• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제11권3호
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• pp.329-334
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• 1995

1992년부터 1994년까지 우리나라의 연안에서 채집된 참서대과 어류 6종의 상두개골계(epicranical bony system) 에 대해 비교 검토하였다. 상두개골 가운데 erisma 와 frontal element 의 발달정도에 따라 1. Paraplagusia japonica, 2.Cynogossus joyneri 와 C.robustus, 3.c. semilaveis와 C. abbreviatus, 4.C. interruptus 의 4 group 으로 구분되엇고, erisma를 지지하는 proximal radials 의 수에서도 P.japonica와 C. robustus 가 10-11개, C. joyneri 10-12 . C. semilaevis 9-11. C. abbreviatus 9-10 , C. interruptus 7-8개로 종간에 많은 차이를 나타냈다. 이러한 골격의 형태적 차이는 종간의 유연관계를 나타내는데 중요한 형질로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1478-1489
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• 2006

컨테이너 ISO코드 인식시스템은 ISO코드 검출 및 영상 획득, ISO코드 영역 추출, 개별 문자 추출, 문자인식 및 데이터베이스의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 ISO코드 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며, 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 획득된 영상을 주위 환경 변화에도 적응 가능한 이 진화 방법을 사용하여 ISO코드 템플릿의 영역을 이 진화하고 ISO코드의 분포를 가지는 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중에서 ISO코드 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종 영역을 추출하여 ISO코드를 인식하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템을 실시간으로 컨테이너에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 컨테이너 종류 및 주위 환경변화에서도 ISO코드 영역이 정확히 추출됨을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.319-324
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• 2018

본 논문에서는 ISO/IEC 10646과 멀티바이트 코드 세트간의 변환 시스템을 설계하고 구현한다. 65,000 문자의 코드를 제공하는 UCS 세트는 128 문자의 코드 용량을 제공하는 ASCII 코드의 제한성을 해결하고, 전세계 언어의 표현, 전송, 교환, 처리, 저장 및 입출력을 단일 코드 페이지에서 적용하며, 다국어 소프트웨어 개발시 코드 변환을 단순화시킴으로써 프로그램의 코드 수정을 위한 시간과 비용을 효율적으로 절감하게 한다. 따라서 UCS 코드 시스템과 ASCII 및 EBCDIC 코드 시스템들이 혼용되어 사용되는 환경에서는 상호 시스템간의 코드 변환 방법은 시스템 마이그레이션시 제공되어야 하는 중요한 고려 사항이다. 본 논문의 코드 변환 유틸리티는 UCS와 IBM 호스트 코드간의 매핑 테이블을 포함하고 있으며 제안된 코드 변환 알고리즘을 시스템에서 구현하였다. 제안된 코드 변환 프로그램은 실제 시스템 환경에서 성공적으로 구동하였음을 검증하였고, UCS와 멀티바이트 코드 시스템간의 마이그레이션시 가이드라인으로 제공될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.776-788
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 차종 인식과 자동차 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 기존 시스템에서는 영상처리를 통한 번호판 영역 추출과 DNN을 이용한 문자 인식 방법을 사용하였다. 이러한 시스템은 환경이 변화되면 인식률이 하락되는 문제가 있다. 따라서, 제안하는 시스템은 실시간 검출과 환경 변화에 따른 정확도 하락에 초점을 맞춰 1-stage 객체 검출 방법인 YOLO v3를 사용하였으며, RGB 카메라 한 대로 실시간 차종 및 번호판 문자 인식이 가능하다. 학습데이터는 차종 인식과 자동차 번호판 영역 검출의 경우 실제 데이터를 사용하며, 자동차 번호판 문자 인식의 경우 가상 데이터만을 사용하였다. 각 모듈별 정확도는 차종 검출은 96.39%, 번호판 검출은 99.94%, 번호판 검출은 79.06%를 기록하였다. 이외에도 YOLO v3의 경량화 네트워크인 YOLO v3 tiny를 이용하여 정확도를 측정하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문에서는 카메라 영상으로 획득학기 어려운 화재나 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속하고 편리하게 제작할 수 있는 사건재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 다양한 동작 및 모델 라이브러리를 이용함으로써, 고가의 동작포착 장비와 연기자가 없어도 다수의 가상캐릭터 애니메이션을 신속하게 제어할 수 있다. 가상캐릭터의 움직임은 사용자가 정의한 경로에 따라 이동되며, 동작 사이의 자연스런 연결 기능이 제공되어진다. 또한 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 프레임에서의 가상캐릭터의 자세를 쉽게 조절할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 사용자 편의를 위해서 대화형 또는 스크립트 기반(MEL: Maya Embedded Language)의 인터페이스 모두가 지원되어지며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발디어졌으므로 Maya의 고성능 그래픽 기능의 활용이 가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.274-280
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• 2011

본 연구에서는 SoC를 이용한 임베디드 시스템에 리눅스 OS 환경을 구축하고 번호판 인식 시스템을 구현하여 그 성능을 측정하였다. 자동차 번호판을 인식하기 위해서는 번호판을 검출하고 검출된 번호판을 보정 한 뒤 각 문자들에 대해 인식을 한다. 번호판 검출 방법으로는 레이블링 기법과 숫자의 특징을 이용하여 검출하였다. 검출된 번호판의 표기되어 있는 숫자들은 각각의 좌표가 있다. 이러한 숫자들의 좌표를 비교하여 영상을 보정하고 템플릿 매칭을 통해 인식을 한다. 그 결과로 번호판의 검출율은 96%, 문자 인식률은 73%, 숫자 인식률은 97%로 나타났다. 인식 시스템은 기존의 PC기반이 아닌 임베디드 보드에서 측정 되었으며 총 인식시간은 약 0.66초가 소요되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.105-111
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• 2006

현대 사회에서 많은 전자시스템은 정보의 표현과 전달을 위해 여러 문자 입력 시스템을 사용하고 있다. 문자 입력 시스템 중 한글을 입력하기 위한 시스템으로는 키보드, 휴대폰의 12개의 버튼 등이 있다. 그러나 이러한 시스템은 신체적으로 부자유한 지체 장애인에게는 12개 이상의 버튼을 이용한 한글 입력에 어려움이 있다. 본 논문에서 지체 장애인이 쉽게 한글을 입력할 수 있는 시스템 개발에 앞서 한글 연상 기법을 이용한 장애인 한글 입력 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 시스템은 5개의 한글입력 버튼과 2개의 기능버튼을 가지며 한글연상 기법을 이용하여 한글을 입력한다. 본 시스템은 한글 연상 기법을 사용하여 지체 장애인이 쉽게 사용할 수 있고 소아의 한글 학습에 효율적이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.391-392
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• 2012

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2B호
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• pp.168-175
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• 2011

현대 사회에서 인간관계는 사회생활은 물론 개인의 성공여부를 판단하는 중요한 요소로 많은 관심을 받고 있다. 이러한 시대적 변화에 대응하기 위해 상대방의 성격을 미리 예측하고 적절한 관계를 유지하기 위해 다양한 방법들이 이용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 면접 시스템 적용을 위해 20대 남성의 얼굴 영상에서 인중, 입 및 귀의 형태를 추출하여 5대 성격 유형별 특정과의 상관성 분석 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 안면 및 측면 영상을 수집하여 Visual C++을 통해 인중, 입, 귀의 영역을 추출하고 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태에 따른 결과값을 도출하여 5대 성격 유형별 집단과의 비교, 분석을 수행하였다. 결과적으로 5대 성격 유형에 따라 인중 비율, 입의 크기 및 귀의 형태적 결과값을 통해 유의성을 도출하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1273-1280
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• 1996

본 논문에서는 문자 인식 과정을 거치고 난 후에 발생하게 되는 오인식된 문자들 을 언어적 지식을 이용하여 교정하는 문자 인식 후처리에 관하여 논한다. 문자 인식의 오인식 교정시스템의 경우 후보 단어가 많을 때 많은 후보 단어중에서 가장 적당한 단어를 후보 단어로 올려주기 위해서는 여러 가지 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정보로 이용할 수 있는 것으로 단어들의 특성과, 문자 인식에 발생하는 오인식 형태, 단어 학습에 관하여 논한다. 이를 위한 실험으로 15 만여의 단어가 수록된 국어 사전을 이비력하고 초중고 국어교과서에 나타난 단어 들의 사용빈도를 조사하여 국어 사전에 등록된 단어 중에서 10.7%정도가 실제 초중고 국어교과서에 사용되고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 문자 인식 시스템들을 가지고 여러 문서를 입력하고 인식하여 오인식이 자주 일어나는 글자들 의 형태를 분류하여 보았다. 그리고 한국어 처리 관련 서적이나 논문을 처리하고자 한국어에 관련된 책의 찾아보기에 나타난 단어 를 학습시켜 후보 단어들의 다른 인하여 정확한 단어를 예측하기 힘들던 문제를 해결 하고자 하였다.