다. 제안된 매칭 알고리즘을 이용하여 다양한 실험을 하였으며 한글 스크립트로 구성된 경우 97.7%이상의 매칭률을 보여 주었고 한글 및 한자 흔합 스크립트에서는 94%이상의 매칭률을 보여 주였다.
Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.
텔레비전 시장이 HD 급으로 빠르게 변화하고 있다. 그러나 HDTV 에 적합한 한글 타이포그래피 가이드라인은 없는 실정이다. 본 논문은 HDTV 에서 가독성을 향상 시키기 위한 한글 서체, 글자크기, 글자 배경의 투명도에 대한 가이드라인을 제안한다. 가독성을 측정하기 위해 객관적 측정은 읽기 속도를 주관적 척도로는 선호도를 사용하였다. 실험 결과 HDTV 상에서 사용자는 기존의 SD 방송용 서체보다 획이 가는 서체를 선호하였으며 읽기속도 또한 높았다. 본문용 글자크기는 SD 급에서 사용하던 글자 크기보다 HDTV 에서는 작은 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 또한 글자가 표현될 배경의 투명도 실험에서는 배경과 대비를 40%로 유지한다면 가독성은 일정하게 유지되는 것으로 나타났다. 하지만 선호도에서는 40% 정도의 투명도에서 뚜렷한 선호를 나타냈다.
본 연구는 전자신문인 한경 KETEL의 기사 전문을 대상으로 키워드를 자동 추출하는 자동색인 시스팀을 구축한 것으로서 한글의 형태적 특성을 이용한 언어학적 분석기법을 적용해서 키워드 화일을 생성하는 법을 제시하였으며, 불용어리스트 조사표 용언인식표의 작성법을 상세히 기술했다. 본 연구에서 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 형태소 분석을 통한 자동색인 기법으로 만족할 만한 키워드를 추출할 수 있었다. 둘째, 아직까지는 컴퓨터에 의한 한글의 구문분석과 의미분석이 완전하지 못하므로 자동색인으로 추출된 색인어를 색인자가 조절함으로써 색인의 성능을 향상시킬 수 있었다. 셋째, 이 시스팀에서 만들어진 약 20,000어 정도의 키워드 화일은 향후 디소러스 작성에 기본 자료로 사용할 수 있다. 넷째, 본 시스팀에서는 역순사전을 활용해 조사표와 용언인식표 작성법을 제시하였는데, 이는 여러 자동색인 시스팀 설계에 적용될 수 있을 것이다.
현재 디지털 기기의 확산과 함께 일상에서 손으로 쓰는 글씨의 비중은 점점 줄어들고 있다. 키보드와 터치스크린의 활용도 증가에 따라 한글 필기체의 품질 저하는 어린 학생부터 성인까지 넓은 범위의 한글 문서에서 관찰되고 있다. 그러나 한글 필기체는 여전히 개인적인 고유한 특징을 포함하면서 가독성을 제공하는 많은 문서 작성에 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 손으로 쓴 한글 필기체의 품질을 개선하고, 교정하기 위한 목적의 어플 구현을 목적으로 한다. 제안된 어플은 CRAFT(Character-Region Awareness For Text Detection) 모델을 사용하여 필기체 영역을 검출하고, 딥러닝으로서 VGG-Feature-Extraction 모델을 사용하여 필기체의 특징을 학습한다. 이때 사용자가 작성한 한글 필기체의 음절 단위로 신뢰도를 인식률로 제시하고, 또한, 후보 폰트들중에서 가장 유사한 글자체를 추천하도록 구현한다. 다양한 실험을 통해 제안한 어플은 기존의 상용화된 문자 인식 소프트웨어와 비교할만한 우수한 인식률을 제공함을 확인할 수 있다.
본 연구는 한글 전용과 한자 혼용이 글의 이해 속도, 이해 정도, 내용의 기억에 어떤 영향을 미치는 가를 조사하기 위해 실시되었다. 한글 전용론과 한자 혼용론은 각각 나름대로의 논리를 가지고 서로 논쟁을 펼쳐왔다. 먼저 한글전용론의 주장을 살펴보면, 한자는 배우기 어렵고 쓰기도 불편해 쉽게 익힐 수 있는 한글을 사용해야 하며, 한자를 사용함으로 인해서 순 우리말의 발전이 방해를 받고, 글자 생활의 기계화와 출판 문화의 발달에 있어 한자는 이것을 어렵게 한다는 것이다. 반면에, 한자혼용론의 주장에 따르면, 한자말은 한자로 적을 때 그 의미의 파악이 빠르고 정확하고, 우리말 어휘의 절반 이상을 한자어가 차지하고 있으므로 한자를 가르치는 것이 국어교육의 지름길이고, 우리말에는 동음이의어가 많아서 한글로만 적을 경우 그 뜻을 식별하기 어렵고, 한자는 각 글자가 모두 뜻을 가지고 있으므로, 각각을 조합하여 새로운 의미의 단어를 쉽게 만들 수 있음은 물론이고 한글로 쓸 경우 길게 쓰여져야만 하는 것을 짧게 쓸 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 한자를 쓰지 않으면 우리의 전통 문화를 이어 받을 수 없으며 한자를 공통으로 쓰고 있는 동양문화권에서도 고립을 초래할 수 있다는 것이다. 이렇게 한글전용과 한자혼용에 대한 의견이 다양한 만큼 우리나라의 한자에 대한 정책도 그 갈피를 잡지 못하고 계속 바뀌어 왔다. 독립이후 정부에서는 법령과 훈령 등으로 모든 공문서에서의 한자사용을 금지하고 일반 사회의 문자 생활에도 한글을 전용할 것을 권고하지만 이 지침은 결국 공문서에만 한정되어 왔고 후에는 이것조차도 유명무실해졌다. 또한 중고등학교의 한자교육 정책도 수차례 변화되어 한글만을 배운 세대가 사회에 나와 여전히 한자가 사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.
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 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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