• 제목/요약/키워드: 글자 인식

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개선된 2차원 필기 인식 모델을 이용한 3차원 온라인 필기 인식 (3D Online Handwriting Character Recognition with Modified 2D Handwriting Recognition Model)

  • 김대환;이택헌;김진형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.790-792
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    • 2005
  • 본 연구에서는 3차원 온라인 필기의 효과적인 인식 방법을 제안한다. 3차원 필기 시 pen-up/pen-down 정보의 구분이 없이 입력하도록 하여 사용자가 편리하게 필기하도록 하고 구분의 부정확함으로 인해 발생하는 오류를 줄인다. 또한, 기존의 2차원 필기 인식 모델을 개선하여 3차원 필기 데이터의 특성을 반영하게 함으로써 경제적이며 안정적인 인식이 가능하다. 실험 결과 제안된 인식 방법을 통해 pen-up/pen-down 정보의 구분이 없는 3차원 필기 숫자에 대해 $91.6\%$의 인식 성능을 얻었으며, 특히 인식 모델의 개선을 통해 여러획으로 이루어진 글자의 경우 높은 인식 성능의 향상을 보임을 확인하였다.

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단음절 단어의 사건 관련 전위 (Event-Related Potentials of a Monosyllabic Word)

  • 민병경;김명선;윤탁;김재진;권준수
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.211-215
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    • 2002
  • 본 실험은 종합적 인지과정을 추론할 수 있는 결합 문제(binding problem)를 언어적인지 과정을 통해 알아 본 실험으로, 총 10 명(남:61여:4, 평균나이:24.40 $\pm$ 1.35)의 정상군을 대상으로, 4개의 음소로 이루어진 단음절 명사를 목표 자극(target stimulus)으로 하고, 4개 음소의 임의적인 조합으로서 글자를 이루지 못하는 비목표 자극(non-target stimulus)을, 각각 200 회와 800 회씩 시각적으로 0.5초씩 무작위로 제시하여 128 채널 고밀도 사건관련전위(ERP)를 측정하였다. 이번 실험 결과의 주요 특징은 글자가 아닌 비목표 자극보다 글자인 목표 자극에서 두드러지게 나타난 두정엽 부근의 P500 과 N900 이라고 할 수 있다. 자극 제시 비율의 차이에서 오는 oddball 효과로 인한 기존 P300 의 인지적 의미를 이번 결과의 P500 이 함축한다고 볼 수 있으며, 단음절 단어를 인지할 때, 글자임을 인식하는 순간은 의미적인지 과정이 진행되었다기보다 그 글자의 형태만으로 낯익은 글자인지를 분간하는 것으로 보인다 따라서, 이 경우 기존 언어 실험에 자주 등장하던 의미론적 peak 인 N400 은 보이지 않고, 곧바로 형태적이고, 통사적(syntactic)인 인지 처리 과정인 P500이 나타났다고 해석할 수 있다. 하지만, 이번 실험에서는 N400 대신에 N900 이 나타났다. 이 결과는 이번 ERP 실험과 병행된 프로토콜 분석을 통해, 피험자가 자극 제시 후, 약 900ms 정도에, 이미 제시되고 사라진 글자 자극을 다시 한번 떠올리는 인지 과정이 일어난다는 점과 관련 지어 해석하면, 기존에 의미적(semantic) 인지 과정으로만 해석했던 negative-peak 를 생각(thinking)과 같은 내재적인지 과정(internal cognitive process)으로 확장하여 일반화하는 추론도 생각해 볼 수 있다. 요컨대, 언어인지를 통한 이번 실험을 통해, 뇌파에서 검출되는 negative-peak 은 internal cognitive process로 추측되고, positive-peak 는 external cognitive process 라고 생각된다. 덧붙여, 유의해서 볼 점은 각 peak-topology 에서 Cz 의 진폭이 Fz 보다 크게 나온 점과, 일반적으로 언어 기능을 담당한다는 좌측 측두엽(T7)이 우측(T8)보다 통계적으로 더 유의미한 차이를 보였다는 점등이다.

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기술개발성공사례-합산컴퓨터<주> 현은정 사장

  • 현은정
    • 과학과기술
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    • 제28권2호통권309호
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    • pp.80-81
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    • 1995
  • '정보입력시 키보드를 굳이 쳐야 하는가'라는 단순한 논리에서 시작돼 정보입력의 수작업에 반기를 들고 컴퓨터가 문서를 그림으로 인식, 다시 글자로 전환시켜 입력정보를 데이터 파일로 만드는「아르미」는 명실상부 '문자의 혁신'이 아닐 수 없다.

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유아의 환경인쇄물 읽기 능력과 음운론적 인식 능력 간의 관계 (The Relationship Between Children's Reading Ability of Environmental Print and Phonological Awareness)

  • 김효진;손승희;나종혜
    • 한국보육지원학회지
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    • 제9권6호
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    • pp.107-127
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    • 2013
  • 본 연구는 글자를 읽지 못하는 만 3~4세 유아를 대상으로 연령에 따른 환경인쇄물 읽기 능력 및 음운론적 인식 능력의 차이와 유아의 환경인쇄물 읽기 능력과 음운론적 인식 능력 간의 관계에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 서울, 경기, 대전에 소재한 어린이집 7곳에 다니고 있는 글자를 읽지 못하는 만 3~4세 유아 90명을 연구 대상으로 선정하였다. 본 연구에는 손승희(2012)가 개발한 환경인쇄물 읽기 능력 검사와 최나야(2007)의 음운론적 인식 검사를 사용하였으며, 자료 분석은 기술통계, 독립표본 t 검증, Pearson의 적률상관분석을 실시하였다. 그 결과 만 4세 유아가 만 3세 유아보다 환경인쇄물을 더 잘 읽었고 음절수세기, 음절삭제, 음소대치 능력도 높게 나타났다. 또한, 만 3세 유아의 경우 환경인쇄물을 잘 읽을수록 음절수세기 점수가 높았으며, 만 4세 유아의 경우 환경 인쇄물을 잘 읽을수록 음절수세기, 음절삭제, 음소대치 능력이 더 높게 나타났다.

골격을 이용한 문자 인식을 위한 지역경계 연산 (Regional Boundary Operation for Character Recognition Using Skeleton)

  • 유석원
    • 문화기술의 융합
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    • 제4권4호
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    • pp.361-366
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    • 2018
  • 학습 데이터를 구성하는 각각의 문자들에 대해 서로 다른 글자체들을 픽셀 단위로 더해서 MASK를 만들고, 해당 MASK에 속하는 픽셀값들을 세 영역으로 나눈다. 실험 데이터를 골격 형태로 수정하고, 지역 경계 연산을 사용하여 수정된 실험 데이터의 배경 중에서 문자의 골격에 인접한 배경 영역을 구분하는 경계를 만든다. 수정된 실험 데이터와 MASK들 간의 불일치 정도를 계산해서 최소값을 가지는 MASK를 찾는다. 이 MASK가 해당 실험 데이터에 대해 최종적으로 인식된 학습 데이터 문자로 선택된다. 문자의 골격과 지역 경계 연산을 사용하는 인식법은 주어진 학습 데이터에 새로운 글자체를 추가해서 학습 데이터를 쉽게 확장할 수 있으며, 구현하기가 간단하면서도 높은 문자 인식률을 얻을 수 있다.

단위벡터를 이용한 한글 인식에 관한 연구 (A study on Korean character recognition using the sun of unit vector)

  • 천수연;조동섭
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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    • pp.1104-1106
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    • 1987
  • 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.

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필기 한자 고문서의 디지털 라이브러리화를 위한 입력 시스템 개발 (Development of Input System for Digitalizing Handwritten Hanja Historical Documents)

  • 장만대;김민수;이택헌;김진형;곽희규
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.535-537
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    • 2003
  • 본 논문에서는 필기 한자로 쓰여진 고문서를 보다 효율적으로 디지털 라이브러리화하기 위한 입력 방법을 제안한다. 제안한 입력 방법은, 문자 인식 방법과 수작업을 병행하는 방법으로서, 인식 및 기각 방법을 사용하여 유사한 글자들을 자동 군집화한 후, 수작업으로 교정 및 검증을 거쳐 최종 입력하는 방식이다. 한국학 고문서인 승정원일기를 대상으로 한 실험에서, 제안한 방법이 높은 정확률과 낮은 기각 비율을 보임으로써, 기존의 수작업 입력 방법을 대체할 경우 상당한 시간 및 노동력의 절감을 가져올 것으로 기대한다.

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차영상과 신경망을 이용한 자동차 번호판 지역 문자 인식 (License Plate Region Letters Recognition using the Difference Image and Neural Network)

  • 송영준;김동우;김영길;장언동;권동진;안재형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.345-348
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    • 2007
  • 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.

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통계적 방법에 의한 온라인 한글 필기 인식 (On-line Handwritten Character Recognition with Hidden Markov Models)

  • 신봉기;김진형
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.533-542
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    • 1992
  • 손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.

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fastText와 OpenCV를 이용하여 크리에이터 맞춤 영상자막 수정 방법 연구 (A Study on Tools for Creater's Subtitle using fastText and OpenCV)

  • 최원칠;조세현;윤동우;우호진;김영종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.566-567
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    • 2019
  • 영상으로 콘텐츠를 개발하는 사람들을 '크리에이터'라 칭한다. 이들이 사람들에게 재미를 주고 이목을 끌기 위해 표준어 이외에 다양한 유행어와 신조어들을 만들어내며 이들을 영상뿐만 아니라 자막으로 활용하게 된다. 이러한 자막이 있는 영상 제작시 대본을 제작하는데 있어 자유도가 높은 크리에이터들의 특징상 맞춤법 오류 및 오타의 문제가 생긴다. 하지만 영상제작 도구에는 맞춤법 검사 기능이 없어 검사를 미리 하기에는 어려운 점이 있다. 우리는 이 문제점을 해결하기 위해 영상을 완성 하고 최종 검토를 할 때 맞춤법 검사를 하기 쉽도록 프로그램을 개발한다. OpenCV를 통해 영상의 자막을 글자로써 인식을 하고, fastText 모델을 통해 인식된 글자가 맞춤법에 맞는지 크리에이터에게 제안해주는 맞춤형 프로그램을 개발하고자 한다.