• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.85-88
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• 2000

대용량 말뭉치에서 이웃 음절간 공기빈도 정보를 추출하여 한글의 bigram 음절 특성을 조사하였다. Bigram 음절 특성은 띄어쓰기가 무시된 문서에 대한 자동 띄어쓰기, 어떤 어절이 띄어쓰기 오류어인지 판단, 맞춤법 검사기에서 철자 오류어의 교정 등 다양한 응용분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 한글의 bigram 음절 특성을 자동 띄어쓰기 및 입력어절이 띄어쓰기 오류어인지를 판단하는데 적용하는 실험을 하였다. 실험 결과에 의하면 bigram 음절 특성이 매우 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.892-898
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• 2012

Rough classification methods are used to improving the recognition speed in many character recognition problems. In this case, some irreversible result can occur by an error in rough classification. Methods for duplicating each model in several classes are used in order to reduce this risk. But the errors by rough classfication can not be completely ruled out by these methods. In this paper, an recognition method is proposed to increase speed that matches models selectively without any increase in error. This method constructs a model graph using similarity between models. Then a search process begins from a particular point in the model graph. In this process, matching of unnecessary models are reduced that are not similar to the input pattern. In this paper, the proposed method is applied to the recognition problem of handwriting numbers and upper/lower cases of English alphabets. In the experiments, the proposed method was compared with the basic method that matches all models with input pattern. As a result, the same recognition rate, which has shown as the basic method, was obtained by controlling the out-degree of the model graph and the number of maintaining candidates during the search process thereby being increased the recognition speed to 2.45 times.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.323-325
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• 2013

항해 중에 항해사의 상황인식 능력은 사고와 직결되는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 발생한 해상충돌사고 사례들을 상황인식 과점에서 분석을 실시하였다. 사고의 원인을 상황인식 3단계 관점에서 분류하고, 이러한 사고를 예방하기 위한 방법들을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.758-761
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• 2004

온라인 문자 인식 기술은 PDA, 테블릿 PC등 많은 새로운 응용에서 사용되고 있으나, 인식 기술은 아직 이러한 첨단 도구들을 자연스럽게 이용하기에는 못 미치는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 전처리 과정에서 문자를 구성하는 획수를 통해 인식 시 해당 HMM 모델들에게만 적용하여 인식 시간을 줄이고 동시에 오류도 줄이고자 한다 제안하는 방법들의 타당성은 실험을 통해서 검증하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.5
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• pp.471-476
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• 2010

In this paper, we propose an effective method that recognizes the vehicle license plate using RGB color information and back-propagation neural network algorithm. First, the image of the vehicle license plate is adjusted by the Mean of Blue values in the vehicle plate and two candidate areas of Red and Green region are classified by calculating the differences of pixel values and the final Green area is searched by back-propagation algorithm. Second, our method detects the area of the vehicle plate using the frequence of the horizontal and the vertical histogram. Finally, each of codes are detected by an edge detection algorithm and are recognized by error back-propagation algorithm. In order to evaluate the performance of our proposed extraction and recognition method, we have run experiments on a new car plates. Experimental results showed that the proposed license plate extraction is better than that of existing HSI information model and the overall recognition was effective.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.505-517
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• 1994

국어 철자 검색 프로그램 세 개의 검색 능력을 비교하였다. 오류가 없는 파일, 타자시의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 1%), 그리고 광학적 문자인식 프로그램의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 $2.7{\sim}2.9%$) 등에 대하여 한글과 컴퓨터, 한국 마이크로소프트, 핸디 소프트의 워드프로세서에 도구로 포함된 철자검색 프로그램을 수행하였다. 이 세 프로그램 중에서 한글과 컴퓨터의 제품은 정방향 오판율과 오류율 낮은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았고 핸디 소프트의 제품은 오류율이 높은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았다. 세 프로그램 모두 역방향 오판율이 자소별 오류율의 10배 이상이라는 점에 있어서 심각한 문제를 안고 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.936-939
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• 2014

전자여권(e-Passport)은 새로운 형태의 출입국 관리 시스템으로써 기존 여권보다 보안 기능이 강화 되고 자동화된 출입국 관리를 할 수 있다는 장점으로 인해 전 세계적으로 도입하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전자여권 인식장치로부터 전달 받은 기계판독영역(MRZ : Machine Readable Zone) 이미지의 문자 인식률 향상을 위해 정점 샘플링 방법을 적용하여 문자 인식 결과의 오류를 줄이고자 하였다. 실험 환경에서 오류가 가장 많았던 숫자'1'과 영문'T'에 대해 제안 방법을 적용 하였다. 실험 결과, 제안 방법 적용 전보다 입력 이미지의 모든 문자를 정확히 인식한 이미지의 숫자가 4.5% 증가하였고, 각각의 글자에 대한 전체 오차율은 0.242% 감소하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.441-444
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• 2009

자가 치유 시스템은 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태를 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 발생한 오류는 또 다른 오류를 유발할 수 있고, 하나 이상의 원인이 되는 오류나 사건이 있을 수 있다. 따라서 오류의 원인에 따른 치유전략을 필요로 하며 발생한 오류에서부터 전이될 수 있는 오류에 대한 추론을 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 오류의 인과관계에 따른 진단 및 추론 기법을 제안하고자 한다. 제안사항을 통해 오류트리를 기반으로 하여 발생한 오류의 원인이 되는 오류를 파악할 수 있으며, 오류의 원인에 따른 치유 전략을 계획 가능하고, 발생 가능한 오류의 추론이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.815-816
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• 2009

자가 치유 시스템은 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태를 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 발생한 오류는 또 다른 오류를 유발할 수 있고, 하나 이상의 원인이 되는 오류나 사건이 있을 수 있다. 따라서 오류의 원인에 따른 치유전략을 필요로 하며 발생한 오류에서부터 전이될 수 있는 오류에 대한 추론을 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 오류의 인과관계에 따른 진단 및 추론 기법을 제안하고자 한다. 제안사항을 통해 오류트리를 기반으로 하여 발생한 오류의 원인이 되는 오류를 파악할 수 있으며, 오류의 원인에 따른 치유 전략을 계획 가능하고, 발생 가능한 오류의 추론이 가능하다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.4
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• pp.363-371
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• 2010

In an effort to enhance the quality of feature vector classification and thereby reduce the recognition error rate for the speaker-independent speech recognition, we study the effect of spectral tilt on the Fourier magnitude spectrum en route to the extraction of MFCC. The effect of FIR filtering on the speech signal on the speech recognition is also investigated in parallel. Evaluation of the proposed methods are performed by two independent ways of the Fisher discriminant objective function and speech recognition test by hidden Markov model with fuzzy vector quantization. From the experiments, the recognition error rate is found to show about 10% relative improvements over the conventional method by an appropriate choice of the tilt factor.