• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1267-1270
• /
• 2010

현재 타블렛PC, 전자칠판, 디지털 키오스크 단말, 은행 ATM기기 등에서 키보드 및 버튼이 아닌 터치패널을 이용해 사용자가 더욱 직관적인 입력을 할 수 있도록 지원하고 있다. 나아가 이러한 터치패널은 하나의 접점만 인식하는 것이 아닌 현재 기술로 여러 개의 접점을 인식하는 멀티터치 방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티터치 환경에서의 다중 입력을 통한 사용자 인증 방식에 대한 아이디어를 소개하고자 한다. 멀티터치 환경에서의 비밀 번호 입력으로 이전의 싱글터치 기반에서 1글자씩 입력되던 비밀번호가 멀티터치 기반에서는 2개 이상의 글자로 입력될 수 있다. 멀티터치 기반의 패스워드 입력은 단순히 [ 1, 2, 3, 4 ] 로 입력되던 패스워드를 [ (1,3), 2, (3,4), (1,2,3) ] 와 같은 방식으로 설정함으로써 사용자 패스워드의 암호화 강도를 높이고 패스워드 노출 위험을 줄이려 하였다. 본 연구는 나아가 멀티터치 기반에서 사용자 패스워드를 넘어 개인 인증을 위한 보안 기술 연구의 초석으로 활용 될 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.25 no.5
• /
• pp.1011-1019
• /
• 2015

CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) is a test used in computing to distinguish whether or not the user is computer or human. Many web sites mostly use the character-based CAPTCHA consisting of digits and characters. Recently, with the development of OCR technology, simple character-based CAPTCHA are broken quite easily. As an alternative, many web sites add noise to make it harder for recognition. In this paper, we analyzed the most recent CAPTCHA, which incorporates the addition of the natural images to obfuscate the characters. We proposed an efficient method using support vector machine to separate the characters from the background image and use convolutional neural network to recognize each characters. As a result, 368 out of 1000 CAPTCHAs were correctly identified, it was demonstrated that the current CAPTCHA is not safe.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.139-142
• /
• 2001

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 침식, 골격화의 2단계를 적용하여 기종의 연구 방법과 비교하여 이미지획득 시간을 줄이고 이미지를 향상시켜 문자를 인식하는 알고리즘을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1991.10a
• /
• pp.300-306
• /
• 1991

본 논문에서는 온라인 한글 인식을 위하여 퍼지소속함수를 사용하였다. 획의 오인식으로 인한 문자의 오인식 문제를 해결하기 위하여 인식 시스템 내에서 획을 퍼지집합으로 표현하며, 자모를 인식하는데 사용되는 획의 중심점들 간의 방향은 퍼지소속 함수로 정의하여 추론한다. 본 논문에서 제시하는 퍼지추론 방법은 같은 획으로 시작되는 모든 자소에 대하여 적용되며, 애매모호한 상황하에서도 인식을 수행한다. 따라서 퍼지소속함수를 사용한 시스템은 종래에 오인식 되었던 애매한 글자들을 정확하게 인식할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.493-501
• /
• 1993

본 논문에서는 한글의 자소간 흘림의 연속 필기를 허용하는 원고 작성기의 구현을 연구하였다. 이러한 온라인 한글 필기의 응용에서는 신속한 인식속도를 갖는 인식방법이 요구되며, 인식중에도 계속적인 필기가 가능하도록 하여 사용자에게 편의를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이와같은 요구사항을 만족시키기 위하여 스트링 정합방법에 기반한 신속한 인식 방법을 사용한다. 또한, 글자인식과 필기데이타 수집이 병행적으로 처리되도록 구성됨으로써 원고작성시에 자유로운 필기동작이 가능하도록 하였다. 실험결과 50명이 쓴 21,076자에 대하여 88.96%의 인식률을 제공하였으며, 제안하는 구현 방법이 원고작성 응용에 적합하게 동작함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.488-490
• /
• 2011

본 논문에서는 문서 영상에서 글자 분할 및 인식이 필요 없는 단어 검색 알고리즘을 제안한다. 글자 분할을 하지 않고 검색하기 위해 영상 검색에 사용되는 SIFT특징을 이용하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자가 입력한 질의어를 질의 영상으로 변환하고, 질의 영상에서 SIFT특징을 추출한다. 추출된 특징은 문서영상에서 추출한 특징과 매칭을 통해 매칭점 쌍을 생성한다. 생성된 매칭점 쌍들을 군집화 조건에 따라 군집화 한다. 군집화는 질의 영상과 지리적 분포가 유사하게 군집화 되도록 설계되었다. 생성된 군집은 군집에 포함된 특징점의 개수가 많을수록 질의 영상과 유사하다. 따라서 N개 이상의 원소를 가지는 군집을 결과로 출력한다. 실험한 결과 제안하는 알고리즘의 가능성을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.6B
• /
• pp.820-827
• /
• 2001

한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.07a
• /
• pp.255-256
• /
• 2019

한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.49-56
• /
• 2020

The virtual Korean keyboard system is a method of inputting characters by touching a fixed position. This system is very inconvenient for people who have difficulty moving their fingers. To alleviate this problem, this paper proposes an efficient framework that enables keyboard input and handwriting through video and user motion obtained through the RGB camera of the mobile device. To develop this system, we use face recognition to calculate control coordinates from the input video, and develop an interface that can input and combine Hangul using this coordinate value. The control position calculated based on face recognition acts as a pointer to select and transfer the letters on the keyboard, and finally combines the transmitted letters to integrate them to perform the Hangul keyboard function. The result of this paper is an efficient writing system that utilizes face recognition technology, and using this system is expected to improve the communication and special education environment for people with physical disabilities as well as the general public.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.461-463
• /
• 1999

컴퓨터 발전되면서 컴퓨터는 소형화 되어져 왔다. 컴퓨터의 소형화란 사람들이 들고 다니면서 어디서든지 쉽게 사용할 수 휴대성이 만족되어져야 한다. 휴대성을 만족하기 위해서 입력장치의 간편화가 요구되는데 가장 널리 알려진 키보드는 너무 크기 때문에 휴대성 만족하기에는 많은 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 등장한 것이 전자펜이다. 전자펜은 크기도 작고 사용법도 사람들이 많이 사용하는 펜과 비슷하기 때문에 배우기 쉽다는 장점이 있다. 그러므로 전자펜을 사용하기 위해서는 전자펜을 사용했을 때 컴퓨터가 사람이 쓴 문자나 제스쳐를 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 온라인 문자인식기술에 대해서 간략히 설명을 한 뒤, 입력한 글자를 편집할 수 있는 제스쳐 인식 기술에 대해서 설명할 것이다.