본 논문에서는 Zernike 모멘트와 backpropagation신경망을 이용한 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 소개한다. 마우스로 통해 입력된 숫자 정보는 전처리를 통해 시간에 순서적이고, 연속적인 좌표 정보로 변환된다. 전처리된 입력 좌표는 Zernike 모멘트(moment)와 각도 특징(angulation feature)을 이용하여 각 숫자가 가지는 고유의 특징을 만들어 낸다. 이러한 특징은 크기, 모양, 틀어진 정도에 상관없이 항상 일정한 성질을 가진다. 제안된 방법으로 추출된 특징은 패턴 구분을 위해 back propagation 신경망의 입력으로 사용된다. 본 논문은 200개의 필기체 숫자 데이터베이스를 이용하여 실험을 한 결과, 제시된 방법은 적은 학습데이터만으로 학습이 가능할 뿐만 아니라 좋은 인식률을 보여준다.
본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 실시간 사용자 한자 학습 시스템을 제안한다. 사용자 학습 방법으로는 사용자가 화면에서 손을 움직여 한자를 입력하고, 입력 제스처와 미리 저장된 템플릿을 매칭하여 사용자가 한자를 올바르게 썼는지 판단한다. 이를 위해 본 논문에서는 손가락 검출 및 검증을 통한 손 영역 검출 및 추적 방법과 스트로크의 연속성을 분석하기 위해 적응적 체인 코드를 제안한다. 손가락 검출로는 깊이 값을 이용하여 손 영역을 검출 후, 손가락의 축을 생성, 손가락의 두께를 이용하여 검증한다. 손 영역 추적으로 생성된 스트로크는 추적된 점들과 순서 그리고 길이 정보가 포함되어 있다. 이들을 이용하여 사용자가 올바른 입력을 했는지 확인하기 위해 적응적 체인 코드 방법을 제안한다. 이 방법은 매칭 속도와 스트로크 안에서 잘못 입력된 부분을 찾는데 매우 효율적이다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 시스템이 실시간으로 동작하며 학습 과정과 오류 검출에 매우 효과적임을 보여준다.
개별적인 인식기를 하나의 단일 인식 시스템으로 구성하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 공용인식시스템의 성능향상을 위해 온라인 필기에서 전역적인 정보를 추출할 수 있는 비트맵 파라미터 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방식에서는 고속의 파라미터 추출을 위해 보간법을 이용한 재샘플링 과정 대신에 새로운 시간열을 구성하는 방식을 이용한다. 제안한 비트맵 파라미터를 본 연구실에서 개발한 음성/문자 공용인식 시스템에 적용하기 위하여 67개의 자소를 5상태 10천이 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델로 구성한 다음 인식알고리즘으로서는 상태단위로 지속 시간 정보를 제어하는 OnePassDP법을 이용하였다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 경우, 자소인식률은 61.3%에서 85.3%로 24%의 인식률 향상을 가져왔으며, 글자인식률은 64.3%에서 82.2%로 17.9%의 인식률 향상을 가져와 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
In today's online social structure, people with electronic devices or network have been closely related to whether any of the activities, work, school, etc., is related to electronic devices, intelligent robot, and network control. The best mobility and the first rich media of these products as smart phones, smart phones rise rapidly in recent years, high speed processing performance and high free way to install software, deeply loved by many business people. However, not only for smart phone business aspects of the use, but also can engage in education of the teachers or the students are learning a great help. This study construct OCR-assisted learning software written by the JAVA made, and the installation is provided by the Android mobile phone users.
문자인식은 멀티 모달 인터페이스의 핵심요소로서 이동 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 처리하는 지능형 단말기의 구현을 위해 필수적으로 개발되어야 할 과제이다. 그러나 대부분의 기존 연구는 인식률의 향상만을 위해서 복잡한 획 해석과 백트래킹을 사용하기 때문에 멀티미디어 단말기에 적합하지 못하다. 따라서 본 논문은 멀티미디어 단말기로의 적용을 목적으로 한 새로운 온라인 한글 문자 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한글 문자의 특성정보와 획 정보를 기반으로 구축된 한글 데이터 베이스를 사용한다. 또한 획간의 위치관계를 이용한 순차적 자소 분리와 향상된 백트래킹 기법에 의해서 보다 빠른 처리 시간을 보장한다. 제안된 시스템의 성능 평가는 상용 1,200 단어를 이용하여 다수의 필기자가 필기한 한글 600문자를 대상으로 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 필기체 문자의 Convex-Concave한 곡선 특징을 문자로 변환하고 추출된 문자를 Smith-Waterman 정렬 알고리즘을 이용하여 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 필기체 숫자 인식을 위한 입력 데이터는 시간에 순서적인 좌표로 순서화하고 전처리의 입력데이터로 적용된다. 필기자의 개성이 표현된 필기체 문자는 크기, 회전, 곡선 비율이 다양한 형태로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 곡선의 Convex-Concave 특징을 이용하여 크기, 회전에 강인한 특징을 추출한다. 추출된 특징은 문자로 변환하고 Smith-Waterman 정렬 알고리즘의 입력데이터로 적용한다. 본 논문에서는 실시간 필기체 숫자를 대상으로 실험한 결과, 오류역전파 신경 회로망을 적용한 것과 비교하여 제안된 방법이 좋은 성능을 보였다.
웹페이지나 디지털 문서 등과 같은 온라인에서는 사용자가 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 실시간으로 검색하는 기능이 있다. 인쇄된 도서나 참고서 등과 같은 인쇄물에는 실시간으로 특정 단어나 특정 문구를 찾는 기능이 없어 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 논문에서는 텍스트를 탐지(Detection)하는 딥러닝 모델과 텍스트를 인식(Recognition)하는 OCR을 활용한 실시간 문자 탐지 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 EAST 모델을 사용하여 텍스트를 탐지하는 방법, 탐지한 텍스트를 EasyOCR을 사용하여 인식하는 방법, 인식한 텍스트를 사용자가 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 비교하여 bounding box로 나타내는 방법을 제안한다. 이 시스템을 통해 사용자는 도서나 참고서 등과 같은 인쇄물에서 실시간으로 검색하고 싶은 특정 단어나 특정 문구를 찾아 필요한 정보를 쉽고 빠르게 찾는 것에 효과적일 것을 기대한다.
본 연구는 ESG 서류 검토 과정의 효율성 향상을 위해, 광학 문자 인식(OCR)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 융합한 새로운 자동화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 OCR 프로세스에 앙상블 모델 기반의 이미지 전처리 알고리즘과 하이브리드 정보 추출 모델을 적용하여 텍스트 인식의 정확도를 향상시키며, RAG 파이프라인에 레이아웃 분석 알고리즘과 재순위화 알고리즘, 앙상블 검색기 등을 적용하여 정보 검색과 답변 생성의 신뢰성을 최적화한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 온라인 포털에 게시된 인증서 이미지와 기업 웹사이트 등에 공개된 회사 내규를 사용하여 테스트를 진행한 결과, 인증서 검토에서 93.8%, 회사 내규 검토에서 92.2%의 정확도를 달성하며, 제안된 시스템이 ESG 평가 과정에서 인간 평가자를 효과적으로 보조할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 디지털 온라인시대의 유비쿼터스 환경에 대해서 언론의 보도 내용 및 태도와 함께 일반대중들이 지니고 있는 다양한 관심이나 주관적인 성향(느낌, 견해)들에 대한 유형을 살펴봄으로써, 유비쿼터스 환경이 어떠한 특성과 의미를 보여주고 있는지를 알아보았다. 이를 위해 유비쿼터스 환경을 미디어가 어떻게 프레이밍 하였는가를 먼저 프레이밍 이론의 시각에서 살펴보고, 이러한 프레이밍이 수용자의 개인적 수준에서의 해석적 프레임으로 볼 수 있는 주관적 인식과 어떤 유사성이나 차이가 존재하는지 그 연결점을 알아보기 위해서 주관성연구를 실시하였다. 유비쿼터스 환경에 대한 일반대중들의 수용형태를 살펴본 결과, 4가지의 유형으로 분류되었는데, 제 1유형(N=11)은 긍정적 보편 주도형(Positive Universality Leading Type), 제 2유형(N=4)은 회의적 신중 선호형(Uncertain Prudence Preference Type), 제 3유형(N=3)은 미래 문화적 향유형(Future Cultural Enjoyment Type), 제 4유형(N=2)은 부정적 효과 전망형(Negative Effect View Type)으로서, 각 유형마다 독특한 특징이 있는 것으로 확인되었다. 결론적으로 수용자들은 대체로 미디어가 제시한 프레임에 의해 유비쿼터스 환경을 인식하고 있었으나, 다른 한편 확고한 주관과 정체성에 기초하여 유비쿼터스 환경을 인식하고 있어 미디어 프레임과 수용자 인식 사이의 관련성이 존재하지만 이외의 중재변인이 또한 존재하여 향후 이에 대한 탐색의 필요성이 있음을 확인할 수 있었다.
<만화의 메타표현>이란, 만화 그 자체로 언급되는 만화 표현으로 만화라는 표상체계의 특질과 한계를 가장 본질적으로 보여주는 표현이라고 말할 수 있다. 예를 들면, 작가로 생각되는 인물이 만화 속에 등장하여 독자에게 직접적으로 만화임을 인식시키는 경우와 컷과 컷을 나누고 있던 궤선이 변형 또는 파괴되거나 다른 것으로 비유됨으로써 만화를 구성하는 컷이 물질적인 존재라는 사실을 독자에게 알려주는 경우가 대표적이다. 지금까지의 만화비평 연구의 어프로치들은 대부분 컷과 말풍선의 사용법, 글과 그림의 관계라는 2차원적인 만화표현방식에 착목하여 만화에 대한 외형적 분석이 이루어졌다. 본 연구에서는 이러한 외형적 성과를 바탕으로 온 오프라인 만화에 표현된 메타표현에 대해 알아보고자 한다. 만화의 메타표현에 대한 연구는 만화라는 장르의 표현형식을 검토하는 매우 흥미로운 주제로 인터넷에서 보이는 웹코믹스의 구조에 대한 보다 본질적인 이해를 도모할 수 있으며 매체상의 표현영역 확장에도 그 근거를 제시할 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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