• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.4 no.2
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• pp.124-142
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• 1989

인간의 정보교환이나 기록의 매체로써 인간사회에서 중요한 문자는 시간이 경과함에따라 사용량이 비약적으로 증가해 왔으며, 앞으로도 증가 추세는 더욱 가증될 전망이다. 이러한 계속적인 정보의 증가는 활자를 매체로 하는 수용 한계를 넘어, 이미 computer를 활용하지 않으면 안되게 되었다. 특히, 기존의 문서화 되어있는 필요한 많은 data와 나날이 늘어나는 정보의 양을 database화 하여, 원하는 정보를 신속히 찾아내기 위해서는 기존의 key board를 이용하여 사람의 손으로 입력하는 방법보다 신속하고 정확한 입력장치개발이 요구된다. 이러한 data입력장치의 개발이 선행되지 않는다면 computer의 정보처리 속도와 연산속도가 아무리 향상되어도 효율적인 정보처리를 이룩할 수 없을것이다. 그러므로 이러한 것을 실현하기 위해서는 먼저 문자의 인식이 필요불가결하다. 본 논문에서는 문자인식의 현황과 문제점을 제시함으로써 효율적이고 경제적인 문자인식 sysyem 구축에 도움이 되기 바라며 이하 OCR(Optical Character Recognition)의 역사와 발전, 문자인식 방법과 문자인식 system의 구성, On-line 문자인식과 Off-line 문자인식에 관하여 논하고 결론을 맺는다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.1-2
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• 2021

재난문자서비스는 이동통신망을 기반으로 셀 안의 모든 가입자에게 재난경보 메시지를 신속하게 전달한다. 국내 재난문자서비스는 2G 와 4G 이동통신망에서 재난경보 메시지 전송 서비스를 제공한다. 또한 5G SA 망에서 고도화된 재난문자 서비스를 계획 중에 있다. 그러나 현 재난문자서비스는 제한된 글자 수의 국내문자 메시지만을 전송한다. 따라서 외국인 등 취약 계층에게 실용적이지 못한 단점이 있다. 일본의 재난문자서비스는 번역 앱을 이용하여 외국인에게 번역된 재난문자 메시지를 제공한다. 그러나 번역 서비스는 오역 등의 위험을 내포한다. 본 논문에서는 외국인 등이 직관적으로 이해 가능한 이미지 등을 표출하는 앱 방식을 소개한다. 재난문자서비스와 이미지 표출 앱의 연계를 통하여 외국인 등 취약 계층에게 효율적인 재난경보 메시지를 전송할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.219-222
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• 2021

본 논문에서는 시각-관성 측위시스템(Visual-Inertial Odometry, VIO)에서 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)을 활용해 문자의 영역을 찾아내고, 그 위치를 기억해 측위시스템에서 다시 인식되었을 때 비교하기 위해 위치와 특징점을 저장하고자 한다. 먼저, 실시간으로 움직이는 카메라의 영상에서 문자를 찾아내고, 카메라의 상대적인 위치를 이용하여 문자가 인식된 위치와 특징점을 저장하는 방법을 제안한다. 또한 저장된 문자가 다시 탐색되었을 때, 문자가 재인식되었는 지 판별하기 위한 방법을 제안한다. 인공적인 마커나 미리 학습된 객체를 사용하지 않고 상황에 따른 문자를 사용하는 이 방법은 문자가 존재하는 범용적인 공간에서 사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.481-482
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• 2020

다양한 재난경보 전달 매체 중 재난문자 서비스는 재난 발생 시 재난 지역과 관련된 대국민 대상으로 재난경보를 빠르고 신뢰성 있게 전송할 수 있는 보편 매체이다. 현재 국내 재난문자 서비스는 2G/4G 셀룰러 환경에서 셀룰러 이동 단말기에 재난문자를 전송한다. 특히 4G 이상의 셀룰러 시스템은 재난문자 전송을 위하여 SIB를 이용한다. 그러나 현 재난문자 서비스는 셀룰러 이동 단말기만 수신이 가능한 한계를 보인다. 재난경보 수신의 성공률을 높이기 위하여 다양한 수신 단말기의 재난문자 서비스 지원이 필수적이다. 현재 NB-IoT는 4G 셀룰러 환경을 기반으로 광범위한 지역에 저전력 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 NB-IoT가 재난문자 수신을 위하여 필요한 프로토콜 규격과 NB-IoT 기반의 재난문자 서비스를 위한 네트워크 구조를 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.337-342
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• 2005

This paper presents a typographical analyses and classes. Typographical analysis is an indispensable tool for machine-printed character recognition in English. This analysis is a preliminary step for character segmentation in OCR(Optical Character Recognition). This paper is divided into two parts. In the first part, word typographical classes from words are defined by the word typographical analysis. In the second part, character typographical classes from connected components are defined by the character typographical analysis. The character typographical classes are used in the character segmentation.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.40-43
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• 2009

최근 모바일 영상기반 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 문자정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연이미지로부터 문자정보를 추출을 위한 전단계로 문자영역 검출이 필수적이다. 본 연구는 문자영역의 지역적 에지 및 연결요소 특징을 고려하여 조명 및 복잡한 배경에서도 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, RGB 컬러분포 패턴을 분석하여 컬러 양자화를 함으로서 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 문자후보 영역을 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 문자 후보 영역을 검출하고, 문자 후보 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 문자영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 문자영역을 효과적으로 검출하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.393-396
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• 2010

지금까지 필기 변이를 완화하기 위한 다양한 비선형 정규화 방법들이 제안되었으며 실제 인식 시스템에서 상당한 인식률 개선 효과를 나타내었다. 그러나, 필기 한글 인식에 있어서는 필기 변이 외에도 문자간의 높은 유사도로 인해 높은 인식률을 얻는데 어려움을 겪고 있다. 한글과 같이 문자간 유사도가 높은 언어를 효과적으로 인식하기 위해서는 필기 변이를 흡수하는 것뿐 아니라, 유사 문자간의 차이를 정확히 찾아내어 그 차이점을 부각시키는 것이 요구된다. 본 논문에서는 유사 문자간의 차이점을 부각시킬 수 있는 비선형 정규화 방법을 제안한다. 기존의 비선형 정규화 방법들이 영상의 지역적 복잡도를 균일화 함으로써 정규화를 수행했던 것에 반해, 제안하는 방법에서는 유사 문자쌍의 구분에 있어 지역적 공헌도에 기반하여 영상을 정규화한다. 즉, 유사 문자쌍 구분에 공헌도가 높은 지역은 확대하고 그렇지 않은 지역은 축소한다. 그 결과, 문자간에 서로 상이한 지역을 강조 함으로써 유사 문자쌍에 대한 구분력을 높인다. 실험 결과, 제안하는 방법으로 정규화된 영상에서는 유사 문자쌍의 차이점이 확대되었으며, 문자쌍의 구분 성능 또한 향상되었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.4
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• pp.170-177
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• 2016

Character encoding is a method for changing a document to a binary document file using the code table for storage in a computer. When people decode a binary document file in a computer to be read, they must know the code table applied to the file at the encoding stage in order to get the original document. Identifying the code table used for encoding the file is thus an essential part of decoding. In this paper, we propose a method for detecting the character code of the given binary document file automatically. The method uses many techniques to increase the detection rate, such as a character code range detection, escape character detection, character code characteristic detection, and commonly used word detection. The commonly used word detection method uses multiple word database, which means this method can achieve a much higher detection rate for multi-language files as compared with other methods. If the proportion of language is 20% less than in the document, the conventional method has about 50% encoding recognition. In the case of the proposed method, regardless of the proportion of language, there is up to 96% encoding recognition.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.5
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• pp.266-279
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• 2003

In this paper, we propose machine printed character recognition methods which utilize the character type information and divide the character clusters. The characters are subdivided into a total of seven types, of which six types are for Hangul according to the grapheme combination fashions and one type for English characters, numerals, and symbols. According to the character type, we separate input character image into several recognition units and recognize them by using the direction angle feature. The recognition for each character type is completed by combining recognition units which are recognized by neural networks respectively For combining a total of seven character recognizers, we implemented seven methods such as switching method, integrating method, and their several variants. As experimental results, we obtained 98.2% recognition rate of simple switching method, 90.54% of integrating one, and between 97.35% and 98.65% of five variants.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.5 no.1
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• pp.127-133
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• 2011

Characters in natural image are an important information with various context. Previous work of character region detection algorithms is not detect of character region in case of image complexity and the surrounding lighting, similar background to character, so this paper propose an method of character region detection in natural image using edge and connected component by morphological reconstructions. Firstly, we detect edge using Canny-edge detector and connected component with local min/max value by morphological reconstructed-operation in gray-scale image, and labeling each of detected connected component elements. lastly, detected candidate of text regions was merged for generation for one candidate text region, Final text region detected by checking the similarity and adjacency of neighbor of text candidate individual character. As the results of experiments, proposed algorithm improved the correctness of character regions detection using edge and connected components.