연구자는 이 논문에서 데리다의 $\ulcorner$그라마톨로지$\lrcorner$와 타이포그라피의 글자 개념을 차례로 살펴보고, 책과 문자의 영역에서 다루어지는 타이포그라피의 미래를 확인하고자 한다. 여기에서 $\ulcorner$그라마톨로지$\lrcorner$란 형이상학에 대한 비판을 통해 소리로부터 글자를 복권(復權)시키고자 하는 데리다 '문자학'을 뜻하고, 타이포그라피란 글자를 공감각(共感覺)적으로 활용하는 창작 영역이다. 이 연구가 가능한 이유는 첫째, $\ulcorner$그라마톨로지$\lrcorner$와 타이포그라피는 글자라는 연결 고리를 함께 가지고 있기 때문이고 둘째, 타이포그라피에서 글자는 역사학 철학 문학 언어학과 같은 주변 학문과 연관 관계 속에서 이해해야 한다고 보기 때문이며 셋째, 형이상학의 울타리에서 소리에 종속된 글자의 권리를 회복하고자 하는 $\ulcorner$그라마톨로지$\lrcorner$의 뛰어난 실험성 때문이다. 타이포그라피의 주된 목적은 의미의 정확한 전달이다. 그러나 진보를 향한 창의로운 사고의 원동력은 무엇보다 실험성에 있으며, 따라서 타이포그라피의 목적을 단순히 의미 교류를 위한 소통으로만 제한할 수 없다. 이런 이유로 타이포그라피에 대한 연구에서 아직 접근되지 않은 주변 학문에 대한 관심이 무엇보다 중요하다고 하겠다.
글자 인식 시스템은 무인 로봇, 자율 주행 자동차 등 자동화를 필요로 하는 인공지능 분야에서 사용되는 기술로, 주변 환경에 여러 장애물이 있음에도 글자를 정확하게 인식하는 것을 말한다. 영어만 인식했던 기존의 연구와 달리, 본 논문은 영어, 한국어, 특수문자와 숫자를 포함한 다양한 문자가 혼재되어 있는 경우에도 강한 인식률을 보여준다. 가장 높은 확률 값을 갖는 클래스 하나 만을 선택하는 것이 아닌 차 순위의 확률도 함께 고려하여 후보 단어 리스트를 생성하고, 이로 인해 기존에 오인식되는 단어를 교정할 수 있는 방법을 제안한다.
최근의 HPC같은 초소형 컴퓨터의 발달은 더 자연스럽고 더 사용하기 편한 입출력 시스템을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 HPC상에서의 흘림한글을 인식할 수 있는 인식 시스템을 구현한 것을 주제로 하였다. 본 시스템은 획을 인식의 기본 단위로 취급하며, 획 인식을 위하여 ART-1신경망을 사용하였으며, 글자인식을 위해 HMM의 각 스테이트를 탐색하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 시스템을 HPC상에서 구현하였고 좋은 실험결과를 얻었다.
국내 최초로 한국어를 기반으로 한 음성인식종합기술을 개발해 기술의 상품화에 성공한 (주)SL2는 KAIST 학생벤처기업 1호이다. SL2는 사람의 목소리를 컴퓨터로 분석한 후 이를 글자로 출력하는 음성인식을 10만단어까지 가능케하는 기술을 보유해 업계 최고 수준을 자랑하고 있다.
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.
최근 수많은 인쇄된 문서들이 HTML과 같은 디지털 문서로 바뀌고 있으며 이를 자동으로 변환해 주는 문자인식 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 그림과 글자가 공존하는 문서에서 자동으로 문자영역을 추출해서 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 우선 입력문서는 유사한 칼라로 이루어진 영역들로 나누어진 뒤 휴리스틱 룰에 의해 문자후보 영역과 비 문자 영역으로 나누어진다. 그 다음 이들 문자후보영역들은 문자인식기를 이용하여 문자 혹은 문자의 일부분으로 인식된다. 제안된 방법으로 여러 문서들에 대하여 실험한 결과를 보이며 그 성능을 평가한다.
본 논문에서는 타이어 표면의 돌출문자를 인식하여 데이터화 및 수집하는 방법에 관하여 논하였다. 본 논문에서는 기존의 문자를 인식 시스템과 달리 타이어의 돌출문자 인식에 대해 전 처리 단계에서 키넥트 카메라 영상을 이미지 데이터로 변환한 후, 문자 영역을 탐색한다. 그 후 이진 영상, 노이즈 필터 등을 통하여 이미지 개선을 하여 숫자 및 글자를 분석한다. 인식 단계에서는 문자의 판별 등을 이용하여 인식 하고 추가적으로 타이어 정보 인식 오류 보정 알고리즘을 통하여 글자의 오류인식에 대한 보정을 하여 타이어의 돌출 문자를 100% 인식하고자 한다. 본 논문에서는 타이어 문자를 인식하는 방법과 기술을 개발하고자 한다. 이미 문자 인식을 하는 많은 방법들이 있지만, 타이어 문자는 일반적인 문자인식과 다르게 추가된 기술을 요구하기 때문에 문자 인식을 하는 추가 기술 방식과 알고리즘을 개발하고자 한다.
본 연구는 현재 지상파 DMB의 방송자막에 대한 사용자들의 인식을 파악하여, 향후 방송자막 디자인 개선 방향을 제시하고자 하였다. 먼저 방송자막에 대한 기존 연구들을 고찰하였다. 그 결과 프로그램 시청 시 방송자막이 중요한 역할을 하며, 글자 수의 최소화, 명료성을 높이는 글자체와 색상의 배열, 구성 요소의 재배치가 방송자막의 가독성을 높이는 주요 요소로 파악되었다. 그러나 실제 지상파 DMB 사용자들을 대상으로 설문 조사를 한 결과 화질, 화면 구성, 색상 및 명암 등에서 긍정적인 평가가 낮았다. 또한 방송자막의 가독성, 정보의 전달, 자막 구성, 글자체, 글자 수 및 글자 크기 등의 평가에서는 더욱 부정적인 것으로 나타났다. 앞으로 방송자막 형태 및 구성, 정보량의 제한, 글자의 선명성 및 크기, 색상 배치 및 선명성 등에서 지상파 DMB 화면에 적합하고, 사용자의 편이성을 고려한 자막 디자인의 개발이 절실히 요청된다.
본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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