• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.425-428
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• 2001

본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.453-456
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• 2001

디자인 패턴은 시스템 설계시의 일반적인 문제들을 해결하기 위해 클래스를 조직화한 것이다. 본 연구는 디자인 패턴을 클러스터링 하기 위하여 클래스의 관계를 나타내는 구조를 이용한 패턴 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 디자인 패턴의 클러스터링은 패턴 저장 시 패턴 클러스터링에 의해 분류하고 링크정보를 이용하여 저장하므로 저장소를 효율적으로 관리 할 수 있으며 또한 재공학에 의해 추출된 클래스로 표현된 전체 시스템 구성도로부터 패턴의 사용정보를 추출하므로 시스템의 재설계시에 도움을 줄 수 있도록 하였다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.143-161
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• 2008

본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.283-290
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• 2005

워터마킹에서 영상의 평행이동, 회전, 크기변환 왜곡에 기인한 워터마크 삽입 위치와 추출 위치의 불일치는 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 복구패턴 정합을 통한 영상동기화를 이용함으로써 기하학적 왜곡에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복구패턴을 정의하여 워터마크가 삽입된 영상에 복구패턴을 삽입 배포한다. 그리고 배포된 영상으로부터 복구패턴을 추출하여 삽입한 복구패턴과 비교함으로써 기하학적 왜곡 여부를 확인한다 기하학적 왜곡이 발생하였다면 왜곡된 만큼 역변환을 함으로써 워터마크 삽입 위치와 추출 위치를 동기화 한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 이동, 회전, 스케일링 공격에 대한 실험결과를 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.241-244
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• 2000

본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.111-120
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• 2005

소프트웨어 개발은 다양한 산출물(클래스 부품, 클래스 다이어그램, 폼, 객체, 디자인 패턴)을 생성한다. 단 논문은 이런 산출물의 효율적인 추출 및 분류를 위한 Index/XML 순서관계 시스템을 제안한다. 이 시스템에서 산출물 순서 관계 추출은 패턴 관계정보를 메타 모델링 할 수 있으며 데이터베이스 할 수 있어 재사용 및 저장이 용이하다. 이 Index/XML 순서관계 시스템은 산출물의 추출과 분류를 위한 여러 가지 산출물의 관계 정보를 쉽게 변형할 수 있다. 이 시스템은 디자인 패턴을 효율적으로 분류 추출할 수 있도록 설계한다. 기능적인 인덱싱, 표준 패턴을 위한 순서 기준 인덱싱은 인덱스 아이디로 그룹화 할 수 있으며 분류할 수 있어 효과적이다. 이 정보론 이용하여 산출물들을 효과적으로 분류 및 추출을 할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.316-320
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• 2016

본 논문에서는 질감영상의 마이크로패턴 간 공간적인 동시발생 빈도를 고려한 패턴인식을 제안한다. 여기서 마이크로패턴은 블록영상의 중간값에 기반한 국소이진패턴(local binary pattern : LBP)으로 추출되고, 추출된 국소이진패턴들 사이의 동시발생빈도를 고려하여 패턴인식을 수행한다. 중간값 이진패턴은 영상의 국소속성을 고려할 뿐만 아니라 잡음에 강건한 패턴분석을 위함이고, 동시발생빈도는 영상의 전역속성을 고려하여 인식성능을 좀 더 향상시키기 위함이다. 제안된 기법을 120*120 픽셀의 17개 RGB 질감 패턴영상을 대상으로 유클리디언(Euclidean) 거리에 기반한 실험결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.995-1001
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• 1995

패턴인식은 전처리, 특징추출, 식별의 과정을 거쳐 인식을 하게된다. 식별과정 에서 여러개의 패턴이 흩어져 있을 경우에 유사한 패턴끼리 클러스터링을 위하여 한 카테고리 내에서 패턴을 분할하게 된다. 클러스터링 방법에는 통계적인 방법으로 k-means 방법, ISODATA알고리즘등이 있으며〔1〕, 최근에는 신경망에 의한 클러스터링 방법으로 T, Kohonen의 LVQ(Learning Vector Quantization)가 주로 이용되었다〔6〕. Nikhil R, Pal. et al은 LVQ알고리즘을 보다 개선한 방법으로 GLVQ(Generalized LVQ, 1993)를 제안하였다〔4〕.본 논문은 GLVQ 알고니즘으로 패턴을 클러스터링 할 경우에 효율적인 특징추출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 20명의 필기체 숫자 0에서 9까지 의 200개 패턴을 여러 가지 방법으로 특징 추출하여 GLVQ알고리즘으로 10개(0-9의 패턴) 의 클러스터로 구분하고, 해당 클러스터에서 오분류되는 패턴의 비율로서 그 효율성을 비교 하였다. 그 결과 투영조합 방법을 이용하였을 경우 98.5%의 분류율을 나타내었다.