MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.
유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기의 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 우전자 알고리즘을 이용한 규칙생성부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 테이터와 갑상선 종양 세포, 그리고 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 든다. 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 위해서 각 숫자를 구조적인 정보가 동일한 그룹으로 분류한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 필기된 숫자와 인쇄된 숫자에 대해서 96.3%의 인신룩을 얻었다.
한글 인식에 관한 기존의 연구는 한글 낱자 인식에 치우쳐 왔고, 실제 문서 인식 시스템 개발을 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 인식된 문자열의 오류 교정에 관한 연구로서 한글 금액열 인식기를 개발하였다. 한글 낱자 인식에서 문제가 되는 부분은 데이터의 방대함 때문에 발생한다. 컴퓨터상에서 표현될 수 있는 한글 낱자의 개수는 2000여 자 이상이다. 따라서, 기존의 연구들은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실생활에서 많이 쓰이는 낱자에 대해서만 실험을 했다. 하지만, 실험 대상 낱자의 개수를 1000여 자 정도로 줄였어도, 여전히 80%대 이하의 저조한 인식률을 보이고 있다. 이렇게 인식률이 저조한 범용 한글 낱자 인식기를 한글 금액 인식이라는 제한된 상황에서 사용하는 것은 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 한글 금액에 사용되는 16자의 한글 낱자만 인식할 수 있는 인식기를 제안하였다. 제안한 한글 낱자 인식기는 통계적 인식기를 사용한 다중 인식기 형태로 만들었고, 이를 통해 개별적인 특징으로 인한 인식률의 저하를 방지할 수 있다. 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액에 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이 규칙을 이용하여 한글 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액애 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이규칙을 이용하여 한글 금액의 인식 단위에 대한 인식 결과의 오류 보정을 할 수 있다. 실험 결과 제안한 한글 낱자 인식기의 1후보까지 인식률은 95.49%였고, 4후보까지 인식률은 99.72%였다. 그리고, 후처리기의 처리를 거친 금액열에 대해서는 신뢰도가 96.42%였다. 본 논문에서는 사용된 낱자의 개수가 적고, 구조안에 규칙 정보가 존재하는 한글 문자열의 경우에 제한된 글자를 인식하는 낱자 인식기와 오류를 교정할 수 있는 후처리기로 문자열 인식의 신뢰도를 향상시킬수 있는 방법을 제안하였다.
디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.
화상 처리 방법은 최근 다양한 기법을 적용하여 지도 정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 GIS(Geographic Information System) 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 방안으로, 기존 지도 도형이나 수 작업에 의해 작성된 도면을 컴퓨터로 스케닝하여 각종 도로 정보 인식 추출하는 방법을 제안하였다. 이러한 화상 정보 인식 방안간으로 많은 알고리듬들이 제시되고 있지만, 실제로 그 활용 면에서, 인식 분석 처리 과정이 매우 복잡함으로 인하여 충분히 반영되지 못하고 있는 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지도 화상을 스케닝하여 도로 정보를 효율적으로 분리추출하기 위하여 $3{\times}3$ 방향성 구조요소, 즉 수리 형태학적 기법에서 Erosion과 Dilation 그리고 Opening과 Closing, 최적의 Structuring Element를 적용하여, 대상 화상인 지도에서 최적의 도로정보와 문자열간의 특징 분리 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 윤곽선(edge) 기반의 형태 정보와 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 의한 방향(direction) 정보를 사요하는데 2단계 상표 영상 검색 시스템을 제안한다. 1 단계에서는 후보 상표 영상을 추출하기 위해 영상의 전반적인 정보로 원 상표 영상(original trademark image)을 웨이브렛 변환하여 얻은 X, Y 방향 고주파(high frequency) 성분으로부터 구한 방향 정보와 영상의 윤곽선에 대해 모멘트를 구하는 향상된 불변 모멘트(improved invariant moment)를 이용한다. 2단계에서는 후부 영상들에 대해 영상의 세부 정보인 윤곽선 각도(edge angle)와 윤곽선 반지름(edge radius) 정보를 추출하여 유사도 측정 알고리즘을 통해 결과 영상을 산출하게 된다. 본 상표 영상 검색 시스템은 문자 색인으로는 색인이 용이 하지 않은 기하학적도형 상표 영상만을 사용하였다. 본 시스템에서는 색상과는 상관없는 특징인 형태 정보와 방향 정보만을 이용하므로 같은 색상 구성을 가진 유사 영상뿐만 아니라, 유사하지만 바탕이 반전된 영상이나 색상이 다른 유사 영상에 대해서도 바르게 검색할 수 있으며, 각 특징을 일반화해줌으로 이동.회전.크기 변화에도 불변하는 견고성을 가진다. 또한 효율적인 검색을 위해 2단계의 구조를 사용하였으며, 각 단계마다 계산량을 줄여 검색 시간을 감소시키도록 설계되었다.
본 연구는 키네틱 타이포그래피의 원리와 한자의 특징을 근거로 중국의 '24절기'주제의 다이나믹 포스터를 연구 대상으로 선정하고 정성 방법을 통해 한자 키네틱 타이포그래피의 표현 유형을 분석한다. 다이나믹 포스터 디자인 중 한자의 시각 표현 법칙을 정리한다. 24절기 다이나믹 포스터가 디자인한 한자 표현은 6가지 유형으로 나눠 각기 다른 것으로 나타났다. 그중에 그리기 유형의 시각적 표현 규칙은 문자의 구조 형태 표현, 결합 유형의 시각적 표현 규칙은 문자의 필획과 텍스처 형태간의 연관성, 형성 유형의 시각적 표현 규칙은 필획의 변형, 변환 유형의 디자인 기법은 문자의 해체, 치환 유형의 시각적 표현 규칙은 시뮬레이션을, 회전 유형의 시각적 표현 규칙은 시각적 입체감과 공간감을 제시한 부분의 의의가 있어 보이다. 본 연구는 다이나믹 포스터에 나타난 한자 표현에 기초적인 자료와 분석논리를 제공하여 한자 키네틱 타이포그래피관련 연구가 부족한 점을 보완 하며 한자 키네틱 타이포그래피 구조 및 다이나믹 포스터 디자인 관련 분야에 참고가 될 것으로 기대된다.
본 논문은 대순사상의 선화(善化)사상을 살펴보고 그 주체성을 밝히는데 목적이 있다. 『전경』에서는 어떻게 선을 드러내고 행하며 더 나아가 선으로 중생을 교육하고 천하를 교화하는가 하는 선화의 문제를 다루고 있는데, 이는 곧 대순진리회의 핵심 사상으로 볼 수 있다. '선화'사상은 세 가지 내용으로 설명할 수 있다. 첫째, 도덕적 의미에서 만물을 도와서 교화시키거나 만물을 크게 이롭게 하는 속성을 가지고 있다. 둘째, 상선(上善)의 덕 외에도 상선의 법이 필요한데, 이는 '선을 행하는 목적'에 부합하고 또한 선을 행하는 법칙을 지키는 실천방법과 절차를 말한다. 셋째, 가장 높은 차원에서의 '선'은 윤리도덕의 단계를 초월한다. 이에 대순진리회의 '선화'사상을 살펴보면 첫째, 대순진리회의 목적인 무자기, 포덕천하, 광제창생, 보국안민, 지상천국건설에 나타난 문자의 표면적 의미와 내재적 의미는 모두 '선화'의 내용에 포함된다. 둘째, 대순진리회 목적의 실현은 그 종지와 신조에 의거하는데, '합덕·조화·해원'과 사강령(四綱領)과 삼요체(三要諦)에도 '선화'의 의미가 포함되어 있다. 셋째, 대순진리회의 목적은 도인들의 구체적 행위를 통해 실현되는데, 수도와 공부의 필요성과 규범 속 그리고 상제와 도주 조정산(趙鼎山)의 창교(創敎)나 선교(宣敎) 등 구체적인 실례에서도 '선화'의 원칙이 분명하게 드러나 있다. 대순진리회의 '선화'사상은 전형적이고 신성한 종교 도덕적 특징과 일상생활의 의미가 담긴 사회 윤리적 특징이 있으며, 또한 윤리를 초월하고 진선(盡善)을 추구하는 궁극적 목적의식과 이론적 깊이가 있다. 대순진리회 '선화'사상의 주체성과 이론구조를 분석하면 다음과 같다. 첫째, 대순진리회의 '선화'사상에서는 무엇보다 윤리 도덕적 측면에서의 선의 배양과 실천을 중시한다. 둘째, 대순진리회의 '선화'사상은 윤리도덕의 선을 실천하는 법문(法門)을 제시하였다. 셋째, 대순진리회의 '선화'사상은 수도의 최종 목적인 대선(大善)·지선(至善)·진선(盡善) 등을 추구하고 실현할 것을 강조하였다. 선화사상이 나타내는 핵심인 '선덕'과 이로부터 발전된 '선행선법(善行善法)'이 결국 윤리도덕의 차원을 초월하였음을 알 수 있다.
일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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