본 논문에서는 저해상도 한글 영상을 자소 단위로 분리하는 방법을 제안한다. 비디오 자막이나 저해상도 스캔 영상의 경우 자소간 획이 접촉되거나 잡영이 많이 포함되어 기존의 자소 분할 방법으로는 한계가 있다. 한자 문자열을 문자 단위로 분할하는데 사용된 비선형 분할 경로 알고리즘을 한글 낱자 영상에 적용하여 자소 단위로 분할한다. 기존의 분할 경로 알고리즘을 한글 자소 분할에 효과적으로 적용하기 위해서 우세점 탐지 알고리즘을 이용하여 자소간 접촉점을 찾고 이를 바탕으로 생성된 분할 경로에 따라 여러 개의 자소 후보 영상이 생성된다. 자소 영상을 자소 인식기로 인식한 결과 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
필기는 특정인의 정체성을 나타내는 매우 효과적인 매체이다. 이런 이유로 최근 개인의 필기를 디지털 환경에서 사용하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 또한 필기 인식 분야에서는 높은 성능의 필기 인식 시스템을 개발하기 위해 많은 양의 필기 데이터를 필요로 한다. 이에 본 연구는 주어진 데이터내의 문자 조합을 바탕으로 한글 필기를 생성하는 것을 목적으로 한다. 특히 데이터에서 관측되지 않은 필기까지도 생성하는 것을 주요 문제로 다룬다. 실험 결과 생성된 필기는 실제 필기와 시각적으로 매우 유사함을 보인다.
기존의 필기된 한글의 자소 분리 방법은 일반적으로 다음과 같은 단점을 가진다 : 1) 자소 분리가 주로 세선화된 이미지에 적용되어 세선화 결과에 크게 의존하며, 2) 자소가 접촉되었을 때 명확한 자소 분리 특징점이 발생하는 단순한 접촉만을 대상으로 자소 분리 방법이 개발되어, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우처럼 복잡한 접촉에서는 자소 분리 오류가 쉽게 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 세선화를 하지 않은 이미지에서 자소 분리를 수행하며, 자소가 접촉된 경우 명확한 분리 특징점이 발생하는 경우뿐만 아니라, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우에도 자소 분리를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자소의 접촉을 유형별로 나누고 각 유형에 대하여 모음의 구조와 상대적인 위치 정보, 접촉의 형태 및 경험적인 규칙들을 사용하여 자소를 분리한다. 제안된 자소 분리 방법은 다음과 같은 순서로 적용된다 : 1) 입력된 낱자 이미지에서 모음을 추적한다 ; 2) 모음의 관점에서 접촉 후 발생하는 특징점의 추출이 명확한가를 판단한다 ; 3) 각 경우에 대한 접촉 유형을 확인한다 ; 4) 접촉 유형에 따른 자소 분리 방법을 적용한다. 필기된 한글 데이터베이스 PE92를 사용한 분리 실험에서 89.5%의 높은 분리율을 얻어서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 한글 자사 타자 행동에서 자극-반응 합치도 효과가 나타나는 지의 여부를 알아보았다. 이를 위해 오른손에 2개, 왼손에 2개의 건반을 사용하고 자음과 모음을 담당하는 손을 조작하여 합치도가 높은 조건과 합치도가 낮은 조건으로 나누 었다. 그리고 한글 낱자를 제시하여 피험자로 하여금 가능한 한 빠르고 정확하게 반 응하도록 하고 반응 개시 시간과 반응간 시간을 측정하였다. 그 결과 한글 전사 타자 행동에서 자극-반응 합치도 효과가 나타났다. 즉 합치도가 높은 조건에서 세로 모음 글자를 타자하는 경우 촉진 효과가 나타났으며, 합치도가 낮은 조건에서는 억제 효과 가 나타났다. 그러나 합치도에 중성 자극인 가로 모음 글가에서는 자극-반응 합치도 효과가 나타나지 않았으며, 중성자극이 포함된 종성이 있는 글자에서는 자극-반응 합 치도 효과가 적게 나타났다. 또한 이중 모음 글자에서는 그 효과가 나타지 않았다. 또한 이러한 자극-반응 합치도 효과는 운동개시 시간에만 영향을 주었는데 이는 자극- 반응 합치도 효과가 운동 프로그램을 구성하는 단계에서만 영향을 미침을 나타내는 것이다.
필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)
한글 낱말의 처리단의를 검증하기 위해 3개의 실험을 실시 하였다.예비 실험과 실험1은 한음절 글자, 실험 2는 2음절 이상 글자에서의 처리단위를 밝혀보고자 하였다.예비실험에서,자음유형효과는 통계적으로 유의미하지 않았으나 낱말 위치 효과는 유의미했다.Newman-Keuls 검증결과 초성조건과 중성조건간 차이는 유의미하지 않았으나 중성조건과 중성조건간의 차이는 유의미했다.실험 1에서는 낱자수가 증가함에 따라 반응시간도 증가했다.낱말 위치 효과는 예비실험과 동일했다.실험 2에서는 종성유무와는 관계없이 음절이 증가함에 따라 반응시간이 증가했다.본 연구의 시사점은 다음과 같다:(1)한 음절의 글자에서는 초성과 종성으로만 구성된 음절을 단위로 정보처리가 이루어지나 (2) 두 음절이상의 글자에서는 종성이 포함된 음절을 단위로 정보처리가 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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