이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.
스마트폰 시장의 확장과 함께 다양한 애플리케이션이 개발되고 있으며 이는 모바일광고의 형태 및 시장 변화에도 많은 영향을 미치고 있다. 기존의 모바일광고는 문자 기반의 푸쉬형 광고였지만 스마트폰 환경의 모바일광고는 애플리케이션에 덧붙여지는 배너형태 또는 광고 자체를 위하여 개발된 브랜디드앱의 형태로 변화하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 모바일광고 태도에 영향을 미치는 요소들에 대하여 광고업계 종사자들과 사용자들의 관점에서 분석하여 비교해 보았다. 분석 결과는 모바일광고 사용자와 광고업계 종사자들 간에 광고 태도에 미치는 영향 요소에 대한 인식의 차이가 확연히 있음을 보여준다. 본 연구는 스마트폰 환경의 광고 제작 시 주로 고려되어야 하는 요인들을 제시하며 광고업계 종사자들이 광고제작 시 사용자의 입장을 충분하게 고려하여야 함을 보여주고 있다.
실제로 사용되는 주소의 분석을 통해 한글주소의 해석방법을 제안하고, 제안한 주소해석 방법을 이용한 주소 검색시스템의 구현에 대하여 서술한다. 주소 상위 및 하위영역의 일치검증을 각각 순차적으로 수행하는 2단계 과정을 통해 최종 배달점에 대한 순로코드를 발생한다. 우편 번호와 주소 상위영역 일치검증 단계에서는 우편버호를 이용하여 주소사전에서 검색된 주소단어와 인식된 문자 후보들과의 비교를 통해 우편 번호를 검증하게 되며, 주소 상위영역과 주소 하위영역이 분리된다. 주소 상위영역 일치검증 과정의 성능향상을 위해 혼동행렬을 제안하고, 주소 인식결과에 혼동행렬을 적용하여 검증 성공률의 향상을 통해 혼동행렬의 유용성을 확인하였다. 주소 하위영역 검증은 번지정보와 건물명 정보를 이용하여 순로코드를 발생하였다. 부분적으로 완성된 광주와 부산지역의 DPF(Delivery Point File)와 레이블링된 데이터를 이용해 분석 가능한 주소에 대해 높은 정확도를 가지고 순로코드를 발생함을 확인할 수 있었다.
작업일보는 일일 단위로 계획과 실적이 기록되는 문서로 작업내용, 출력인원, 장비 및 자재 현황 등 다양한 정보를 포함한다. 하지만 작업일보가 여러 단계를 거쳐 수기 작성되는 과정에서 정보의 누락 및 왜곡될 수 있고 업무의 중복 문제가 발생하여 단순 보고에 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 작업일보시스템의 문제를 해결할 수 있는 디지털펜 기반의 작업일보시스템을 개발하고 그 적용성 평가를 위해서 실제 건설 현장에 적용해보았다. 그 결과 높은 문자 인식 정확도(94.610%)를 보여주었다. 그리고 정보를 입력하는 추가 업무가 제거되고 휴대 및 이동이 편리하며 사용을 위한 별도의 교육이 필요 없는 장점이 있었다. 본 연구에서 개발한 시스템은 현행 작업일보시스템의 문제를 해결하여 건설현장 문서업무 및 정보관리 효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CIS(CMOS Image Sensor)와 GPS 모듈이 장착된 임베디드 시스템에 리눅스를 포팅하여, 리눅스 커널 상에 카메라와 GPS 모듈을 인식시켜 GPS 모듈로부터 GGA(Global positioning system fix data)문장을 획득하고 위치 정보를 CIS로부터 정지영상을 얻을 때 수신되는 위치 정보를 정지영상에 포함하는 것을 목적으로 한다. 임베디드 시스템을 위한 하드웨어를 구성하고 카메라 설치가 가능한 보드를 장착해서 리눅스 부트로더와 커 널을 포팅 한 후 CIS(CMOS Image Sensor) 제어 디바이스 드라이버와 GPS 모듈 디바이스 드라이버를 커널에 작동 가능하게 구현한다. GPS 모듈로부터 현재 위치의 위도와 경도 값을 문자열 형태로 획득하고, CIS로부터 초당 17 프레임의 영상을 획득하여, 한 프레임을 정지 영상으로 저장한다. 정지 영상에 위치 정보를 추가시켜 JPEG 압축을 하고 결과를 얻어 오는 임베디드 영상처리 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.
In this paper, a new method of character recognition is proposed. It uses density information, in addition to positional and directional information generally used, to recognize a character. Four directional feature primitives are extracted from the thinning templates on the observation that the output of the templates have directional property in general. A simple and fast feature extraction scheme is possible. Features are organized from recursive nonary tree(N-tree) that corresponds to normalized character area. Each node of the N-tree has four directional features that are sum of the features of it's nine sub-nodes. Every feature primitive from the templates are added to the corresponding leaf and then summed to the upper nodes successively. Recognition can be accomplished by using appropriate feature level of N-tree. Also, effectiveness of each node's feature vector was tested by experiment. A method to implement the proposed feature vector organization algorithm into hardware is proposed as well. The third generation node, which is 4$\times$4, is used as a unit processing element to extract features, and it was implemented in hardware. As a result, we could observe that it is possible to extract feature vector for real-time processing.
본 논문은 온라인/오프라인에 존재하는 각종 정보를 모바일 단말기에서 수집 관리하는 큐레이션(curation) 서비스를 제안한다. 기업은 브로커(broker) 서버에 일회성 토픽(topic) 정보를 미리 저장해 두고, 고객은 브로커 서버에게 명시적으로 토픽 정보를 요청함으로써 단말기에 큐레이션하는 기법이다. 제안한 서비스의 주요 특징은 기존의 구독(subscription) 기반 콘텐츠 큐레이션이 아니라 실시간 요청/응답(request/response) 모델의 큐레이션이며, QR Code나 오디오 인식이 필요없이 문자열(string)를 통해 토픽을 명시하고, 메시지 형식으로 토픽 정보를 수신한 후 모바일 단말기에 저장함으로써 언제 어디서나 조회가 가능한 장점이 있다. 본 서비스의 활용 사례로는 TV와의 연동을 통한 세컨드 스크린 서비스, 온라인/오프라인 각종 이벤트 수집 등이 있다.
본 논문에서는 명함 영상에서 e-mail 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 입력된 명함 영상으로부터 e-mail 주소의 특성 및 명함 영상 내에서의 텍스춰 특성을 분석하여 배경으로부터 텍스트 영역을 분할한다. 분할된 텍스트 영역으로부터 불필요한 정보들을 제거하고 e-mail 행으로 추정될 수 있는 몇 개의 후보 영역을 추출한다. 각 행에 대하여 연결화소들을 조사하여 개별 문자로 분리한 후, at-symbol(@)을 인식하여 e-mail 영역을 식별한다. 제안한 방식을 구현하여 여러 가지 폰트의 텍스트뿐만 아니라, 배경 영상, 캐리커쳐 등을 포함하고 있는 다양한 형태의 명함 영상에 대하여 적용하였으며, 98% 이상의 성공률을 보여주고 있다.
본 논문에서는 대상기기 및 서비스의 물리적 인터페이스 영상에 기반을 둔 인터페이스인 INCUI (Intuitively Natural and Consistent User Interface)를 제시한다. 물리적 인터페이스의 영상과 XML 형식으로 기술 되는 INCUI의 개념을 소개하고, 정의된 INCUI 템플릿을 통해 사용자 인터페이스 요소간 일관성 있는 매핑을 수행하는 방법을 설명한다. 또한 INCUI 형태의 사용자 인터페이스간 매핑을 위해 도메인 크기, 소스 및 타겟 인터페이스의 유형에 따라 선택적으로 세부 매핑 알고리즘을 선택하는 새로운 매핑 구조를 제안한다. 특히 기존 문자열 기반의 LCS (Longest Common Subsequence) 알고리즘의 단점을 보완하여 접두사/접미사/동의어 정보를 활용하는 확장된 유사도 계산 알고리즘을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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