• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.912-919
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• 2009

본 논문에서는 이차원 텐서보팅과 에지 기반 방법을 이용하여 자연영상에서 문자를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 텍스트의 문자들은 보통 연속적인 완만한 곡선 상에 배열되어 있고 서로 가깝게 위치하며, 이러한 특성은 텐서보팅에 의하여 효과적으로 검출될 수 있다. 이차원 텐서보팅은 토큰의 연속성을 curve saliency 로 산출하며 이러한 특성은 다양한 영상해석에 사용된다. 먼저 에지 검출을 이용하여 영상 내의 텍스트 영역이 위치할 가능성이 있는 텍스트 후보영역을 찾고 이러한 후보영역의 연속성을 텐서보팅에 의해 검증하여 잡음영역을 제거하고 텍스트 영역만을 구분한다. 실험 결과, 제안된 방법은 복잡한 자연영상에서 효과적으로 텍스트 영역을 검출함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.506-509
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• 2017

오피니언 마이닝은 텍스트 속의 감성을 분석해 낼 수 있는 방법으로 작성자의 정서 상태 파악이나 대중의 의견을 알아내기 위해 사용된다. 이를 통해서 개인의 감성을 분석할 수 있듯이 텍스트를 지역별로 수집하여 분석한다면 지역별로 가지고 있는 감정 상태에 대해서 알아 낼 수 있다. 지역별 감성분석은 개인 감성분석에서 얻어 낼 수 없었던 정보를 얻어낼 수 있으며 해당 지역이 어떠한 감정을 가지고 있을 때, 그 원인에 대해서도 파악할 수 있다. 지역별 감성 분석을 위해서는 각 지역별로 작성된 텍스트 데이터들이 필요하므로 트위터 크롤링을 통해서 데이터를 수집해야 한다. 따라서 본 논문에서는 지역별 감성분석을 위한 트위터 데이터 수집 시스템을 설계한다. 클라이언트에서는 특정 지역 및 시간대의 트윗 데이터를 요청하며, 서버에서는 클라이언트로부터 요청받은 트윗 데이터를 수집 및 전송한다. 지역이 가지는 위도, 경도 값을 통해 해당 지역의 트윗 데이터를 수집하며, 수집한 데이터들을 통해 텍스트를 지역 및 시간별로 관리할 수 있다. 본 시스템 설계를 통해 감성분석을 위한 효율적인 데이터 수집 및 관리를 기대한다.

• International Journal of Contents
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• 제6권2호
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• pp.1-5
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• 2010

The rapid growth in communication technology has led to the development of effective ways of sharing ideas and information in the form of speech and images. Understanding this information has become an important research issue and drawn the attention of many researchers. Text in a digital image contains much important information regarding the scene. Detecting and extracting this text is a difficult task and has many challenging issues. The main challenges in extracting text from natural scene images are the variation in the font size, alignment of text, font colors, illumination changes, and reflections in the images. In this paper, we propose a connected component based method to automatically detect the text region in natural images. Since text regions in mages contain mostly repetitions of vertical strokes, we try to find a pattern of closely packed vertical edges. Once the group of edges is found, the neighboring vertical edges are connected to each other. Connected regions whose geometric features lie outside of the valid specifications are considered as outliers and eliminated. The proposed method is more effective than the existing methods for slanted or curved characters. The experimental results are given for the validation of our approach.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.177-183
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• 2015

$\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2001년도 제17회 학술발표회 논문초록집
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• pp.5-5
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• 2001

No Abstract, See Full Text

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1995년도 한국생물과학협회 학술발표대회
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• pp.324-324
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• 1995

No Abstract, See Full Text

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1999년도 공동 춘계학술대회
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• pp.81.1-81
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• 1999

No Abstract, See Full Text

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2001년도 제17회 학술발표회 논문초록집
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• pp.3-4
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• 2001

No Abstract, See Full Text

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.183-189
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• 2002

본 논문에서는 명함 영상에서 e-mail 영역을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 입력된 명함 영상으로부터 e-mail 주소의 특성 및 명함 영상 내에서의 텍스춰 특성을 분석하여 배경으로부터 텍스트 영역을 분할한다. 분할된 텍스트 영역으로부터 불필요한 정보들을 제거하고 e-mail 행으로 추정될 수 있는 몇 개의 후보 영역을 추출한다. 각 행에 대하여 연결화소들을 조사하여 개별 문자로 분리한 후, at-symbol(@)을 인식하여 e-mail 영역을 식별한다. 제안한 방식을 구현하여 여러 가지 폰트의 텍스트뿐만 아니라, 배경 영상, 캐리커쳐 등을 포함하고 있는 다양한 형태의 명함 영상에 대하여 적용하였으며, 98％ 이상의 성공률을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.10-19
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• 2003

비디오 영상에 포함되어 있는 자막은 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있기 때문에 비디오 색인 및 검색에 중요하게 사용될 수 시다. 본 논문에서는 뉴스 비디오로부터 폰트, 색상, 자막의 크기 등과 같은 사전 지식 없이도 자막을 효율적으로 추출하여 인식하는 방법을 제안한다. 문자 영역의 추출과정에서 문자영역은 뉴스 비디오의 여러 프레임에 걸쳐나 나오기 때문에 인길 프레임의 차영상을 통해서 동일한 자막 영역이 존재하는 프레임을 자동적으로 추출한 후, 이들의 시간적 평균영상을 만들어 인식에 사용함으로써 인식률을 향상한다. 또한, 평균 영상의 외각선 영상을 수평, 수직방향으로 투영한 값을 통해 문자 영역을 찾아 Region filling, K-means clustering을 적용하여 배경들을 완벽하게 제거함으로써 최종적인 자막 영상을 추출한다. 자막 인식과정에서는 문사 영역 추출과정에서 추출된 글자영상을 사용하여 white run, zero-one transition과 같은 비교적 간단한 특징 값을 추출하여 이를 비교함으로써 인식과정을 수행한다. 제한된 방법을 다양한 뉴스 비디오에 적용하여 문자영역 추출 능력과 인식률을 측정한 결과 우수함을 확인하였다.