• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.191-198
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• 1990

본 논문에서는 문서 자동 인식 시스템에서 다중 카테고리로 모호하게 인식되어 질 수 있는 조합 심볼을 하나의 메타 심볼로 간주하고, 이 심볼을 fuzzy set theory에 기초를 두어 분석을 하였다. 분석 과정에서는 메타 심볼이 갖는 프리미티브들의 기울기와 길이, 프리미티브들간의 연결 및 프리미티브의 위치등의 어트리뷰트들을 이용하였다. 모호성을 내재하고 있는 메타 심볼들을 ACS(Ambiguous Category Set)의 원소로 간주하였으며, ACS의 원소들은 모호성의 원인을 제공하는 부분패턴들을 공동으로 포함하고 있다. 부분패턴을 구성하고 있는 프리미티브를 분리하여 어트리뷰트 값을 측정하고, 정의한 MF(Membership 함수)의 파라메터로 사용하였다. MF에서 얻어진 MFV(Membership Function Value)는 모호한 메타 심볼이 어떤 카테고리로 분류될 수 있는지를 나타내도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.394-397
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• 2007

본 논문에서는 문자 인식의 특징 선별 방법으로 중간점 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중간점을 선별하고 심볼패턴을 이용하여 필기체 문자를 인식한다. 이 방법은 사전에 많은 심볼 패턴을 학습해야 하지만 한글과 영어의 높은 인식률을 보이고 있으며, 특히 복잡한 문자들의 경우 좋은 결과를 낸다. 여기서는 중간점 알고리즘으로 입력된 데이터를 심볼 패턴과 비교하고, 심볼 영역에 의해 최적 판별 기저를 탐색한 후, 그것을 특징으로 선택한다. 또한 사전 기능과 투명도 기능을 구현하여 필기체 인식을 이용한 여러 활용 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.485-487
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• 1999

본 논문에서는 온라인 필기체 수식 인식을 위한 순차적인 구조 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 캐블릿상에서 필기된 수식에 대한 심볼 인식 결과와 각 심볼의 Bounding Box이 좌표를 입력받아서 필기 순서를 기반으로 순차적으로 수식의 구조를 해석한다. 그래프 내의 이웃하는 두 노드 사이의 관계를 결정하기 위해서 심볼의 사용에 관한 표기 정보와 6단계 관계 결정 규칙을 사용하여 노드들 사이에 생성될 수 있는 에지의 수를 최소화하고 BackTracking을 피했다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 100개의 테스트 샘플에 대해 구조 분석 실험을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.89-95
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• 2020

최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.68-77
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• 1990

본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.3-8
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• 2023

4차 산업혁명으로 많은 산업 분야에 커다란 변화가 일어나고 있으며, 그중에서도 인공지능을 활용한 융합기술에 활발한 연구가 진행되고 있다. 그중에서도 인공지능을 활용한 객체 인식과 인식 결과를 활용한 디지털 전환(Digital Transformation) 분야에서 그 요구가 나날이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이미지내에 글자, 심볼, 선을 정확하게 인식하고 인식 결과를 시뮬레이션에 활용할 수 있도록 표준화 포맷의 파일로 저장하기 위해 최적의 학습모델 구축 방법을 제안하였다. 이미지내 글자, 심볼, 선을 인식하기 위하여 인식 대상별 특성을 분석한 후 최적의 인식 기법을 선택하였다. 그다음으로 인식 대상별 인식률을 향상시키기 위하여 최적의 학습 모델 구축 방안을 제안하였다. 글자, 심볼, 선 인식의 순서와 가중치를 다르게 설정하여 인식 결과를 확인하였으며, 인식 후처리에 대한 방안도 마련하였다. 최종적인 인식 결과는 시뮬레이션 등 다양한 처리에 활용될 수 있는 표준화 포맷으로 저장하였다. 본 논문에서 제안한 최적의 학습 모델 구축에 대한 우수한 성능은 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.13-16
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• 1999

이산 HMM을 이용한 음성인식을 할 때, 관측심볼은 훈련 데이터의 양자화과정을 수행하여 얻게 된다. 훈련 데이터는 선정된 몇몇 화자에 의해서 얻어지게 되는데, 이러한 이유로 인하여 충분하지 못한 훈련 데이터가 얻어지므로, 관측 심볼에 따라 출력확률분포값이 영(zero)이나, 거의 영에 가까운 값을 가지게 된다. 이러한 요인은 인식률의 저하를 초래하므로, 본 논문에서는 fuzzy smoothing 기법을 채택하여, 출력확률분포값이 영(zero)의 값을 가지는 것을 방지하여, 새로 구해진 파라메터로 인식실험을 하였다. Smoothing과정을 수행한 후의 인식률이 smoothing을 하진 않은 인식율에 비해 평균 $1.46\%$ 향상되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제13권2호
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• pp.535-547
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• 2002

본 논문은 교육현장에서 자바(Java)를 이용한 수치계산 애플릿(Applet)을 개발할 경우 수식을 인식하여 그 결과를 실행하고 보여주는 심볼릭 연산을 구현하기 위한 알고리즘 개발과 다양한 입력식을 처리하기 위한 효율적인 자료구조를 제안한다. 구현된 패키지내의 클래스는 변수와 상수, 다양한 연산자를 처리하기에 적합하며 분석된 정보를 통해 사칙연산의 처리, 연산자 우선순위의 처리, 심볼릭 연산, 다항식, 방정식, 함수의 그래프 작성, 간단한 미적분 처리를 하는 알고리즘을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.257-260
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• 2017

이 논문에서는 대역폭 추정치를 이용하여 효율적으로 디지털 변조 신호를 자동으로 분류하는 변조인식 방법을 제안한다. 변조 신호를 분류하기 위해서 일반적으로 특징변수를 이용한 방법이 널리 사용되는데, 특징변수의 정확도는 특징변수 추정에 사용되는 디지털 변조 신호의 심볼수와 심볼당 표본수에 따라 크게 영향을 받는다. 이 논문에서는 높은 과표본화율로 표본화된 신호에 대해 먼저 대략적으로 대역폭을 추정하고 이로부터 심볼당 적절한 표본수를 취할 수 있도록 표본율을 감소시킨다. 따라서 처리하는 표본수가 동일한 경우 더 많은 심볼을 사용하게 되어 변조 인식률을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.277-279
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• 2003

본 논문에서는 입력 시퀀스의 각 영상으로부터 신체 영역을 분리한 후 신체 영역의 2차원 특징정보들을 이용하여 제스처를 자동적으로 인식할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 먼저, 샘플 영상들로부터 구한 2차원 특징 벡터들의 통계적 정보를 주성분 분석법으로 분석하고 제스처 모델 공간을 구성한다. 입력 영상들은 미리 구성된 모델과 비교되어지고 각각의 영상은 모델 공간의 한 부분으로 심볼화되어진다. 마지막으로 심볼 시퀀스로 형상화되어진 영상 시퀀스는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 하나의 제스처로 인식된다. 우리가 이용하는 2차원 특징 정보는 대략적으로 신체의 어느 부분이 움직이는지를 알 수 있는 로컬정보와 전체적인 신체 모션의 정보를 나타내는 글로벌 정보를 이용하는 것으로 실세계에서 적용하기 용이하고, 좋은 인식 결과를 얻을 수 있다.