• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.7 s.103
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• pp.737-744
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• 2005

In this paper, we propose a three-level color clustering algerian for the binarization of text regions extracted from natural scene images. The proposed algorithm consists of three phases of color segmentation. First, the ordinary images in which the texts are well separated from the background, are binarized. Then, in the second phase, the input image is passed through a high pass filter to deal with those affected by natural or artificial light. Finally, the image Is passed through a low pass filter to deal with the texture in texts and/or background. We have shown that the proposed algorithm is more effective used gray-information binarization algorithm. To evaluate the effectiveness of the proposed algorithm we use a commercial OCR software ARMI 6.0 to observe the recognition accuracies on the binarized images. The experimental results on word and character recognition show that the proposed approach is more accurate than conventional methods by over $35\%$.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.2
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• pp.178-184
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• 2023

Finding texts in general scene images and recognizing their contents is a very important task that can be used as a basis for robot vision, visual assistance, and so on. However, for the low-resolution text images, the degradations, such as noise or blur included in text images, are more noticeable, which leads to severe performance degradation of text recognition accuracy. In this paper, we propose a new Korean text image super-resolution based on a Transformer-based model, which generally shows higher performance than convolutional neural networks. In the experiments, we show that text recognition accuracy for Korean text images can be improved when our proposed text image super-resolution method is used. We also propose a new Korean text image dataset for training our model, which contains massive HR-LR Korean text image pairs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.558-560
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• 2003

최근 신문기사의 음성 서비스 등 음성합성 연구가 실용단계로 접어들고 있으나, 텍스트의 비-문자 처리에는 오류율이 높다. 본 연구는 신문 텍스트에 나타나는 비-문자 중 중의성이 높은 이음표의 문자화 유형을 6가지로 제시하고, 이음표를 포함한 어절의 패턴화된 구조 및 좌우 문맥 정보를 이용하여 이음표의 문자화 규칙을 알아본다. 제시된 이응표의 문자화 규칙과 이음표가 좌우 문맥 숫자의 문자화에 미치는 영향에 따른 숫자 읽기 방식을 포함하여 이음표 포함된 텍스트의 문자화 전사 시스템을 구현하였고, 2런치 J신문 텍스트를 코퍼스로 하여 이음표 문자화 시스템의 정확도를 측정하였다. 아울러 실험 결과에서 오류로 나타난 유형을 분석하여 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.399-405
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• 2007

생물 의료 분야에서 정보의 양이 아주 빠르게 증가하고 있다. 이러한 방대한 양의 정보에서 유용한 정보를 추출하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그렇지만 이렇게 뽑아진 정보조차 그 양이 방대하고, 또한 텍스트로 되어 있기 때문에 직관적으로 이해하기가 어렵다. 따라서 이러한 정보들을 좀 더 직관적으로 이해하기 위해서는 정보 시각화 시스템이 필수적이다. 최근 들어 이러한 정보 시각화에 대한 연구가 많이 진행되었으나 이러한 시각화 정보조차 너무나 방대하기 때문에 사용자가 필요로 하는 정보를 여과해 주는 방법이 필요하다. 그리고 시각화 시스템에서의 지식 발견을 위한 방법을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 생물 의료 정보의 텍스트 시각화에 초점을 맞추어 생물 의료 정보의 효과적인 표현 방법과 지식 발견을 위한 직관적인 인터페이스를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.432-433
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• 2023

스테이블 디퓨전(Stable diffusion)과 같은 텍스트 프롬프트 입력 기반 이미지 생성 AI 기술의 발전으로 원하는 형태의 고품질 이미지를 누구나 손쉽게 생성가능할 것으로 기대하였으나 대부분의 경우 원하는 이미지를 얻기 위해서는 텍스트 프롬프트를 정교하게 조정해가며 많은 실패를 겪어야만 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 클립 인터로게이터(CLIP Interrogator)와 같은 유사 이미지를 재생성하기 위한 텍스트 프롬프트 추정 기술이 개발되었으며 몇몇 이미지에 대해 뛰어난 결과를 보였다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 프롬프트 추정 기술의 활용이 한국화를 재생성할 수 있는지 실험을 통해 가능성을 확인하고 향후 한국화 재생성을 위한 연구 방향을 제안하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.427-434
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• 2022

The purpose of this study is to create a self-portrait that provides an immersive experience that immerses the viewer into the problem of self-awareness. We propose a method to implement an interactive self-portrait by using audio and image information obtained from viewers. The viewer's voice information is converted into text and visualized. In this case, the viewer's face image is used as pixel information composing the text. Text is the result of a mixture of one's own emotions, imaginations, and intentions based on personal experiences and memories. People have different interpretations of certain texts in different ways.The proposed digital self-portrait not only reproduces the viewer's self-consciousness in the inner aspect by utilizing the intertextuality of the text, but also expands the meanings inherent in the text. Intertextuality in a broad sense refers to the totality of all knowledge that occurs between text and text, and between subject and subject. Therefore, the self-portrait expressed in text expands and derives various relationships between the viewer and the text, the viewer and the viewer, and the text and the text. In addition, this study shows that the proposed self-portrait can confirm the formativeness of text and re-create spatial and temporality in the external aspect. This dynamic self-portrait reflects the interests of viewers in real time, and has the characteristic of being updated and created.

• Cross-Cultural Studies
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• v.45
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• pp.109-143
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• 2016

This article examines distinctive linguistic shifts of translational English in an effort to verify the validity of the translation universals hypotheses, including simplification, explicitation, normalization and leveling-out, which have been most heavily explored to date. A large-scale study involving comparable corpora of translated and non-translated English newspaper texts has been carried out to typify particular linguistic attributes inherent in translated texts. The main findings are as follows. First, by employing the parameters of STTR, top-to-bottom frequency words, and mean values of sentence lengths, the translational instances of simplification have been detected across the translated English newspaper corpora. In contrast, the portion of function words produced contrary results, which in turn suggests that this feature might not constitute an effective test of the hypothesis. Second, it was found that the use of connectives was more salient in original English newspaper texts than translated English texts, being incompatible with the explicitation hypothesis. Third, as an indicator of translational normalization, lexical bundles were found to be more pervasive in translated texts than in non-translated texts, which is expected from and therefore support the normalization hypothesis. Finally, the standard deviations of both STTR and mean sentence lengths turned out to be higher in translated texts, indicating that the translated English newspaper texts were less leveled out within the same corpus group, which is opposed to what the leveling-out hypothesis postulates. Overall, the results suggest that not all four hypotheses may qualify for the label translation universals, or at least that some translational predictors are not feasible enough to evaluate the effectiveness of the translation universals hypotheses.

• Journal of Korea Game Society
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• v.21 no.3
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• pp.117-132
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• 2021

This paper investigates how information game users needs to play game is offered to game user by applying the notion of explicitation toward translated game texts. By using League of Legends' Character lines, Character Abilities and Equipment Description texts as a case, this paper focused on how 'Insertion(addition)' and 'Replacement' method are applied toward game translation and which information is being explicitated. As a result, this paper found out that translation on Player vs. Player genre game, explicitation occurs by adding or replacing words containing information needed, and information about game control was prioritized among other information related with game universe and culture.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1996.08a
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• pp.15-18
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• 1996

본 논문은 본문 전체가 기계가독형 화일로 구성된 텍스트 전문데이터베이스와 이미지화일로 구성된 이미지 전문데이터베이스와의 검색효율성을 비교함으로써 도서관과 최종이용자의 입장에서 바람직한 전문데이터베이스가 어떤 것인지를 제안하고자 한다.