오늘날 컨테이너의 과다한 물동량 증가로 인하여 수작업으로 이루어지는 컨테이너를 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 식별자로 컨테이너를 자동 인식하고 그 결과를 항만 물류처리 자동화 시스템에 적용하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 항만 물류처리 자동화 시스템을 사용하기 위하여 컨테이너의 인식 처리를 자동화하는데 그 방안으로 컨테이너의 RGB를 이용하여 바탕색과 문자색을 검출하고 바탕색과 문자색의 차를 이용해 가장 큰 차이를 보이는 RGB 값 중 하나로 영상을 이진화 하였다. 컨테이너의 식별자를 인식하기 위해서 신경망 알고리즘의 하나인 Back-propagation을 적용하여 기존의 식별자 인식 방법보다 신속하고 정확한 처리가 가능하도록 구현하였다.
현 재난문자 서비스는 텍스트 기반의 재난경보 서비스 이다. 이 경우 한글에 익숙하지 않은 외국인 들은 제공받은 문자 메시지를 정확히 이해하기가 불가능하다. 이에 이미지 등 멀티미디어 정보를 제공함으로써 효과적인 재난경보 서비스를 실현할 수가 있다. 그러나 현 재난문사 서비스 방식은 멀티미디어 정보 전송에 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 단말기에서 재난 이미지 표출을 위한 펌웨어 기반의 재난문자 서비스 방식을 제안한다. 이 방식을 위한 단말기는 재난 종류에 대응하는 이미지들을 미리 저장하고 있어야 한다. 또한 재난문자 메시지는 이미지 표출을 알려주는 특수문자를 사용한다. 이 방식은 신형 단말기에 장착되는 새로운 펌웨어를 이용하여 구현될 수 있다. 또한 본 논문은 이러한 방식이 기존 단말기와 충돌이 없음을 보여준다.
인쇄문서를 전자문서로 자동전환하기 위해서는 먼저 문서영상의 기하학적 구조를 분석하여 문자, 그림, 표 등의 세부 영역으로 분류해야한다. 그러나 문서구조의 복잡성과 그림의 크기와 밀도의 다양함은 기하학적 구조분석을 어렵게 만드는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 연결요소 기반의 방법을 이용하여 복잡한 구조의 문서도 세부적 영역분할이 가능하며, separable 메디안 필터를 이용하여 크기와 밀도가 다양한 문자가 그림을 분류하고, 1차원 메디안 필터를 수평, 수직방향으로 각각 적용하여 표를 구성하는 직선이 훼손되거나 직선에 문자가 붙어있는 경우에도 추출을 가능하게 함으로써, 상용제품이나 기존의 방법에 비해 영역분할 및 분류 그리고 표를 구성하는 직선추출이 우수한 방법을 제안한다.
국제 표준인 ISO/IEC 14651(International String Ordering)은 글자의 차례를 정하고 문자열(=글자떼)을 간추리는 틀에 관한 표준이다. ISO/IEC 14651을 사용하면, 글자의 차례를 바꾸기 위하여 프로그램을 바꾸지 않고, 공통 틀 표라고 하는 표만 수정하면 글자의 차례를 바꾸어 간추릴 수 있다. ISO/IEC 14651에서 한글과 다른 나라 글자가 섞여 있는 글자떼를 간추리면 제대로 된 곁과가 나오지 않는다. 이 문제를 해결하기 위하여, 한글 글자마디를 첫소리, 가운데 소리, 끝소리 글자로 바꾼 뒤 비교하는 방안을 제안한다.
(문제의 제기) 2002년에 한빛은행은 '우리은행'으로 상호와 CI를 변경하였다. 또한, '우리은행'이라는 문자상표를 '은행업'을 지정서비스업으로 하여 특허청에 서비스표등록출원을 하여 설정등록을 받게 되었다. 이에 다른 은행에서 상기 등록서비스표의 존재로 인하여 '우리은행'이라는 표현을 사용하지 못하게 되어 은행 업무를 영위하는 데에 있어 상당한 불편함을 겪고 있다고 주장한다. 과연 우리은행은 "우리은행"이라는 상표에 대해 독점권을 갖는 것이 타당한가?
본 논문은 일반적으로 제약 없는 형식 문서 즉, 논-맨하탄(non-manhattan) 형식의 이진문서영상을 분석하는 기법으로서, 연결요소기법에 기반한 특징추출과 이를 이용한 영역분리 및 분류에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방식은 바텀-업(bottom-up)방식으로서 먼저 처리속도의 고속화와 축소시 특징 영역보존을 위해 임계치 축소기법을 사용하고, 축소된 이진 문서영상내의 각 연결된 검은 화소의 집합을 개체화하고 개체의 특성에 따라 텍스트, 신성분, 해프톤, 도형 그리고 표 등으로 분류한다. 영역분류는 두단계로 이루어지는데, 1차분류에서는 우선, B/W 비, 면적, 외각 테두리의 높이와 너비 비, 테두리선유무 등의 특징을 이용하여 해프톤, 수평 수직선, 테두리(표 및 도형)영역을 분리한다. 이후 2차 분류에서는 문자성분의 수평결합을 통한 텍스트행 성분을 추출한다. 마지막 후처리 과정으로 표분석 알고리듬을 통하여 테두리 영역중 표와 도형을 정확히 구분하고, 또한 도형에 관련한 문서성분을 해당 도형 개체에 연결하는 작업을 수행함으로써 완벽한 영역분류를 한다. 다양한 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 입증한다.
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 매우 중요한 과정이 된다. 본 연구는 다양한 문자 인식에 적용 가능한 8-이웃 연결값을 이용한 병렬세선화 알고 리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 특징은 병렬성 구현이 용이하며, 세선화된 결과 는 완전 8연결이 되고, 수치 정보로 표현된다. 특히 곡선 선분의 골격이 정확하게 표 현되므로 영문, 일어 등 곡선이 많은 문자에 더욱 적합함을 보인다. 성능 평가는 기준 골격선과 유사도 측정 방법에 의해 수행되었다.
최근 국내 재난유형별 사회재난 발생 현황을 살펴보면 다중밀집시설에 대한 대형화재의 발생 비율이 가장 높은 비율을 차지한다. 이는 대규모 재난 발생에 대한 광범위한 재난정보 전달뿐만 아니라 한정된 지역에 재난정보를 전달하는 방안이 필요함을 시사한다. 현재 지역적 재난정보전달이 가능한 방안으로는 긴급재난문자(CBS) 방식이 있으나, 기술적 한계로 기지국 간의 셀을 그룹화하는 클러스터링 방식으로 전달을 하고 있다. 이로 인해 최소 발령 범위는 시 군 구 단위로 한정할 수밖에 없으며, 재난 발생 지역에서 벗어난 영향이 적은 지역까지 발령하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 건물, 구역 등 한정된 지역에 정보전달을 위한 긴급재난문자 표준 기술에 대해 조사하고 적합한 기술에 대해 논하고자 한다.
코로나 바이러스가 2019년 12월 처음 중국 우한에서 발생한 뒤 우리나라를 포함한 전 세계로 확산되어 있다. 각 나라에서는 사전차단을 위한 방역과 격리 등 바이러스의 확산을 막기 위하여 온 힘을 다하고 있으며, 우리나라 역시 국가 차원에서 대응정책을 펼치고 있다. 이에 코로나 바이러스를 대비한 정부의 대응정책과 긴급재난문자를 이용한 상황지원 현황, 그리고 포스트 코로나 시대의 긴급재난문자 발전방향에 대하여 살펴보고자 한다.
재난문자 서비스는 텍스트 기반으로 국민에게 재난 경보를 전달하는 서비스이다. 그래서 한글에 익숙하지 않은 외국인 들은 제공받은 재난문자 메시지를 정확히 이해하기 어렵다. 이미지 등 멀티미디어 정보를 제공하면 이러한 문제가 많이 해소 될 것으로 기대한다. 그러나 현재의 재난문자 서비스 방식은 멀티미디어 정보 전송에 적합하지 않다. 이 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 단말기에서 재난 이미지 표출을 위한 펌웨어 기반의 재난문자 서비스 방식을 제안한다. 이 방식을 적용한 단말기는 재난 종류에 대응하는 이미지들을 저장하고 있어야 하고 재난문자 메시지에 이미지 표출을 알려주는 특수문자를 사용해야 한다. 이 방식은 신형 단말기에 장착되는 새로운 펌웨어를 이용하여 구현할 수 있으며 기존 단말기에서도 문제없이 작동할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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