• Title/Summary/Keyword: 연결 영역

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Study on Text Detection of Low-contrast Region in Natural Images Using Connected-Component Based Method (자연영상에서 저 대비 영역의 텍스트 영역 검출을 위한 연결요소 기반 방법에 관한 연구)

  • Bak, Jong-Cheon;Gwon, Gyo-Hyeon;Jeon, Byeong-Min
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.191-194
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    • 2010
  • 최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 지역적 연결요소 성분 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연결요소 성분은 전역 및 지역적 표준편차를 이용하여 연결성분을 추출하고 추출된 연결성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.

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Text Region Detection Using Regional Connected Component and Edge Structure Component Feature From Natural Scene Images (지역적 연결요소 및 에지 구조 성분 특징을 이용한 자연이미지로부터 문자영역 검출)

  • Bak, Jong-Cheon;Hwang, Dong-Guk;Gwon, Gyo-Hyeon;Jeon, Byeong-Min
    • 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.

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A new segmentation method for non-manhattan layout document images using connected component (연결요소 특징을 이용한 복잡한 문서영상의 구조 분석)

  • 이상협;이경무
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.71-74
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    • 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.

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Experimental Identification of Nonlinear Parameters in Frequency Domain (주파수영역에서 비선형 연결부 매개변수의 실험적 규명)

  • 김원진;박윤식
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 1993.04a
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    • pp.57-61
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    • 1993
  • 본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.

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Study on Hangul Character Region Detection in Natural Images (자연영상에서 한글문자 영역 검출에 관한 연구)

  • Bak, Jong-Cheon;Gwon, Gyo-Hyeon;Jeon, Byeong-Min
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.430-433
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    • 2010
  • 최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.

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Text Region Detection using Edge and Local Minima/Maxima Transformation From Natural Scene Images (에지 및 국부 최소/최대 변환을 이용한 자연이미지로부터 텍스트 영역검출)

  • Park, Jong-Cheon;Hwang, Dong-Guk;Jun, Byoung-Min
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.257-259
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    • 2008
  • 자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

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Character Region Detection in Natural Image Using Edge and Connected Component by Morphological Reconstruction (에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상의 문자영역 검출)

  • Gwon, Gyo-Hyeon;Park, Jong-Cheon;Jun, Byoung-Min
    • 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.

Large-Scale Network Analysis using Effective Connectivity for Effective Brain Functional Imaging Analysis (효과적인 뇌기능 영상 분석을 위한 유효 연결성을 이용한 대규모 네트워크 분석)

  • Park, Ki-Hee;Lee, Seong-Whan
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.377-378
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    • 2011
  • 본 논문은 뇌기능 연구에 크게 기여하는 기능적 자기공명영상을 효과적으로 분석하기 위한 유효 연결성(Effective Connectivity, EC)을 이용한 대규모 네트워크(Large-Scale Network, LSN) 분석(LSN-EC)을 제안한다. 유효 연결성은 뇌영역간의 시공간적 인과관계를 표현한 연결성이며, 뇌의 기능적 연결성 및 구조탐색 사용된다. LSN-EC는 뇌영역간의 EC를 표현하고 그룹간의 차이분석을 통하여 뇌질환 분석 및 진단 연구로의 응용이 가능하다. 실험결과에서 알츠하이머병과 관련이 높다고 알려진 후대상피질(Posterior Cingulate Cortex)과 해마(Hippocampus)가 포함된 변연엽(Limbic Lobe), 기저핵 및 시상(Basal Ganglion and Thalamus) 주변 영역에서 감소된 EC를 확인하였다.

Design and Construction of Information System on consolidation Financial statements According to K-IFRS - Focusing on local financial institution - (국제회계기준에 따른 연결재무제표시스템 설계 및 구축 방안 - 국내 금융기관을 중심으로 -)

  • Park, Sung-Jong;Han, Kyung-Il
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.9 no.2
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    • pp.33-40
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    • 2011
  • It is very difficult to predict what effects the introduction of IFRS(International and Financial Reporting Standars) has on the existing system. Only the cautious and careful adoption of new system will minimize the confusion. The purpose of this paper is to propose appropriate design and construction of IS on financial statement according to the introduction of IFRS(International Financial Reporting Standard) in order to minimize the confusion. In order to meet that purpose, suggestions on five areas in consolidation financial statement are proposed. Those five aspects are as follows: Area of SPE Consolidation, Area of internal transaction setoff, Area of unrealized gain or loss setoff, Area of eliminate the investment account against the stockholder's equity, Making Consolidation footnote and Consolidation CoA as other area.