• 스마트미디어저널
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• 제1권4호
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• pp.59-71
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• 2012

Since mobile phones are used as common communication devices, their applications are increasingly important to human's life. Using smart-phones camera to collect daily life environment's information is one of targets for many applications such as text recognition, object recognition or context awareness. Studies have been conducted to provide important information through the recognition of texts, which are artificially or naturally included in images and movies acquired from mobile phones. In this study, a character segmentation method that improves character-recognition accuracy in images obtained from mobile phone cameras is proposed. The proposed method first classifies texts in a given image to printed letters and handwritten letters since segmentation approaches for them are different. For printed letters, rough segmentation process is conducted, then the segmented regions are integrated, deleted, and re-segmented. Segmentation for the handwritten letters is performed after skews are corrected and the characters are classified by integrating them. The experimental result shows our method achieves a successful performance for both printed and handwritten letters as 95.9% and 84.7%, respectively.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.225-234
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• 2015

스마트폰이나 탭 컴퓨터 등과 같은 대부분의 모바일 기기는 LCD 스크린의 터치를 통해 사용자의 입력을 받는 소프트 키보드를 사용하고 있다. 모바일 기기의 LCD 패널은 크기가 작기 때문에, 가능하면 적은 수의 키를 사용하고, 입력이 효율적인 소프트 키보드를 개발하고자 하는 많은 노력들이 진행 중이다. 한글 키보드의 경우, 특별히, 키 조합이나 중복키로부터 키를 입력받아 한글 문자를 인식하는 한글 오토마타를 작성하는데 많은 시간과 노력이 들어가며 전문성을 필요로 한다. 본 논문은 일반 사용자들도 자신만의 한글 소프트 키보드를 쉽게 만들 수 있는 저작 도구를 설계하고 구현한 내용에 대해 소개한다. 본 저작 도구로 제작한 소프트 키보드는 바로 사용자의 단말기에 탑재하여 실행할 수 있다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권6호
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• pp.104-110
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• 1994

We proposed a high speed feature extraction algorithm and developed a feature vector extraction chip for high speed character recognition. It is hard to implement a high speed OCR by software alone with statistical method . Thus, the whole recognition process is divided into functional steps, then pipeline processed so that high speed processing is possible with temporal parallelism of the steps. In this paper we discuss the feature extraction step of the functional steps. To extract feature vector, a character image is normalized to 40$\times$40 pixels. Then, it is divided into 5$\times$5 subregions and 4x4 subregions to construct 41 overlapped subregions(10x10 pixels). It requires to execute more than 500 commands to extract a feature vector of a subregion by software. The proposed algorithm, however, requires only 10 cycles since it can extract a feature vector of a columm of subregion in one cycle with array structure. Thus, it is possible to process 12.000 characters per second with the proposed algorithm. The chip is implemented using EPLD and the effectiveness is proved by developing an OCR using it.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.435-442
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• 2009

본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.134-136
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• 2016

최근 TV시청은 다양한 매체를 통해서 이루어지고 있으며, 특히 스마트폰을 통한 시청률이 늘고 있는 상황이다. 광고시장에서도 TV시청 중에 스마트기기를 함께 이용하는 멀티태스킹 사용자가 급증하고 있으며 특히 10~30대의 사용이 적극적이다. TV시청 중 스마트 기기의 사용분야는 메신저, 정보검색, SNS 순이며 스마트 기기사용 내용 중 69%는 시청하던 TV 시청과 관련된 것이었다. 이 중에 75%는 TV에 등장한 제품, 브랜드, 장소에 관한 것이다[1]. TV를 시청하는 상황에 스마트기기의 소셜 활동의 문자를 분석하는 것은 사용자 의도를 파악할 수 있는 의미가 있으며, 시청자의 현재 위치를 파악함으로써 시청자의 의도에 반영되는 상황을 파악할 수 있다. T-Commerce 구매 의도는 사용자의 현재 상황에 대한 순간 의도를 파악하는것이 중요하며, 이와 같은 구매의도를 파악하기 위해서 본 연구에서는 GPS와, Wi-Fi 기반 Fingerprinting 측위기법을 사용하여 특별한 도구나 장비의 설치 없이 현재위치와 멀티태스킹 데이터를 분석하여 구매의도를 파악한다. T-Commerce 소비환경 패턴이 바뀜에 따라, 다양한 소비 환경 데이터 분석은 효율적인 광고 제공과 만족도를 높일 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.14-22
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• 1999

이 연구의 목적은 주요한 정보의 원천은 무엇이며, 정보 자원 관리에서 부딪치는 문제점을 파악하여 가능한 해결방안을 제시하는 것이다. 즉, 구체적으로 문자정보, 의사소통 그리고 정보활용기술을 통해 정보를 얻고 관리하는 데 있어 직위가 다른 경우 (책임자, 일반직원, 노조 대의원) 이 다른 원천들의 중요성을 얼마나 잘 알고 또한 인식하고 있으며 이 원천들에 대한 그들의 태도는 어떠한 가를 조사해 보려는 것이다. 연구의 결과 내부 정보 자원이 가장 중요하고 가장 많이 이용되고 있다. 정보 활용기술의 시설에 대해서는 가격은 저렴해지고 있는 반면 그 기능은 매우 향상됨에 따라 그 중요성이 증대되고 있으나, 그 사용은 쉬운 것에 제한 되고있어 경영자는 효율적 사용을 극대화 하기 위해서는 좀더 많은 관심과 철저한 교육 훈련이 있어야 함을 제시하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.218-225
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• 2007

본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.71-80
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• 2013

최근에 모바일 기기의 확산으로 인하여 모바일 접근성에 대한 많은 논의가 이뤄지고 있다. 모바일 접근성이란 모바일 기기를 사용하여 애플리케이션을 이용하고자 하는 장애인, 고령자 등을 포함한 모든 사람들에게 모바일 기기의 활용 가능성이 제공됨을 말한다. 본 논문에서는 음성 서비스 기술을 이용하여 모바일 접근성을 향상하기 위한 인터페이스를 제안하고 구현하였다. 제안된 방법은 안드로이드 스마트폰에서 구현하였으며, 시스템에서 제공하는 음성 인식과 음성 합성 기술을 이용하였다. 또한, 전맹인과 저시력자들의 인터넷 접근을 도와주기 위하여 접근성을 고려한 웹 리더 기능을 응용 프로그램 차원에서 설계하고 구현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.6-10
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• 2021

Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권6호
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• pp.97-105
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• 2021

Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.