• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.979-982
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• 2005

This paper is to be pre-processing that decides the text recognizability and quality contained in natural image. Differentiated with the existing studies, In this paper, it suggests the application of partially unified color models, Coiflet Wavelet and text extraction algorithm that uses the closed curve edge features of LoG (laplacian of gaussian)operator. The text image included in natural image such as signboard has the same hue, saturation and value, and there is a certain thickness as for their feature. Each color element is restructured into closed area by LoG operator, the 2nd differential operator. The text area is contracted by Hough Transform, logical AND-OR operator of each color model and Minimum-Distance classifier. This paper targets natural image into which text area is added regardless of the size and resolution of the image, and it is confirmed to have more excellent performance than other algorithms with many restrictions.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.371-376
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• 2012

본 논문에서는 텍스트 영상에 대한 데이터 천이 최소화를 위한 새로운 데이터 코딩기법과 회로를 제안한다. 제안한 회로는 기존의 Modified LVDS(Low Voltage Differential Signaling)의 문제점인 입력되는 데이터간의 동기와 출력되는 데이터간의 동기 문제를 수정한 개선된 MLVDS 회로와 Text image에 대한 천이 최소화를 위한 추가적인 직렬 데이터 코딩 기법인 TMUX 알고리즘으로 한 클럭에 2비트의 신호를 동시에 전송하여 동작 주파수를 줄일 수 있으며, 전자파 장애와 전력 소비를 해결할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 텍스트 영상 데이터 천이 최소화 향상과 입출력간의 동기문제를 보완되었음을 확인하였다.

• 복식문화연구
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• 제18권5호
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• pp.977-990
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• 2010

Today, as individuals show their social identities and reflect their being as the members of society with a culture, an art style and communication function are stood out in fashion photographs. Accordingly, the meanings of images into text are expanded in its interpretative width through the acceptor's various terms. This researcher looked into four theories of both positions on the textuality of language and image, and considered the point of discussion on image of each theory through modern fashion photographs. First, the theory which divides language and image as auditory and visual recognitions in the textuality of language and image is limited from the view it focuses on only one side without considering the ambivalent elements of each field. For the textuality in modern fashion photographs, the observer attempts to turn it into text to give meaning to it as the recognition through five senses conforming to the acceptor's condition. Second, the theory dividing language and image into the text of time properties and spacial properties has limitation in the text, for acceptor's experience of the object appears as the structured form in time and space rather than being defined as two things like time and space. Third, the theory classifying the language and image text into conventional taste and natural taste has limitation from the view that image text is hardly an object of consistent classification in ease of recognition by the code accepted in society. Thus, this can't be fundamental approach for the understanding of the text of decoding trend represented in modern fashion photographs. Fourth, accordingly, this researcher focussed on contextual and arbitrary text of fashion photographs through the theory of Nelson Goodman which discusses image text through the differences in textuality. Basic mechanism of perceiving and recognizing and distinguish image is closely related to habit and custom like language. So, each acceptor perceives the image as a text through arbitrary interpretation obtained by individual, empirical, historical, and educational viewpoints. The textuality of modern fashion photographs aims to widen the range of diverse knowledge and understanding, transcending the regulations of simple function of existing fashion photographs. Consequently, this researcher puts forward the opinion of consistent and diverse follow-up studies on instilling meaning into fashion photographs for the understanding de-regulatory and de-constructive through various senses by avoiding only one sense-dependent fixed and regulatory properties of it.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.57-67
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• 2021

최근 딥 러닝(Deep Learning) 분석에 이질적인 데이터를 함께 사용하는 멀티모달(Multi-modal) 딥러닝 기술이 많이 활용되고 있으며, 특히 텍스트로부터 자동으로 이미지를 생성해내는 Text to Image 합성에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이미지 합성을 위한 딥러닝 학습은 방대한 양의 이미지와 이미지를 설명하는 텍스트의 쌍으로 구성된 데이터를 필요로 하므로, 소량의 데이터로부터 다량의 데이터를 생성하기 위한 데이터 증강 기법이 고안되어 왔다. 텍스트 데이터 증강의 경우 유의어 대체에 기반을 둔 기법들이 다수 사용되고 있지만, 이들 기법은 명사 단어의 유의어 대체 시 이미지의 내용과 상이한 텍스트를 생성할 가능성이 있다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 단어가 갖는 품사별 특징을 활용하는 텍스트 데이터 증강 방안, 즉 일부 품사에 대해 단어 계층 정보를 활용하여 단어를 대체하는 방안을 제시하였다. 또한 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 MSCOCO 데이터를 사용하여 실험을 수행하여 결과를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.561-566
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• 2023

딥러닝의 발전으로 다양한 컴퓨터 비전 연구를 수행할 수 있게 됐다. 딥러닝은 컴퓨터 비전 연구 중 이미지 처리에서 높은 정확도와 성능을 보여줬다. 하지만 대부분의 이미지 처리 방식은 이미지의 시각 정보만을 이용해 이미지를 처리하는 경우가 대부분이다. 이미지-텍스트 쌍을 활용할 경우 이미지와 관련된 설명, 주석 등의 텍스트 데이터가 이미지 자체에서는 얻기 힘든 추가적인 맥락과 시각 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이미지-텍스트 쌍을 활용하여 이미지와 텍스트를 분석하는 딥러닝 모델 제안한다. 제안 모델은 이미지 정보만을 사용한 딥러닝 모델보다 약 11% 향상된 분류 정확도 결과를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.359-362
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• 2002

In this paper, we propose a new feature-based text watermarking for the binary text image. The structure of specific characters from preprocessed text image are modified to embed watermark. Watermark message are embedded and detected by the following method; Hole line disconnect using the connectivity of the character containing a hole, Center line shift using the hole area and Differential encoding using difference of flippable score points. Experimental results show that the proposed method is robust to rotation and scaling distortion.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.199-207
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• 2001

극의 공연은 희곡 텍스트를 무대라는 시각적 이미지로 바꾸어 표현하고 전달하는 것이 본질이다. 시각적 이미지는 두대라는 골간을 통해 형성된다. 무대는 시각적 이미지의 모태이다. 다시 말해서 극의 시각적 이미지는 결국 총체적인 공간이미지가 되는 것이다. 본 연구는 극텍스트의 공간이미지를 기호학적 관점에서 해석해 보고, 그것을 통하여 구현되는 공간의 구조와 체계를 파악해 보고자 하는 시도이다. 특히 본고에서 관심을 갖는 것은 이미지 속에 도입된 문자의 기호학이 아니라 텍스트의 언술내용 자체를 도입하는 공간의 이미지텍스트, 극공간의 구조와 의미작용을 파악하는 과정과 내용이며, 결국 이를 통하여 텍스트 그리고 실제 기념적·상징적 공간의 해석방법론으로서 기호학적 측면에서의 '공간 구현의 체계'를 제시하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권1호
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• pp.36-41
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• 2021

Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.60.2-60
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• 2001

In this paper, manufacturing system and Internet are combined and NC milling machine engraves image and text on nameplate. Image and text are input through Internet. And NC tool path is obtained by thinning algorithm and NC part program is generated. Thinning algorithm detects center lines from image and text by using connectivity and tool path is obtained along the center line. Actually experiments are performed and thinning algorithm and G-code generation module are verified.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.32-37
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• 2009

Recently, electronic mail(E-mail) is the most popular communication manner in our society. In such conventional environments, spam increasingly congested in Internet. In this paper, Chinese spam could be effectively detected using text and image features. Using text features, keywords and reference templates in Chinese mails are automatically selected using genetic algorithm(GA). In addition, spam containing a promotion image is also filtered out by detecting the text characters in images. Some experimental results are given to show the effectiveness of our proposed method.