• 전자공학회논문지S
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• 제35S권5호
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• pp.75-82
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• 1998

Conventional vector quantization (VQ) codebook design methods have several drawbacks such as edge degradation and high computational complexity. In this paper, we first made activity coordinates from the horizonatal and the vertical activity of the input block. Then it is mapped on the 2-dimensional interconnected codebook, and the codebook is designed using kohonen self-organizing map (KSFM) learning algorithm after the search of a codevector that has the minumum distance from the input vector in a small window, centered by the mapped point. As the serch area is restricted within the window, the computational amount is reduced compared with usual VQ. From the resutls of computer simulation, proposed method shows a better perfomance, in the view point of edge reconstruction and PSNR, than previous codebook training methods. And we also obtained a higher PSNR than that of classified vector quantization (CVQ).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.651-659
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• 2005

본 논문에서는 무제약 필기체 한글 분할을 위하여 기존 방법들에서 제시된 적이 없는 문자간 여백에서 가상 네트워크 탐색 시스템을 이용하는 새로운 방법을 설계하고 구현하였다 제안된 방법은 다양한 필기자들이 제한 없이 쓰여진 모든 문자들에 대하여 적용이 가능하도록 설계되었고, 또한 문자간 여백에서 생성되는 가상 네트워크의 경로를 이용함으로서 꺾은선 형태의 다양한 분할경로를 얻을 수 있도록 설계되었다. 또한 탐색 시스템을 구현하는 과정에서 분할대상 블록의 길이에 따른 탐색 윈도우를 달리 적용함으로서 원하지 않는 영역에서 분할경로가 생성되는 것을 방지하였다 본 논문에서 제안하는 가상 네트워크 탐색 시스템에 대해 임의의 필기자들로 부터 자체적으로 수집한 800여개의 데이터를 대상으로 실험을 수행한 결과, 중첩되거나 접촉된 문자들을 포함하여 전체적으로 $91.4\%$ 정도의 분할 정확도를 얻을 수 있었다.