• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.28-31
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• 2018

이 연구에서는 효율적인 입, 출금 관리를 위해 기존 어플리케이션들의 불편함을 개선한 '입, 출금 관리시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 출납관리 어플리케이션은 모든 내역을 사용자가 직접 입력하고 관리하는 방식으로 구현되어 있어서, 다수의 수입, 지출, 이체내역을 직접 입력해야하기 때문에 불편함과 오류들이 발생한다. 또한 남아있는 돈이 어느 계좌에 얼마나 남았는지 알 수 없는 문제점과 동일 은행에 2개 이상의 카드가 있는 경우 인식이 불가능하다는 문제점 역시 발생한다. 이런 문제점들을 개선하기 위해 계좌마다 보유액을 표시하도록 하고, 은행과 카드정보를 연결시켰다. 추가적으로 영수증의 텍스트를 인식해 내역을 저장함으로써 효율적으로 입, 출금 내역을 관리할 수 있도록 하였다. 본 어플리케이션의 기능은 크게 영수증 글자입력을 통한 내역추가, 사용자의 자산내역관리, 계좌 & 체크카드 연동, 더치페이 시스템 등이 있다. 영수증을 카메라로 찍어 필요 정보를 구별해 인식하고 지출 내역을 추가한다. 지출 내역을 추가할 때 필요에 따라 다른 사람들과 내역을 공유할 수 있다. 이 시스템을 통해 사용자는 더욱 쉽고 간편하게 입, 출금내역을 관리할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.415-417
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• 2015

사용자는 자신의 주변상황에 대한 정보를 수집 및 공유하기 위하여 SNS, 포탈사이트 및 커뮤니티를 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 특성을 고려한 지역정보 수집 아이디어와 방법론을 제시한다. 또한 각각의 웹 시스템의 데이터를 수집하여, 광범위한 지역정보를 마이닝을 수행하고 가공해내는 시스템을 제안한다. 이를 위해 해결해야하는 이슈는 다음과 같다. 각 웹시스템의 문서들은 운영 체제에 따라 인코딩이 달리 사용되는데, 흔히 발생되는 오류 중 하나인 문자깨짐 현상이 그 예이다. 해결방법으로써 문서가 작성된 운영체제의 인코딩정보를 획득해야하며, 이 정보는 서버에서 제공하는 헤더정보에 명시되었거나 문서내에 내장되어 있다. 하지만 일부 웹사이트는 인코딩 정보를 제공하지 않으며, 국가별 인코딩이 다르기 때문에 이를 알기 쉽지않다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝에 앞서 웹서버에서 제공하는 웹페이지를 읽어들여 인코딩정보를 획득하고, 문자의 깨짐없이 표시할 수 있도록 시스템을 구축하기 위해 Response Header, HTML의 meta tag 및 읽어드린 문서의 BOM(Byte Order Mark) 정보 및 인코딩 패턴을 통해 인식하도록 하여 글자 깨짐을 완하하도록 시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.4
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• pp.23-43
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• 2021

This study analytically examined library anxiety that various users felt when they use public libraries, by measuring it on K-LAS. The findings show that the library anxiety is varied depending on users' age, gender, academic careers, usage purposes, frequency of use and size of libraries. It suggested the guidance and education about the use of libraries, environmental improvement based on the remodeling of libraries, wearing of nameplates written in big characters for identifying librarians and the education for users' understanding and the provision of device and equipment manuals according the levels of users' experiences, as measures for overcoming the library anxiety, enhancing usage satisfaction and activating usage.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.592-598
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• 2021

Current cellular systems rely on a CBS protocol for emergency alert broadcast services. However, the CBS protocol just specifies the delivery of a limited text message. Therefore, foreigners, who are unfamiliar with local characters, may have some difficulties in understanding the received CBS text message. The CBS protocol also reveals a distinct restriction in delivering abundant information because of a limited number of text characters. In order to overcome the weak points of the current CBS protocol, we propose a display method of image information and URL on the screens of mobile terminals for the received CBS text message in this paper. The presented approach effectively utilizes the message structure of CBS for 5G cellular systems.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.16 no.3
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• pp.276-282
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• 2021

The system for recognizing text in natural scenes has been applied in various industries. However, due to the change in brightness that occurs in nature such as light reflection and shadow, the text recognition performance significantly decreases. To solve this problem, we propose an adversarial shadow generation and training algorithm that is robust to shadow changes. The adversarial shadow generation and training algorithm divides the entire image into a total of 9 grids, and adjusts the brightness with 4 trainable parameters for each grid. Finally, training is conducted in a adversarial relationship between the text recognition model and the shaded image generator. As the training progresses, more and more difficult shaded grid combinations occur. When training with this curriculum-learning attitude, we not only showed a performance improvement of more than 3% in the ICDAR2015 public benchmark dataset, but also confirmed that the performance improved when applied to our's android application text recognition dataset.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.16 no.3
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• pp.111-115
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• 2017

Terahertz waves are superior to conventional X-ray or Magnetic Resonance Tomography(MRI), and the amount of information that can be transmitted is as large as thousands of times that conventional X-ray or MRI. In addition, Terahertz waves have great performance in analyzing an object which have some layered structure. By using this advantage, we can extract the letters of a page by analyzing information such as absorption amount and reflection amount by irradiating a closed book with pulses of various frequencies within gap of a terahertz wave. However, in the image of each page using the Terahertz wave might be obtained various kinds of noise and the different character occlusion region. So, to extract letters from the terahertz image, we must take the noise and occlusion region away. We have been working to enhancement the image quality in various ways, and keep on studying de-noising processing for enhancement about the image quality and high resolution. Finally, we also keep on studying about OCR(Optical Character Recognition) technology, which based on pattern matching technique, to read letters.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.17-20
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• 2019

번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.25 no.8
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• pp.1059-1068
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• 2022

Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user's font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.18 no.1
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• pp.169-187
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• 2007

This study investigated search interface of Korea children's library and suggested how to improve problems. This study researched 4 types search interface of 27 children's reading room, public/private children's Korea home page designs and International Children's Digital Library. To sum up, when interface designers design children's search interface, they should consider following factors. The size of letters are avaliable changed which little readers want to the size of letters. Avaliable to imput the keyboard or the mouse. The size of icons should design easy to click children in size. Children's interface should design user oriented.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.465-466
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.