• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.493-495
• /
• 2002

인터넷 사용의 증가는 의사소통 매체의 하나로 전자우편(e-mail)을 일반화되게 땠다. 전자우편은 개인적인 목적 뿐만 아니라, 광고, 판매, 서비스 흑은 제품구입 관련문의 등의 특정목적에 이용되고 있는 추세이므로 한꺼번에 많은 메일을 처리 및 관리하기 위해서는 전자우편문서의 자동분류가 필요하다. 전자우편문서는 일반문서와는 달리 반구조적(semi-structure)구성, 특수문자, 약어 및 속어 등의 특징들이 있으므로 이러한 특성들은 자동분류의 정확도에 영향을 기치는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 분류 성능을 향상 시키기 위해 자동분류의 오류가 될 수 있는 특성들을 제거하고, 구조적인 특징을 활용한 분류기의 전처리기를 설계한 방법론을 제시하고자 한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.443-445
• /
• 1999

여러 가지 유형의 서식 문서를 자동으로 처리하려면 서식을 이해하는데 필요한 항목 영상을 추출하기에 앞서 서식을 분류(classification)해야 한다. 서식을 분류함에 있어서 서식 영상 전체를 다룰 경우 상당한 시간이 걸릴 수 있다. 왜냐하면 일반적으로 서식 문서 영상의 크기는 일반 문자 영상에 비해 상당히 클 뿐만 아니라 대상 서식 문서의 유형도 많아질 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로서 DP 매칭에 의한 부분 매칭 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 서식 문서의 전체가 아닌 일부 영역만을 비교함으로써 인식 시간과 인식률 면에서 서식 문서를 효과적으로 처리할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.212-213
• /
• 2023

항·포구내에서 주.야간에 걸쳐 미등록 선박을 검출하기 위해, 가시광 및 IR, 라이다 센서를 통해 선박 영상 및 거리정보를 획득하고, 딥러닝 기술을 적용하여 선박의 외관에 대한 특징 분석 및 선박에 표기된 문자열의 인식, 선박의 크기 측정을 통해 선박을 분류하고 특정하는 기술 개발

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.264-266
• /
• 2012

인터넷 상에서의 변형 단어들을 처리하는 문제는 정보 검색, 기계 번역, 웹 마이닝, 욕설 및 스팸 필터링과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 특히 단어의 변형 추이를 파악하는 등 데이터 수집 및 분석을 위해서는 주어진 단어가 어떤 변형 단어의 집합으로 이루어진 부류에 포함되는지 여부를 파악해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 같은 부류에 속한 변형 단어 집합에 대하여 다중 서열 정렬(multiple sequence alignment)을 수행함으로써 해당 집합을 하나의 대표 문자열로 취급하는 변환 기법을 제안하고, 이를 이용해 주어진 단어가 해당 부류에 속하는지 여부를 효과적으로 분류하는 기법을 소개한다. 실험결과 제안 기법의 분류 성능은 민감도 93.4% 수준에서 89.1%의 특이도를 보여 전수 비교를 통한 분류에 비하여 결코 성능은 하락하지 않으면서 분류 속도는 16.5배 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 1997.11a
• /
• pp.71-74
• /
• 1997

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.420-423
• /
• 2018

본 논문에서는 웹 및 문자 공지문을 자동으로 분류하고 추천함으로써 사용자가 원하는 공지문만을 볼 수 있도록 하는 애플리케이션을 개발한다. 본 애플리케이션은 공지문을 여러 카테고리로 자동 분류하여 사용자가 원하는 카테고리에 속한 공지문만을 볼 수 있도록 하며, 사용자가 선호할 만한 공지문을 추천하는 기능을 제공한다. 공지문 분류를 위해 다층 신경망 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용하였으며, 공지문 추천을 위해 키워드 기반 자체 알고리즘을 사용하였다. 그 밖에 Word2Vec 을 활용한 검색어 추천 등 부가 기능을 제공하여 사용자가 쉽게 공지문을 찾을 수 있도록 하였다. 본 애플리케이션을 통해 사용자는 수많은 공지문 중 관심 있는 공지문만을 효율적으로 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.377-382
• /
• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 여권 이미지는 기울어진 상태로 스캔 되어 획득되어질 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 코드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8방향 윤관선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이진화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화 한다, 이진화된 문자열 영역에 대해 여권 코드의 인식율을 높이기 위하여 잡영 가지 제거 알고리즘을 적용하여 개별 문자의 잡영을 제거한 후에 개별 코드를 추출하며, CDM 마스크를 적용하여 추출된 개별코드를 복원한다. 추출된 개별코드는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 인식에 적용한다. 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, CDM 마스크를 이용하여 추출된 개별 코드를 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한 방법보다 잡영 제거 알고리즘과 CDM 마스크를 적용하여 개선된 퍼지 ART 알고리즘으로 개별 코드를 인식하는 것이 효율적인 것을 확인하였다. 그리고 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우보다 본 논문에서 제안한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 개별 코드를 인식하는 경우가 서로 다른 패턴들이 같은 클러스터로 분류되지 않아 인식 성능이 개선되었다.생산하고 있다. 또한 이러한 자료를 바탕으로 지역통계 수요에 즉각 대처할 수 있다. 더 나아가 이와 같은 통계는 전 국민에 대한 패널자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.184-194
• /
• 1997

In the recent years number of commercial off-line character recognition systems have been appeared in the Korean market. This paper describes a "self -organizing" data structure for representing a large dictionary which can be searched in real time and uses a practical amount of memory, and presents a study on the character correction for off-line printed sentence marks, Japanese, English, and Chinese character recognition. Self-organizing algorithm can be recommenced as particularly appropriate when we have reasons to suspect that the accessing probabilities for individual words will change with time and theme. The wrongly recognized characters generated by OCR systems are collected and analyzed Error types of English characters are reclassified and 0.5% errors are corrected using an English character confusion table with a self-organizing dictionary containing 25,145 English words. And also error types of Chinese characters are classified and 6.1% errors are corrected using a Chinese character confusion table with a self-organizing dictionary carrying 34,593 Chinese words.ese words.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.30 no.1_2
• /
• pp.93-102
• /
• 2003

A slant correction method for handwritten Korean strings based on analysis of stroke distribution, which effectively reflects structural properties of Korean characters, is presented in this paper. The method aims to deal with typical problems which have been frequently observed in slant correction of handwritten Korean strings with conventional approaches developed for English/European languages. Extracted strokes from a line of text image are classified into two clusters by applying the K-means clustering. Gaussian modeling is applied to each of the clusters and the slant angle is estimated from the model which represents the vertical strokes. Experimental results support the effectiveness of the proposed method. For the performance comparison 1,300 handwritten address string images were used, and the results show that the proposed method has more superior performance than other conventional approaches.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.1-5
• /
• 2003

In this paper, we realized a system that converts the character images of the printed Korean alphabet (Hangul) to the editable text documents by using the black and white CCD camera, We were able to abstract the contours information of the character which is based on the structural character by using the boundary tracing technique that is strong to the noise on the character recognition. By using the contours information, we recognized the horizontal vowels and vertical vowels of the character image and classify the character into the six patterns. After that, the character is divided to the unit of the consonant and vowel. The vowels are recognized by using the maximum length projection. The separated consonants are recognized by comparing the inputted pattern with the standard pattern that has the phase information of the boundary line change. We realized a system that the recognized characters are inputted to the word editor with the editable KS Hangul completion type code.