충주고구려비(忠州高句麗碑)는 발견 이후 탁본(拓本)과 적외선 촬영 등을 통해 판독(判讀)을 시도하였으나 여전히 판독되지 않거나 서로 이견이 있는 글자들이 다수 존재하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 반사율변환이미징(RTI)과 3차원 스캐닝 기반의 디지털 가시화 결과를 이용하여 학제 간 디지털 판독을 수행하였다. 이를 근거로 동북아역사재단과 한국고대사학회가 주관하여 작성된 2019년 공동 판독안을 1979년과 2000년의 선행 결과와 정량적으로 비교하여 글자 변화에 따라 8가지 유형으로 분류하고 판독 성과를 고찰하였다. 공동 판독회의 중요한 성과는 기존에 판독되지 않았던 4개의 글자가 새롭게 확정되고, 28개의 글자가 처음으로 제시되었다는 것이다. 또한 선행 판독안에서 이견이 있었던 전면 68자와 좌측면 20자가 합의 과정을 통해 각각 한 글자로 확정되었다. 선행 판독문과 비교하여 '확정'으로 합의된 글자는 총 89자(22.6%)가 증가하였으며, '이견' 글자는 126자(32.0%)가 감소하였다. 이처럼 충주고구려비의 디지털 판독은 RTI와 3차원 스캐닝을 통해 선행 판독문을 재검토하는 데 기여하였다. 그러나 아직까지 확정되지 못한 채 판독이 유보된 상태로 남아 있는 글자들이 123자(31.3%)나 존재하므로 판독률을 높일 수 있는 연구가 꾸준히 필요하다. 향후 충주고구려비를 비롯한 금석문 판독의 고도화는 인문학과 이공학의 융합 연구가 기반이 되어야 하며, 지속적으로 개발되는 영상 분석 기술의 적용뿐만 아니라 글자 신호를 좀 더 가시화할 수 있는 판독 맞춤형 기술 개발에도 노력해야 할 것으로 판단된다.
웹 사이트에서 자동화 공격 도구를 이용한 다양한 종류의 공격을 방지하기 위한 보안 솔루션으로 CAPTCHA가 널리 이용되고 있다. 그러나 동시에 CAPTCHA를 해결하는 자동화 도구에 대한 연구가 진행되면서 CAPTCHA에 사용되는 텍스트 이미지(예: 숫자, 글자)를 더욱 어렵게 만들게 되었다. 그 결과 사용자도 CAPTCHA를 해결하는데 어려움을 겪게 되었고, 결론적으로 보안성을 높이기 위해 사용성을 감소시킨 결과를 초래 하였다. 본 논문에서는 텍스트, 오디오 및 이미지 기반 CAPTCHA로 분류하여 보안성과 사용성 측면에서 분석하고자 한다.
본 논문은 한글 자모 인식에 관한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구는 한글패턴을 독립된 자소의 부분패턴으로 나누어서 특정점들(끝점, 7굴곡점, T굴곡점)을 추출하여 각 굴곡점에서 연결되는 점과의 벡터를 글자의 크기에 관계없도록 하기 위해 크기가 1인 단위벡터를 구한 후 이들의 합성벡터를 생성한다. 생성된 합성벡터들의 수, 벡터들이 지준축과 이루는 각, 그리고 특정점들의 수로부터 한글의 기본 자모를 분류하는 과정을 연구하였다. 입력된 한글패턴은 이미 세선화가 된 자모패턴으로 하였다.
컴퓨터 이미지처리는 여러 분야에서 응용되고 있는데 어떤 특성을 만족하는 객체들의 계수를 자동으로 분류시키는 생물학분야, 편지봉투나 일반양식에 인쇄되어 있는 글자를 자동으로 검출하고 인식하며 초음파검사 혹은 X-Ray 촬영에서 이미지를 획득하여 향상시키는 의료분야, 지문 및 얼굴인식 등에 이용되고 있다. 최근 몇 년 동안 이미지인식, 형태론, 이미지데이터 압축에 관한 연구가 진전되면서 본 연구에서 형태론적인 기법을 사용하여 문자인식을 위한 전처리 혹은 후처리 단계에서 사용되는 이미지향상을 위해서 팽창, 침식, 골격화의 3단계를 적용하고 기존의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켰다.
본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.
소원방(巢元方)의 ${\ulcorner}$제병원후론(諸病源候論)${\lrcorner}$은 수(隋) 대업(大業) 6년(610년)에 저술된 병인(病因) 병기(病機) 제후학(諸候學)의 전문 서적으로, 중경(仲景)인용문이 많이 수록되어 있다. 그러나 책 중에는 '금궤' 및 '옥함(玉函)'이란 말은 보이지 않고, '중경(仲景)'이라는 글자가 포함된 내용은 ${\ulcorner}$상한론(傷寒論)${\lrcorner}$에서 찾을 수 없다. 다만 지금의 ${\ulcorner}$금궤요략${\lrcorner}$ 중에 처방이름이 서로 같고 함의가 서로 같은 단락이 있으나. 글자가 완전히 일치하지는 않는다. 추측컨대 소원방(巢元方)이 보았던 중경의서(仲景醫書)는 송(宋)의 ${\ulcorner}$교정의서국(校正醫書局)${\lrcorner}$ 에서 교정한 것과 차이가 있을 것으로 보이며, 분명 중경(仲景)의 의서(醫書)는 당시 유전(流傳)되었을 것이다. ${\ulcorner}$제병원후론(諸病源候論)${\lrcorner}$의 상한후(傷寒候)의 내용을 살펴보면 증후(證候)분류가 비록 상한(傷寒)에 속하기는 하지만, 지금의 ${\ulcorner}$상한론(傷寒論)${\lrcorner}$ 중에는 보이지 않고, 증후(證候)명칭이 중경(仲景)의 ${\ulcorner}$금궤요략${\lrcorner}$과 서로 같으니, 이는 이 내용이 원래 중경(仲景) 상한류(傷寒類) 의서(醫書)에서 인용되었음을 설명하는 것이다. ${\ulcorner}$제병원후론(諸病源候論)${\lrcorner}$ 에서는 중경(仲景)인용문 외에도 더 자세한 내용이 첨가되어 소원방(巢元方)이 중경(仲景)의 이론을 기초로 하여 학술내용을 더 다양하고 풍부하게 하였음을 알 수 있다.
우리가 다른 이들과 만나 대화하는 것은 극히 평범한 일이다. 하지만 대화뿐만이 아니라 의사소통마저도 힘들어하는 이들이 있다. 이들은 언어 장애를 가진 이들이다. 언어 장애에는 태어나면서부터 장애를 가지는 선천적 장애와 사고와 질병으로 인한 후천적 장애가 있다. 그 중 후천적 장애는 언어장애와 더불어 신체적 장애를 가진 이들이 있다. 이들을 본 논문에서는 중증 언어 장애인이라고 분류하였다. 중증 언어 장애인의 장애정도를 크게 글자 표현이 불가능한 상태로부터 4가지 단계로 나뉠 수 있다. 글자 표현이 불가능하지만 개체 선택이 가능한 1단계, 손 혹은 발을 이용하여 가부 결정만 가능한 2단계, 지체를 이용하여 표현이 불가능한 3단계, 그리고 마지막 4단계가 3단계의 표현마저도 불가능하여 의사소통이 전혀 불가능한 상태이다. 사고로 인한 후천적 장애인 경우 위의 4가지 단계중 하나의 단계에서 머물러 있지만, 루게릭병과 같은 병은 위의 4가지 단계를 몇 년에 걸쳐서 진행되기 때문에 일반적인 장비로써는 이 들과의 의사소통이 불가능하다. 본 논문에서는 위의 1,2,3단계의 중증 언어 장애인을 대상으로 그들이 의사소통을 정확하고 신속하게 전달하기 위해서 어떠한 인터페이스를 사용하는 것이 효과적인 방법에 대해 논해보고, 향후 발전될 방향에 대해서 그 방향을 제시하였다.
Jo, Sang-Hyun;Kim, Dae-Hoon;Kim, Yoon;Kwon, Sung-Ok;Kim, Woo-Jin;Lee, Sang-Ah
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.61-67
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2021
본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.
자동차 번호판 인식은 카메라의 발달과 무인자동차 주차 시스템, 불법 주정차 단속 등 응용 서비스의 증가로 부각되고 있는 텔레매틱스 분야의 핵심 기술이다. 특히 우리나라의 번호판은 영업용과 비영업용의 도색이 틀리고, 현재 4종류의 번호판 체계를 갖고 있다. 따라서 번호판 인식은 이들 번호판을 종류별로 분류하고 인식해야 되는 어려움이 있다. 본 논문은 레이블링 기법으로 번호판 종류를 분류하고, 지역 글자 인식에서 뭉개짐 현상이 발생하는 경우, 기존의 신경망에서 인식치 못하는 것을 차영상과 신경망을 이용하여 인식률 향상을 이루었다.
사람은 의사소통을 위해 음성, 글자, 몸짓 등 다양한 매개체를 활용한다. 오늘날 스마트폰의 발달로 문자의 비중이 높아지고 있지만 음성 대화는 여전히 사람들 사이에서 가장 많이 사용되어지는 의사소통 수단이다. 음성 대화는 녹음해서 음성 데이터로 남길 수 있다. 음성을 녹음하는 과정은 간편하지만 녹음파일에서 원하는 데이터를 찾는 것은 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 음성 데이터를 인식하여 텍스트화 시키고 문자화 된 데이터를 분석하여 사용자에게 효율적으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 사용자는 음성 데이터의 내용을 들어보지 않고 파악할 수 있으며 원하는 내용을 찾을 수도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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