Le, Ha;Kim, Soo-Hyung;Na, In-Seop;Do, Yen;Park, Sang-Cheol;Jeong, Sun-Hwa
International Journal of Contents
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제8권3호
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pp.83-93
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2012
In this paper, we propose a novel method that automatically generates real character images to familiarize existing OCR systems with new fonts. At first, we generate synthetic character images using a simple degradation model. The synthetic data is used to train an OCR engine, and the trained OCR is used to recognize and label real character images that are segmented from ideal document images. Since the OCR engine is unable to recognize accurately all real character images, a substring matching method is employed to fix wrongly labeled characters by comparing two strings; one is the string grouped by recognized characters in an ideal document image, and the other is the ordered string of characters which we are considering to train and recognize. Based on our method, we build a system that automatically generates 2350 most common Korean and 117 alphanumeric characters from new fonts. The ideal document images used in the system are postal envelope images with characters printed in ascending order of their codes. The proposed system achieved a labeling accuracy of 99%. Therefore, we believe that our system is effective in facilitating the generation of numerous character samples to enhance the recognition rate of existing OCR systems for fonts that have never been trained.
Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.
주기와 같은 반복문자열에 대한 연구는 데이터압축, 컴퓨터활용 음악분석, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서 진행되고 있다. 바이오인포매틱스 분야에서 주기는 유전자 서열이 반복적으로 나타나는 종렬중복과 밀접한 관련이 있으며 이는 근사문자열매칭을 이용한 근사주기 연구와 관련이 있다. 본 논문에서는 기존의 근사주기에 대한 정의를 보완하는 거리합기반 근사주기를 정의하고 이에 대한 연구 결과를 제시한다. 길이가 각각 m과 n인 문자열 p와 x가 주어졌을 때, p의 x에 대한 거리합기반 최소 근사주기거리를 가중편집거리에 대해 $O(mn^2)$ 시간, 편집거리에 대해 O)(mn) 시간, 해밍거리에 대해 O(n) 시간에 계산하는 알고리즘을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.419-430
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2009
Reading comprehension (RC) systems are to understand a given text and return answers in response to questions about the text. Many previous studies extract sentences that are the most similar to questions as answers. However, texts for RC tests are generally short and facts about an event or entity are often expressed in multiple sentences. The answers for some questions might be indirectly presented in the sentences having few overlapping words with the questions. This paper proposes a conceptual graph matching method towards RC tests to extract answer strings. The method first represents the text and questions as conceptual graphs, and then extracts subgraphs for every candidate answer concept from the text graph. All candidate answer concepts will be scored and ranked according to the matching similarity between their sub-graphs and question graph. The top one will be returned as answer seed to form a concise answer string. Since the sub-graphs for candidate answer concepts are not restricted to only covering a single sentence, our approach improved the performance of answer extraction on the Remedia test data.
자바 언어의 실행 속도를 개선하기 위해 전통적인 컴파일 방법을 사용하여 바이트 코드를 특정 프로세서에서 수행될 수 있는 목적기계 코드로 변환하는 다양한 연구가 진행중이다. 패턴 매칭을 이용한 코드 생성 기법은 코드 확장 기법에 비해 양질의 코드를 생성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 바이트 코드로부터 효과적으로 네이티브 코드를 생성하기 위해 레지스터 기반의 중간 언어를 효율적으로 생성할 수 있는 정형화된 패턴 기술 방법과 패턴 매칭 기법에 대해 제시한다. 또한 기술된 정형화 패턴을 활용하여 양질의 레지스터 기반 중간 코드를 생성하는 중간 코드 변환기를 설계하고 구현하였다.
본 논문은 오디오 데이터의 검색을 위해 웨이블렛 (wavelet) 변환을 이용한 효율적인 인덱싱 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 많은 저장공간의 필요, 전송에 있어서의 실시간 필요성, 큰 대역폭등의 다양한 특성 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 웨이블렛을 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 오디오 데이터의 인덱싱은 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분의 계수를 이용하여 고주파부분은 스트링 매칭 알고리즘에 의해 스트링의 연속으로 변환하고, 저주파 부분은 영점 교차 히스토그램으로 변환한다. 구축된 인덱스를 이용한 오디오 데이터 검색은 질의 데이터와 데이터 베이스안의 인덱스 각 부분, 즉 고주파 부분과 저주파 부분의 스트링을 비교하여 가장 적은 편차를 갖는 결과를 검색 결과로 한다. 본 논문은 적절한 비교 계수 결정, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화, 데이터 각 분류별 유사도 검색 효율에 대한 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능 향상을 보였다.
Jo, Sang-Hyun;Kim, Dae-Hoon;Kim, Yoon;Kwon, Sung-Ok;Kim, Woo-Jin;Lee, Sang-Ah
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.61-67
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2021
본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.
모바일 기기가 발전함에 따라 입력 수단에 대한 연구는 중요한 이슈이다 키패드, 쿼티키패드, 터치, 음성인식 등 다양한 입력장치가 사용되고 있으나 아직 데스크톱 입력장치에 비해 편의성이 떨어져서 입력 시의 오타나 탈자 등의 오류가 포함되는 경우가 많다. 이러한 입력 오류는 문자 메시지 등 사람과의 의사소통에는 문제를 일으키지 않으나 사전, 주소록 등의 데이터베이스 검색에는 치명적인 오류로서 원하는 검색 결과를 얻지 못하게 된다. 특히 한글의 경우 자음과 모음의 조합을 통해 글자를 생성하는 특성상 1만자가 넘는 글자의 조합이 가능하여 영문에 비하여 오류의 빈도가 높다. 기존의 검색 시스템은 Suffix Tree등을 이용하여 입력 오류를 처리하지만 다양한 오류에 대응하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 오자, 탈자 등의 입력 오류를 허용하면서 빠른 검색이 가능한 근사 한글 단어 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 기존의 알파벳에 적용된 근사 문자열 검색(Approximate String Searching)을 한글에 효과적으로 적용할 수 있는 여러 가지 알고리즘과 기법이 포함되어 있다. 그리고 제안된 시스템을 이용한 변형 욕설 필터링 시스템의 개발에 대해 이야기하고자 한다. 이 시스템은 유저의 각종 변형 욕설 입력에 대해 90% 이상의 필터링 성능을 보였다.
과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 A와 B의 써픽스 배열이 주어졌을 때 두 배열을 합병하여 이들의 일반화된 써픽스 배열을 구축하는 방법을 연구하였다. 흘수 써픽스와 짝수 써픽스같이 특별한 경우의 두 써픽스를 합병하는 알고리즘은 이미 발표되었지만, A와 』가 임의의 문자열인 일반적인 경우 두 써픽스 배열을 합병하는 효율적인 알고리즘은 아직 개발되지 않았다. 따라서 현재까지는 A와 B의 써픽스 배열을 합병하기 위해서 A와 B의 써픽스 배열이 이미 주어져 있음에도 불구하고 A$\#$B$\$$라는 문자열에 대한 써픽스 배열을 다시 구축해야했다. 본 논문에서는 상수 문자집합이나 정수 문자집합에서 정의된 임의의 두 문자열 A와 B에 대한 써픽스 배열을 합병하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 실험결과 상수문자집합의 경우 A$\#$B$\$$에대한 써픽스 배열을 다시 구축하는 것보다 합병하는 것이 5배 정도 빨랐다. 여기서 제시한 알고리즘은 써픽스 배열 A에서 스트링 B의 모든 써픽스를 검색하여야 한다. 이를 위해 써픽스 배열에서 정의한 써픽스 링크를 사용하였고, 또 써픽스 링크를 계산하는 효율적인 알고리즘도 개발하였다. 써픽스 링크는 생물정보학에서 사용되는 매칭 통계나 최장 공통 부분 문자열 검색처럼 다른 스트링의 써픽스 배열에서 주어진 스트링의 모든 써픽스를 찾는 데 이용할 수 있으므로, 이를 계산하는 효율적인 방법을 제시한 것 역시 많은 의미를 가진다. 실험을 통해 여기서 제시한 방법이 기존 알고리즘 중 가장 빠른 방법보다 3$\~$4배 정도 빠르다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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