• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.63-68
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• 2010

최근, 유비쿼터스 시대로의 도약을 위하여 모바일 기기의 입력 인터페이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 기존의 마우스, 키보드뿐만 아니라 필기, 음성, 시각, 터치와 같이 다분야로 세분화되어 새로운 인터페이스가 연구되고 있다. 특히 소형 모바일 기기에서는 크기로 인하여 추가가능한 장치의 제약이 심하기 때문에, 작은 화면에서도 효율적인 입력 인터페이스로 필기 인식이 대두되고 있다. 필기 인식에 대한 이전 연구는 2차원 영상을 기반으로 하거나 벡터로 입력받은 필기데이터를 인식하는 알고리즘이 대부분이며, 필기 인식 알고리즘의 정확성을 향상시키는 연구에만 초점을 두고 있는 실정이다. 또한 실제 필기 입력하는 경우에는 현재 문자가 영문 대/소문자, 한글, 숫자 등의 어느 분류에 속하는지 선택해야하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 입력된 필기 데이터를 기반으로 형상 분석을 통하여, 영문이나 한글의 여부를 판단하고 언어식별이 가능한 시스템을 제안하였다. 제안 기법은 벡터 단위의 집합으로 필기 데이터를 취급하여 각 벡터 간의 상호관계와 방향성을 분석함으로써 효율적인 언어식별을 가능하도록 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.340-345
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• 2018

수식은 일반 문장에 비해 복잡한 구조와 다양한 문자와 기호가 사용되어 단순한 키보드 입력만으로는 모든 문자 집합을 입력할 수 없어 한글이나 워드 같은 문서편집기 내에서도 자체적으로 구현된 수식 편집기를 사용하고 있다. 수식을 올바르게 표현하기 위해 구문을 해석할 수 있는 의미가 될 수 있는 사전 학습 정보가 필요하다. 문자가 입력되더라도 크기와 위치 서로간의 관계에 따라 다른 수식으로 표현될 수 있기 때문이다. 즉 표현될 위치와 크기 등 문자와 기호들 간의 상호관계를 고려하여 수식의 형태를 트리 모델로 표현한다. 문자인식 응용의 한 분야로 문자나 기호(부호)를 인식하는 기술을 이미 널리 알려졌지만, 수식을 입력과 해석하는 방법은 일반적인 텍스트에 비해 복잡한 분석 과정이 필요하다. 본 논문에서는 수식의 문자를 인식하고 표현되는 위치와 크기의 결정을 빠르게 해석하는 수식 인식기를 구현하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.74-88
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• 2007

우편물을 배달순서대로 정렬하는 순로구분의 자동화를 위해서는 우편물에 표기된 주소를 인식해야 하며, 이 과정에서 표준화된 우편주소 데이터베이스는 필수적이다. 우편주소 데이터베이스는 주소인식뿐만 아니라 우편물 정보처리 등 다양한 측면에서 사용 가능하여 우편물 처리의 자동화와 정보화에 매우 중요하다. 본 연구는 우편주소 데이터베이스에서의 정보체계 표준을 위한 스키마 및 이에 따른 우편주소파일의 설계 방법과 설계된 스키마에 따른 주소해석 과정 및 방법에 관한 것이다. 주소를 표준화된 형태로 변환하는 데에 필요한 정보를 분석하여 이를 우편주소파일 설계과정에 포함시킴으로써 향후 순로구분 자동화를 위한 한글 주소인식 시스템과 고객 바코드 인증을 위한 주소 데이터베이스 매칭 및 주소검색 시스템에 활용할 수 있도록 하기 위해 우편주소파일을 설계하였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.53-60
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• 1998

본 논문에서는 키보드를 사용하지 않는 PDA 등 휴대형 컴퓨터에서 입력의 수단으로 사용하는 온-라인 문자 인식기를 위한 문자 필기글꼴을 제안하였다. 제안된 필기글꼴은 키보드를 통하여 입력 가능한 수준의 한글 자소와 영숫자이며, 필기글꼴의 정의를 위하여 한글의 풀어쓰기 글꼴과 영문자의 PDA용 필기 패턴인 그래피티 문자를 분석하여, 한글과 영숫자 입력 모드 전환이나 필기 영역의 구분 없이 연속 필기하여도 인식 가능하도록 중복되는 글꼴을 갖지 않도록 하면서 최대한 원형을 유지하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 필기글꼴의 타당성을 고찰하기 위하여 그래피티 문자를 알고 있는 PDA 사용자 그룹과 일반인들을 대상으로 인지도와 만족도를 조사하였다. 두 피실험 그룹의 영숫자 및 한글의 자음의 인지도 및 만족도는 98% 이상이었고 한글 모음의 경우 95% 이상의 긍정적인 반응을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 2017

본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.8-12
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• 2017

본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1009-1015
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• 2009

필적 감정은 개인의 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술이다. 본 논문은 패턴 인식 기술을 사용하여 효과적으로 필적을 분석하고 판별하는 오프-라인 환경에서의 검증 방법을 제안한다. 본 논문에서 연구된 방법의 핵심 절차는 문자 영역 추출, 문서의 구조적 특징을 반영하는 특징의 추출, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘과 주성분 분석을 이용한 특징 분석이다. 실험 결과는 제안하는 방법의 우수한 성능을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.201-206
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• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국패션뷰티학회지
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• 제5권2호
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• pp.68-74
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• 2007

The purpose of this study was to find out the difference between high self-esteem and low self-esteem about the product. The study used the questionnaire method to find out the control effect of self-esteem on apparel brand types. The survey data was analyzed by SPSS Hangul 10.0 Statistic Package. 16 apparel brands that had been selected by a preliminary study were surveyed by using. Brand Mapping was performed in each group for brand classification, and ANOVA was conducted in order to compare the variables depending on brand types. The self-esteem was surveyed by using the self-esteem scale by Rosenberg was used. Multivariate analysis was conducted to identify brand preference, product involvement according to purchase intention and the interactive effects of the brand types that are divided into familiarity and control recognition. For the purpose of the study was to compare searched the results of the high self-esteem comparison with the low self-esteem. The results of the study found the differences on perception about the brand between the high self-esteem and the low self-esteem on the preference. People with high self-esteem liked the brand that was perceived obedience. But the low self-esteem liked the brand that was perceived control.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.291-297
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• 2014

Since hand gesture recognition was realized thanks to improved image processing algorithms, sign language translation has been a critical issue for the hearing-impaired. In this paper, we extract human hand figures from a real time image stream and detect gestures in order to figure out which kind of hand language it means. We used depth-color calibrated image from the Kinect to extract human hands and made a decision tree in order to recognize the hand gesture. The decision tree contains information such as number of fingers, contours, and the hand's position inside a uniform sized image. We succeeded in recognizing 'Hangul', the Korean alphabet, with a recognizing rate of 98.16%. The average execution time per letter of the system was about 76.5msec, a reasonable speed considering hand language translation is based on almost still images. We expect that this research will help communication between the hearing-impaired and other people who don't know hand language.