• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.328-330
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• 2007

Emotion is getting one of the important elements of the intelligent service robots. Emotional communication can make more comfortable relation between humans and robots. We developed emotional head robot system using 3D character. We designed emotional engine for making emotion of the robot. The results of face recognition and hand recognition is used for the input data of emotional engine. 3D character expresses nine emotions and speaks about own emotional status. The head robot has memory of a degree of attraction. It can be chaIU!ed by input data. We tested the head robot and conform its functions.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

문자인식은 문서 및 자동차 번호판 등의 문자정보를 얻는 영상처리 기술이며, 이를 위하여 에지를 검출하는 방법이 주로 사용되고 있다. 기존의 에지검출 방법은 대부분 영상에 가중치 마스크를 적용하는 방법이며, 영상의 전체 영역에 동일한 마스크를 적용하므로 처리결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 문자인식에 적합하도록 화소의 분포 및 위치를 고려한 가중치 마스크를 적용하여 에지검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1126-1139
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• 1994

본 논문에서는 그래픽을 포함한 필기체 한글화 영숫자로 구성된 혼합문서 인식시스팀을 제안하였다. 전처리 과정에서 제안한 국부적응 이진화 알고리듬으로 이진화를 수행하며, 연결요소와 체인코드를 이용하여 그래픽 영역을 분리하고 한글의 문자유형, 크기 그리고 수직모음의 부분적인 인식을 이용하여 개별문자를 분리한다. 인식단계에서는 DP 정합 비용함수값에 따른 brach and bound 알고리듬을 이용하여 한글 문자를 인식하며, 또한 몇 개의 안정한 특징값을 이용하여 영숫자를 인식하였다. 또한 인식단계에서의 정보와 단어사전의 정합을 통하여 인식기의 오류를 정정하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 시스팀이 그래픽을 포함한 필기체 한글과 영숫자를 효과적으로 인식함을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.765-774
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• 2002

본 논문은 멀티미디어 단말기, PDA등에 적용할 목적으로 획 정보를 이용한 한글문자와 펜 제스처 인식 시스템을 설계 및 구현한다. 한글문자 인식은 다양한 필체 유형을 수용하기 위해 한글의 특성정보와 획 정보 등을 기반으로 구축한 한글데이터베이스를 이용하며 빠른 자소분리를 수행하기 위해서 획간의 위치정보를 이용한 순차적 자소분리와 자소를 이루는 획 수의 변경에 의한 백트래킹 자소분리를 이용한다. 펜 제스처 인식은 정의한 15가지 유형의 펜 제스처에 대해서 민감한 획 정보가 아닌 획 내의 교차수, 방향변화, 방향벡터, 방향코드의 개수, 위치관계, 획에 대한 시작점과 끝점간의 거리 비율정보 등을 분류특징으로 이용함으로써 강건한 인식과 빠른 처리속도를 가진다. 제안한 방법에 의해 구현한 인식 시스템은 실시간으로 수행하며 실험결과, 높은 인식률과 빠른 처리속도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5522-5540
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• 2018

Vehicular license plate (LP) recognition system has risen as a significant field of research recently because various explorations are currently being conducted by the researchers to cope with the challenges of LPs which include different illumination and angular situations. This research focused on restricted conditions such as using image of only one vehicle, stationary background, no angular adjustment of the skewed images. A real time vehicular LP recognition scheme is proposed for the skewed images for detection, segmentation and recognition of LP. In this research, a polar co-ordinate transformation procedure is implemented to adjust the skewed vehicular images. Besides that, window scanning procedure is utilized for the candidate localization that is based on the texture characteristics of the image. Then, connected component analysis (CCA) is implemented to the binary image for character segmentation where the pixels get connected in an eight-point neighbourhood process. Finally, optical character recognition is implemented for the recognition of the characters. For measuring the performance of this experiment, 300 skewed images of different illumination conditions with various tilt angles have been tested. The results show that proposed method able to achieve accuracy of 96.3% in localizing, 95.4% in segmenting and 94.2% in recognizing the LPs with an average localization time of 0.52s.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1598-1606
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• 1996

문자 인식 과정을 거치고 난 후에 발생하게 되는 오인식된 문자들을 언어적 지식 을 이용하여 교정하는 문자 인식 후처리 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 한 국어의 형식 측면에서 품사를 재분류하고 사전을 구성하며 한글 어절의 상태 전이도 를 구성하고 형태소 분석을 위해 Head-tail구분법을 적용해 단어를 분리하였다. 또한 본 논문에서는 효율적인 단어분리와 교정을 위해 여러 문서와 책들로부터 새롭게 조 사의 결합형으로 900여개를, 규칙 어미의 활용형으로 800여개를 수집하였다. 그리고 불규칙 용언의 활용형을 위해 국어학에 나오는 9개의 불규칙을 조사하여 활용형을 구 축하였고 자동적 교체와 불구동사의 활용형도 사전에 등록하여 어절을 분석하는데 이 용하였다. 어느 인식 시스템을 가지고 문서를 인식한 결과 93.7%의 인식률을 보인 것 을 본 단어교정방법을 적용한 결과 97% 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권7호
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• pp.61-69
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• 1997

With the vigorous researches in the character recognition, the need to recognize run-on multilingual handwritten characters is increasing to provide uses with more comfortable PUI(pen user interface) environments. In general, many intermediate word candidates word candidates are generated in run-on multilingual recognition because there is no information of ending position and linguistic kind of character. To remove unnecessary word candidates which are generated in run-on multilingual recognition, we classify them into two groups and select the best candidate among the word candidates in the group where the final characater is completed using 5 attributes. In this research, we propose a method in order to select the best one candidate. It is called WRM (Weighted ranking method). The weights are adaptively trained by LMS(Least mean square) learning rule. Results show that the abilities of decision makin gusing weights are much better than those not using weights.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.522-532
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• 1995

Multilayer neural networks with backpropagation learning algorithm are widely used for pattern classification problems. For many real applications, it is more important to reduce the misclassification rate than to increase the rate of successful classification. But multilayer perceptrons(MLP's) have drawbacks of slow learning speed and false convergence to local minima. In this paper, we propose a new method for character recognition problems with a single-layer network and double rejection mechanisms, which guarantees a very low misclassification rate. Comparing to the MLP's, it yields fast learning and requires a simple hardware architecture. We also introduce a new coding scheme to reduce the misclassification rate. We have prepared two databases: one with 135,000 digit patterns and the other with 117,000 letter patterns, and have applied the proposed method for printed character recognition, which shows that the method reduces the misclassification rate significantly without sacrificing the correct recognition rate.

• 정보학연구
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• 제9권1호
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• pp.55-63
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• 2006

In this paper, a Hangul recognition system using of Kohonen Network in the phoneme separation and learning is proposed. A Hangul consists of phoneme that are consists of strokes. The phoneme recognition and separation are very important in the recognition of character. So, the phonemes which mismatching has been happened are correctly separated through the learning of neural networks. also, learning rate($\alpha$) adjusted according to error, in order to solved that its decreased the number of iteration and the problem of local minimum, adaptively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.20-27
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• 2004

인쇄회로기판 제작에 사용되는 국제표준규격의 거버 파일로부터 부품 위치 이름을 자동으로 추출하기 위한 문자인식 시스템을 제안한다. 거버 파일은 벡터형식의 그림파일로서, 각종도형 및 기호가 문자와 혼합되어 있으며, 가로쓰기와 세로쓰기 및 역 세로쓰기가 병용된다. 거버문자인식 시스템은 거버 파일에서 문자패턴을 추출하여 분리하는 전 처리 단계와 추출된 패턴을 인식하는 인식단계 및 인식된 문자와 숫자를 조합하여 부품위치이름을 구성하는 후 처리단계로 구성된다. 특히 인식률 향상을 위하여 신경회로망에 의한 다중인식기 및 구조적 특징을 이용한 검증기를 개발한다. 본 논문에서 개발된 거버문자 인식시스템은 인쇄회로기판 조립 및 검사 장비를 위한 자동 프로그래밍 시스템에 사용되어, 전자제품 제조시스템의 생산성 향상에 기여할 수 있다.