욕설은 게임 내 가장 큰 불쾌 요소 중 하나이다. 지금까지 게임 사용자들의 욕설을 방지하기 위해서 금칙어를 기반으로 필터링 해왔으나, 한국어 특성상 단어를 변형하거나 중간에 숫자를 넣는 등 우회할 방법이 다양하기 때문에 효과적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 온라인 게임 'Archeage'에서 수집된 채팅 데이터를 기반으로 딥러닝 기법 중 하나인 콘볼루션 신경망을 사용하여 욕설을 탐지하는 모델을 구축하였다. 한글의 자음, 모음을 분리하여 실험하였을 때, 87%라는 정확도를 얻었다. 한 글자씩 분리한 경우, 조금 더 좋은 정확도를 얻었으나, 사전의 수가 자소를 분리한 경우보다 10배 이상 늘어난 것을 고려해보면 자소를 분리한 것이 더 효율적이다.
공공정보시스템에서 외래어 표기법에 어긋나는 귀화자 성명이나 브랜드명(법인명)을 사용할 경우에, 비표준 확장한글을 인식하지 못하여 성명이나 주소를 포함하는 글자가 "?"로 표시되는 깨짐현상이 발생하여 공공서비스 이용에 많은 불편함을 초래하고 있다. 그 원인으로는 첫째로, 외래어 표기법을 준수하지 않았다는 것, 두 번째로는 기존에 구축된 공공정보시스템 대부분이 'EUC-KR' 인코딩 방식을 사용하고 있으므로 비표준 확장한글을 표현하지 못하고 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 기존의 운영환경을 그대로 유지하면서, 비표준 확장한글을 지원할 수 있는 시스템 운영방안을 제안하였다. 연구결과는 실제 공공정보시스템 운영시에 적용할 수 있으며, 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다.
CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
대한민국의 스마트폰 보유자 수는 1300만 명 이상으로 세계최고의 수준을 자랑하고 있다. 그에 따라 스마트폰의 다양한 기능을 활용해 손쉽게 필요한 정보를 얻을 수 있어졌다. 본 논문서는 스마트폰 의 GPS기능과 카메라 기능을 활용해 쉽고 새로운 방법으로 서울시관광지를 검색 할 수 있는 기능을 제안한다. 기존에는 관광지의 이름을 이용해서 검색하는 방법이 일반적이었다. 검색의 정확성을 요할 수 있지만 사용자가 관광자의 이름을 모르는 상활에서는 검색에 어려움이 있었다, 하지만 이미지를 이용해 관광지를 검색하므로 사진 한 장만 있으면 바로 이미지의 검색이 가능해서 글자 검색의 한계를 극복 할 수 있었다. 논문에서는 이미지 비교알고리즘 중 색의 분포도를 이용한 이미지 비교알고리즘을 기술하고자 한다. 그리고 안드로이드의 GPS기능을 이용해 사용자의 위치와 관광지의 위치를 구글맵에 표시해서 사용자가 관광지를 보다 쉽게 찾아갈 수 있는 방법에 대해서도 기술했다.
재난문자서비스는 이동통신망을 기반으로 셀 안의 모든 가입자에게 재난경보 메시지를 신속하게 전달한다. 국내 재난문자서비스는 2G 와 4G 이동통신망에서 재난경보 메시지 전송 서비스를 제공한다. 또한 5G SA 망에서 고도화된 재난문자 서비스를 계획 중에 있다. 그러나 현 재난문자서비스는 제한된 글자 수의 국내문자 메시지만을 전송한다. 따라서 외국인 등 취약 계층에게 실용적이지 못한 단점이 있다. 일본의 재난문자서비스는 번역 앱을 이용하여 외국인에게 번역된 재난문자 메시지를 제공한다. 그러나 번역 서비스는 오역 등의 위험을 내포한다. 본 논문에서는 외국인 등이 직관적으로 이해 가능한 이미지 등을 표출하는 앱 방식을 소개한다. 재난문자서비스와 이미지 표출 앱의 연계를 통하여 외국인 등 취약 계층에게 효율적인 재난경보 메시지를 전송할 수 있다.
본 논문에서는 Scene Text Detection의 새로운 프레임워크인 TextFuseNet에 영상처리 관련 기술인 선명화 기법을 제안한다. Scene Text Detection은 야외 간판이나 표지판 등 불특정 배경에서 글자를 인식하는 기술이며, 그중 하나의 프레임워크가 TextFuseNet이다. TextFuseNet은 문자, 단어, 전역 기준으로 텍스트를 감지하는데, 여기서는 영상처리의 기술인 선명화 기법을 적용하여 TextFuseNet의 성능을 향상시키는 것이 목적이다. 선명화 기법은 기존 Sharpening Filter 방법과 Unsharp Masking 방법을 사용하였고 이 중 Sharpening Filter 방법을 적용하였을 때 AP가 0.9% 향상되었음을 확인하였다.
한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.
하나의 폰트를 제작하기 위해서, 로마자 폰트는 200여자만 디자인하면 되지만, 한글 폰트는 11,172자나 되는 많은 글자를 하나하나 디자인해야 하는 어려움이 있다. 하나의 한글 폰트 제작에 많은 시간과 노력이 드는 기존 문제점을 해결하기 위해, 메타폰트와 같은 프로그래머블 폰트를 이용하는 방법이 제안되었으나, 이를 실제 사용하는 것은 용이하지 않다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 한글 가변폰트 서비스를 위한 한글 매개변수 조절 서비스 "STEMFONT'를 개발하였다. 본 논문에서는 STEMFONT 서비스에 대한 소개와 더불어 서비스 기능에 맞는 인터페이스 구성에 대해 설명한다. 이러한 인터페이스를 통해 사용자들이 쉽게 폰트를 제작할 수 있다.
본 논문에서는 시중에서 판매되는 점자학습 기기의 단점들을 보완한 점자학습 보드를 제안한다. 학습 보드는 다음과 같은 기능을 수행한다. 첫째, 자음, 모음 등의 기초적인 글자 학습, 단어와 문장 학습, 게임학습, 총 세 가지의 학습 모드를 지원하는 기능. 둘째, 사용자의 학습 데이터를 분석하여 마지막 학습 일자, 학습 진행 상황 등의 다양한 요소를 고려한 학습, 복습 내용을 자동으로 업로드하는 기능. 셋째, 기기에 연동된 애플리케이션을 통해 학습상태를 확인하고 기기를 조작하는 기능. 넷째, 학습 보드와 앱의 음성안내, 생체인식을 사용한 로그인, 음성인식을 통한 언어 변환, 보드 자동 교체 등의 사용자 편의성을 위한 기능이다. 본 논문은 이를 통해 점자학습에 대한 접근성을 높여 시각장애인의 문맹률 감소를 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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