• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1515-1524
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• 2008

본 논문에서는 복잡한 배경이 나타나는 자동차 영상에서 다중색상 모델과 문자배치 정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 녹색 번호판과 흰색 번호판에 나타나는 문자의 배치 형태가 다르기 때문에, 먼저 번호판 색상을 추정한 후 해당 색상 번호판의 문자배치 정보를 최대한 활용하는 접근 방식을 사용하였다. RGB 색상 모델에 HSI와 YIQ 색상 모델을 결합한 다중색상 모델을 이용하여 녹색 영역이 추출되면, 해당 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 녹색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 이때 번호판이 추출되지 않으면, 전체 영역에서 추출된 연결요소를 분석하여 흰색 번호판의 문자배치 형태를 탐색한다. 마지막으로 번호판 문자배치 형태와 유사한 연결요소들을 묶어 번호판을 추출한다. 4개 영상에 대한 실험 결과 98.1%의 번호판 추출 성공률을 얻었으며, 제안된 방법이 빛의 세기, 그림자, 그리고 날씨의 변화에도 강건함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.271-283
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• 1992

이 논문에서는 전자식 전화기를 이용하여 문자를 입력할 수 있는 코드를 제안하였다. 기존의 문자 입력 방식들과 새로이 고안된 입력 방식을 입력 속도, 수용할 수 있는 문자의 수 및 입력시의 모호성 발생 여부를 판단 기준으로 비교하고 시험하여 새로운 방식이 더 우월함을 입증하였다. 이 방식에 기초하여 한글자모, 영문자를 전화기의 문자판에 배치하고, 그 배치가 최적인지를 검증하기 위해 각각의 배치에 대해 여러가지 시험을 실시하여 표준 $4{\times}3$형의 전화기 자판에 최적인 문자 코드 배치를 선택하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.730-732
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• 2002

서열 배치 문제는 두 개의 서열에서 가장 유사한 부분을 찾는 문제이다. 이 문제를 푸는 알고리즘으로 가장 많이 쓰이는 것은 Smith-Waterman 알고리즘이다. Smith-Waterman 알고리즘은 동적 프로그래밍을 이용하여 두 서열에서 유사한 부분을 찾아낸다. 그러나 Smith-Waterman 알고리즘은 서열을 이루는 문자들의 품질 정보를 사용하지는 않는다. 각 문자가 얼마 정도의 신뢰도를 가지고 있는지를 나타내는 품질 정보는 생물학에서는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 각 문자에 주어지는 품질이 서로 다를 때에, 품질 정보를 이용하여 가장 적합한 부분 배치를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 실제로 현재 서열 배치에 가장 많이 사용되고 있는 프로그램 중 하나인, Phred/Phrap에서 사용하는 LLR 값을 이용해서 비교했을 때, 본 논문에서 제시한 알고리즘은 기존의 Smith-Waterman 알고리즘보다 더 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1470-1473
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• 2013

본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 쉽게 표현할 수 있도록 지원하는 라이브러리를 설계 구현하였다. 현재까지 모바일 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 지원하기 위한 라이브러리는 iOS에서 사용가능한 FTGL ES만이 공개되었고 이를 직접 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 없으며 제공되는 3D 표현 기능 또한 제한적이었다. 본 연구에서는 iOS용 FTGL ES를 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 있도록 변환하고 OpenGL ES기능을 활용하여 다양한 3D 폰트 표현을 지원할 수 있는 3D 폰트 라이브러리를 개발하였다. Freetype 라이브러리를 통해 폰트의 Glyph 정보들을 얻고 이를 이용해 테두리, 양각, 음각 등 다양한 3D 문자 표현 기능을 구현하였고, 공간상에서 문자들의 배치를 수학적으로 모델링하여 다양한 3D 문자 배치 기능을 구현하였다. 개발된 3D 폰트 라이브러리를 이용하여 다양하게 문자들을 3D 공간에 표현할 수 있으면서, 기존 3D 타이포그래피 표현 방법들에 비해 더 쉽고 빠르게 3D 타이포그래피를 표현할 수 있도록 지원한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문은 인보이스 문서 이미지에 문서 처리 자동화를 적용하기 위한 문서 구조 인식 방법과 문서 구조 인식 결과를 토대로 스프레드문서 형태로 출력하는 방법을 제안한다. 딥러닝 OCR 엔진을 통해 문서 내 단어 블록들과 해당 블록들의 문자 인식 결과를 얻는다. 단어 블록의 위치 정보들을 통해 같은 행과 같은 열에 존재하는 단어 블록들을 검출한다. 단어 블록들의 배치 정보를 통해 문서 영역을 분할한다. 문서의 구역 정보를 통해 얻어진 문서 구조를 토대로 스프레드시트의 알맞은 위치에 문자 인식 결과를 입력한다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 항목 배치는 평균 92.30%의 정확도를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.907-910
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• 2011

제철소에서 생산된 철판의 물류 자동화 시스템을 구축하는데 있어 각 철판에 기록된 정보를 정확하게 파악하여 효과적인 적재 및 운반 시스템을 갖추는 것이 관건이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생산 및 운반 정보가 기록된 철판 영상을 분석하여 자동화 시스템을 구축하기 위한 문자 추출 기법을 제안한다. 철판 영상은 가로 방향으로 철판의 정보를 나타내는 문자열을 포함하고 있고, 이러한 문자열이 세로 방향으로 배치되어 있기 때문에 각 문자를 분리하기 위해서는 2차원 기법을 적용하도록 한다. 영상을 획득하는 환경에 따라 문자 분리 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 국부 특징을 반영한 효율적인 이진화 기법을 제안하고, 잡음 등에 민감한 특성을 제거하기 위하여 CCA(Connected Component Analysis)를 이용한 문자 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 이렇게 분석된 영상에 대해 2차원 투영 기법을 적용하여 철판에 기록된 각 문자를 정확하게 분리하도록 한다. 제안된 문자 추출 기법은 높은 성능을 나타내면서도 저 복잡도를 가지도록 설계하여 제한된 자원을 이용하는 기기에 효과적으로 응용될 수 있다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권1호
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• pp.85-95
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• 1996

본 논문은 특정문서에서 문서가 갖고 있는 일반적인 지식을 이용하여 논리적 항목을 추출하는 방법에 관한 연구이다. 먼저 입력된 문서의 영역 분할, 분리자 추출, 그리고 문자와 비문자를 구별하였다. 논리구조 추출단계에서는 구별된 요소의 상대적 크기, 위치 및 전후 블록들의 연관성에 관한 지식을 이용하여 각 블록들을 레이블링 하였고, 레이블된 항목들의 위치정보값을 이용하여 각 항목들을 자료화하였다. 마지막으로, 오분류된 항목에 대해서는 배치기술자를 이용한 검증을 통해 정정하였다. 본 논문에서 구현한 방법으로 실험한 결과 96.5%의 논리항목 추출율을 획득함으로써 그 유효성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.592-594
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• 2001

두 문자열의 부분배치(local alignment)를 찾는 대표적인 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘(SW 알고리즘)은 정규화된 최적부분배치를 찾지 못하는 단점이 있다. 최근에 fractional programming 기법을 이용하여 여러 번의 SW 알고리즘을 수행함으로써 정규화된 최적부분배티를 찾는 알고리즘이 제시되었지만 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 fractional programming 기법을 이용하여 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘에, 완전매치(Exact Match)을 이용한 휴리스틱 기법인 Banded SW 알고리즘을 적용하여, 낮은 오차를 가지면서 실용적으로 매우 빠른 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘과 제시하고 이 알고리즘과 기존의 알고리즘을 직접 구현하여 실험한 결과를 비교 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.2(A)
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• pp.171-172
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• 2010

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.149-159
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• 2021

본 연구에서는 문자가 적용된 의복 및 패션제품을 많이 착용하는 20대 여성을 대상으로 의복에 표현된 메시지에 대한 인식유형을 분석해보고자 하였다. 20대 여성이 패션에 표현된 문자를 어떻게 유형화하는지에 대한 주관적인 평가와 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 본 연구는 Q 방법론으로 진행되었으며, 분석에는 QUANL pc program을 활용하였다. 제1유형은 문자는 하나의 디자인 요소이고 패션이라고 생각하고 의복에 표현된 문자가 이미지로 인식되었다. 제2유형은 의복에 표현된 문자가 메시지로 인식되며, 문자가 사회적 메시지와 시사성을 가지고 있는 것이 중요하다고 생각하였다. 제3유형은 문자가 캐주얼 의상에 접목되는 것을 선호하고 문자의 조형성을 중요시하였다. 제4유형은 문자가 브랜드를 나타내 주는 것을 선호하고 보이는 위치에 크게 배치되는 것을 좋아하였다. 향후 다양한 연령층과 성별에 따른 추가적인 연구와 글자체, 컬러, 문장의 길이 등에 따른 차이를 파악하기 위한 세부적인 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.