• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.174-177
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템을 구현하기 위해서는 영상에서 번호판을 추출하는 영역과 추출된 번호판에서 각 문자의 숫자를 추출하는 영역, 마지막으로 이를 인식하는 영역으로 나누어진다. 본 논문에서는 번호판 영역이 다른 영역보다 녹색의 밀집도가 높다는 특징을 이용하여 이미지에서 번호판을 추출하고, 개선된 퍼지 ART학습 알고리즘으로 자동차 번호판 인식에 적용한다. 실험결과에서는 여러 차량에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.579-582
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• 2010

We propose a method of using the three dimensional characteristic information to classify the front environment in travelling by using the images captured by a CCD camera equipped on a mobile robot. So, this paper proposes the method of deciding the travelling direction of a mobile robot with using input images based upon the suggested algorithm by preprocessing, and verified the validity of the image information which are detected as obstacles by the analysis through neural network.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.511-523
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• 2001

필기 한글의 문자나 단어 인식에 있어 패턴을 구성하는 획 성분을 추출하는 작업은 매우 중요하다. 세선화와 직선근사에 기반한 고전적인 방법은 원래 패턴을 크게 왜곡한다는 단점을 가지고 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한글 패턴에 적합한 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다고 관찰에 근거하여 알고리즘을 설계하였다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 결합 지점을 강전하게 처리하는 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘을 PE92 데이터베이스에 적용한 결과를 제시한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.485-488
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• 2006

본 논문은 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 그 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 수평 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 분리된 수평 성분 자획과 수직 성분 자획은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 특징이 된다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.24 no.3
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• pp.359-374
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• 2014

Students' difficulties and errors in relation to mathematical proofs are worth while to say one of the dilemmas in mathematics education. The potential elements of their difficulty are scattered over the process of proving in geometry as well as algebra. This study aims to investigate whether middle school students understand the context of algebraic proof including literal expressions. We applied 24 third-grade middle school students a test item which shows a proof including a literal expression and missing the conclusion. Over the half of them responded wrong answers based on only the literal expression without considering its context. Three of them were interviewed individually to show their thinking. As a result, we could find some characteristics of their thinking including the perspective on proof as checking the validity of algebraic expression and the gap between proving and understanding of proof etc. From these, we also discussed about several didactical implications.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.1002-1013
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• 1996

The segmentation of characters is an important step in the automatic recognition of handwritten text. This paper proposes the segmenting method of off-line handwritten Hangul. The suggested approach is based on the structural characteristics of Hangul. The first step extracts the local features. connected component and strokes from the imput word. In the second step we identify the class of strokes. The third segmenting step specifies WRC(White Run Column) before consonant or horizontal vowel. If the segment is longer than threshold, the system estimates segmenting columns using the consonant-vowel information and column features, and then finds a cornered boundary along the strokes within the estimated segmenting columns.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.175-186
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• 2004

We present a hybrid approach of texture-based method and connected component (CC)-based method for text extraction in complex images. Two primary methods, which are mainly utilized in this area, are sequentially merged for compensating for their weak points. An automatically constructed MLP-based texture classifier can increase recall rates for complex images with small amount of user intervention and without explicit feature extraction. CC-based filtering based on the shape information using NMF enhances the precision rate without affecting overall performance. As a result, a combination of texture and CC-based methods leads to not only robust but also efficient text extraction. We also enhance the processing speed by adopting appropriate region marking methods for each input image category.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.244-246
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• 2003

본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.379-387
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• 2001

We proposed an enhanced extraction method of vehicle plate, in which both the brightness variation of gray and the Hue value of HSI color model were used. For the extraction of the vehicle plate from a vehicle image, first of all, candidate regions for the vehicle plate were extracted from the image by using the property of brightness variation of the image. A real place region was determined among candidate regions by the density of pixels with the Hue value of green and white. For- extracting the feature area containing characters from the extracted vehicle plate, we used the histogram-based approach of individual characters. And we proposed and applied for the recognition of characters the enhanced ART2 algorithm which support the dynamical establishment of the vigilance threshold with the genera]iced union operator of Yager. In addition, we propose an enhanced SOSL algorithm which is integrated both enhanced ART2 and supervised learning methods. The performance evaluation was performed using 100's real vehicle images and the evaluation results demonstrated that the extraction rates of tole proposed extraction method were improved, compared with that of previous methods based un brightness variation, RGB and HSI individually . Furthermore, the recognition rates of the proposed algorithms were improved much more than that of the conventional ART2 and BP algorithms.