• Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.69-72
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• 2000

기판과의 동시소성에 의한 고주파 MCM-C(Multi-Chip-Module-Cofired)용 저항을 제작하고 6 GHz 까지의 RF 특성을 측정하였다. 기판은 저온 소성용 기판으로서 총 8층으로 구성하였으며, 7층에 저항체 및 전극을 인쇄하고 Via를 통하여 기판의 최상부까지 연결되도록 하였다 저항체 Pastes, 저항체의 크기, Via의 길이 변화에 따라서 저항의 RF 특성은 고주파일수록 더욱 DC 저항값에서부터 변화되는 양상을 보였다. 내부저항의 등가회로를 구현한 결과, 저항은 전송선로, Capacitance 성분이 혼재되어 있는 것으로 나타났으며 전극의 형태에 따라 Capacitance 성분이 많은 차이를 나타내었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.249-270
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• 1992

The purpose of this paper is to classify the types of input characters,printed Hangul characters,using Maximum Run Length Projection(MRLP)that is used to extract features of input character.Because the number of Hangul characters is large and its structure is complex,there exists close similarities among characters.This paper,therefore,tried to increment the type classification rate using fuzzy resoning.The Maximum Run Length Projection is very immune to noise,and also useful to extracting the demanding information efficiently.In a test case with the most frequently use 917 printed Hangul characters,it achieved 98.58%correct classification rate.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.33B no.11
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• pp.116-126
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• 1996

In this paper, we present a character recognition algorithm in printed korean and english documents including touching characters. We derived two rules to segment and recognize touching characters in the bilingual documents, one from the shape characteristics of korean and english characters of the writing blocks defined in this paper, and the other from the RF (reliability factor) values generated from the classifiers. Overall classification accuracy for the KITE paper of the proposed algorithm was about 96.8% for the english abstract, and about 97.8% for the bilingual parts. Also we confirmed the proposed algorithm significantly improves the accuracy of character segmentation of the actual mixed korean and english documents including touching characters.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.143-147
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• 1995

한글은 문자수가 많고 초성, 중성, 종성의 조합으로 이루어진 2차원적인 특성 때문에, 신경망을 이용한 한글 인식의 경우에는 자소를 분리한 후 자소별로 인식하는 방법이 많이 사용된다. 이러한 방법의 경우 분리된 자소영역에 원하는 자소 이외의 부분이 첨가되면 학습이 어려워 오인식의 주된 원인이 되기 때문에, 정확한 자소분리 알고리즘이나 전처리등을 통하여 그러한 잡음을 없애려는 시도가 많이 있었으나 아직도 원하는 자소부분 만을 정확히 분리하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 그러한 잡음이 규칙적임을 이용하여, 필요한 자소영역만을 추출하려하기보다는 오히려 필요한 자소영역 외의 부분을 포함시킴으로써, 잡음이라고만 생각했던 부분을 하나의 정보로 역이용하여 이로 인한 여러 오인식 경우를 해결하였다. 또한 자소의 위치가 불규칙적인 부분에 있어서는, 그 위치를 고정시키는 알고리즘을 사용하여 인식률을 더욱 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.132-136
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• 1989

본 논문에서는 한국과학기술원 전산학과 인공지능연구실에서 개발하고 있는 한글 문서 인식 시스템 SILNOON을 소개한다. 본 연구는 인쇄체 한글로 작성된 문서를 자동으로 인식하여 컴퓨터 화일로 저장하고, 인식된 문서를 편집 및 수정하여 레이저 프린터를 통하여 출력할 수 있는 실용적인 한글 문서 인식 시스템의 개발을 그 목적으로 하고 있다. SILNOON 시스템은 크게 전처리, 문자 인식, 후처리 등의 세 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 SILNOON 시스템의 각 구성 단계에 대하여 설명하고 개인용 컴퓨터 상에서 구현되어 있는 시제품을 가지고서 실험한 결과를 발표한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.51-54
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1601_1602
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• 2009

본 논문은 SSN(Simultaneous Switching Noise) 이 유전체를 통해 다른 시스템에 유기되는 것을 막기 위한 방법인 EBG(Electromagnetic Band-Gap)에 관한 연구이다. 이에 대한 EBG 구조를 설계하기 위해 PDN(Power Delivery Network)에 주기적인 패턴을 삽입한다. 패키지에 EBG 구조를 적용하기 위해 인쇄 회로기판 범위에서 연구되었던 구조를 변형 및 개조하여 EBG 구조가 내포하고 있는 필터의 차단 주파수의 범위를 넓히며 차단 시작 주파수를 1GHz 아래로 낮추는 소형화 방법을 모색한다. 이 연구에서 실시할 EBG 구조에 대한 간단한 고찰과 인쇄 회로 기판에 적합한 AI-EBG(Alternating impedance Electromagnetic Band-Gap) 구조를 이용한 EBG 의 소형화에 대해 언급하고, 소형화를 위한 3-D EBG 의 설계구조에 대해 설명한다. 그리고 저주파에서 차단특성을 높이기 위한 방법으로 3-D EBG를 사용하고 AI-EBG와 비교하여 차단특성의 변화를 Full-wave 시뮬레이션과 측정으로서 비교한다.

• Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.75-81
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• 2007

As manufacturing the low temperature firing paste applicable flat light source for LCD BLU, this study examined the specific quality. For the phosphor pastes, the low temperature firing acryl resin is used as the binder resin. As the result of thermal decomposition characteristics, residual hydroxylcarbon rested under 0.1wt% on 400$^{\circ}C$. With the manufactured paste in this study, the flat light source device is manufactured through the screen printing and it brought the almost 100% of special quality radiation about the phosphor brightness.