인간과 컴퓨터에 의한 영상 골격화

이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2

입력 영상의 형태를 반영하면서 한 화소 두께의 선 표현을 추출하는 영상 골격화 알고리즘은 영상 패턴 인식을 위한 대표적인 전처리 기술로써 지난 35년간 300여편의 관련 연구 논문[이성환90a]이 발표되었으나, 제안된 수많은 골격화 알고리즘들에 대한 개관적인 성능 평가는 찾아볼 수 없을 뿐만 아니라, 최근의 영상 골격화 알고리즘의 연구 동향을 파악할 수 있는 체계적인 사례 연구조차 이루어져 있지 않은 실정이다. 본 연구는 인간 전문가에 의하여 추출된 골격선을 기반으로 한 기준 골격선을 정의하고, 정의된 기준 골격선을 기반으로 하여 기존에 발표된 대표적인 17 종류의 영상 골격화 알고리즘들의 성능을 비교 평가함으로써 영상 골격화에 관한 체계적인 사례 연구에 기여함을 연구의 목적으로 한다.

도면 자동 인식을 위한 전처리 시스템의 설계 및 구현

이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2

도면이 복잡해지고 다양해짐에 따라 생산성의 제고를 위한 CAD 시스템의 사용이 보편화되고 있는 추세이다. 그러나 효율적인 CAD 시스템 사용을 위하여 해결하여야 할 가장 큰 난관은 기존의 방대한 양의 도면을 과연 어떠한 방법으로 CAD 시스템에 신속하고 정확하에 입력시키느냐 하는 점이다. 본 연구에서는 단순 반복되는 수작업을 통한 도면 입력 작업에서 인간을 해방시킴과 동시에 입력과정에서 발생할 수 있는 오류 발생 소지 및 시간 낭비를 최소화시킴으로써 사무 자동화 및 CAD 분야에서 생산성의 제고를 가져올 수 있는 도면 자동 인식 시스템의 연구 현황을 소개하고, 도면 자동 인식을 위한 전처리 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

필기체 한글 주소 및 성명 인식 시스템의 개발

이성환(Seong-Whan Lee),김은순(Eun-Sun Kim) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2

본 연구는 행정 구역부, 번지부 및 건물부로 구성되는 주소와 성명의 인식을 위하여, 각각의 특성에 적합한 효율적인 후처리 알고리즘을 사용함으로써 문자 인식기의 오인식을 효과적으로 수정할 수 있는 필기체 한글 주소 및 성명 인식 시스템의 개발에 관하여 소개한다. 특히, 행정 구역부에서는 행정 구역 사전을 이용하여 비교해야 할 문자 모델의 범위를 줄여주어 문자 인식기의 부담을 덜어줌으로써 문자별 인식 속도와 문자 인식률을 크게 향상시켰으며, 문자 인식기에서 발생한 오인식 결과는 임계값과 백트랙킹 방법을 도입한 효율적인 후처리를 통하여 수정됨으로써 입력된 주소의 행정 구역부에 대하여 98% 이상의 인식률을 기록할 수 있었다. 또한, 성명에 나타나는 문자 각각에 대한 사전 확률과 혼동 확률을 이용함으로써, 성명 오인식을 효과적으로 수정할 수 있었다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위하여 우리나라의 25,000여 행정 구역으로 작성 가능한 주소들 중에서 임의의 150개 주소 데이타와 200 인의 성명 데이타를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 문자 인식기의 오인식과 기각에 대하여 높은 수정률을 보임으로써 실용적인 주소 및 성명 인식시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.

다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포

이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1992 정보과학회논문지 Vol.19 No.2

본 논문은 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포에 관한 연구이다. 12종류의 서로 다른 활자체 및 크기의 한글 문자 영상이 실험에 사용되었으며, 사용 빈도수가 높은 520자의 한글 문자 영상에 대하여 정보량과 엔트로피를 측정하였다. 실험 결과에 대한 분석을 통하여 정보량과 엔트로피의 측정치는 각 문자의 구조적 형태에 따라 변하지만 활자체에는 무관하며, 대부분의 정보량이 문자의 가장자리 부분에 위치함을 알 수 있었다. This paper reports on the distribution of information contents and entropy in multi-font and multi-size Hangul character images. 12 different data sets of multi-font and multi-size Hangul character images were considered in the experiments, and information contents and entropy measurements were obtained from the 520 most frequently used Hangul characters. Experimental results indicate that though both the information contents and entropy measurements vary according to the structural shapes of each characters, information contents are independent of fonts and most of the information contents is located around the peripheries of the characters.

명도 문자 영상으로부터 지형적 특징 추출을 위한 효과적인 방법

이성환(Seong-Whan Lee),김영준(Young Joon Kim) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.7

대부분의 OCR 시스템에서는 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자 영상을 이진화하여 인식에 사용한다. 그러나 이러한 명도 문자 영상의 이진화는 문자의 중요한 위상적 정보를 제거할 수 있으며, 또한 문자의 배경 등에 잡영이 추가되는 것을 유발할 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 명도 문자 영상으로 부터 특징을 직접 추출함으로써 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키는 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화하기 위해 명도 문자 영상으로 부터 지형적 특징을 직접 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. Wang과 Pavlidis 방법과의 비교를 통하여 제안된 방법이 국부적인 정보를 이용하여 주곡률의 방향을 빠른 시간 내에 효과적으로 찾음으로서 지형적 특징 추출의 성능을 대폭 향상시키고 불필요한 특징 추출을 방지함을 확인할 수 있었으며, 또한 Levi와 Montanari 방법과의 비교를 통하여 제안된 방법이 골격선 추출에 대해서도 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다. Optical character recognition(OCR) traditionally applies to binary-valued imagery although text is always scanned and stored in gray scale However, binarization of multivalued image may remove important topological information from characters and introduce noise to character background In order to avoid this problem, it is indispensable to develop a method which can minimize the information loss due to binarization by extracting features directly from gray scale character images. In this paper, we propose an efficient method for the direct extraction of topographic feature from a gray scale character image By comparing the proposed method with the Wang and Pavlidis's method we realized that the proposed method enhanced the performance of topographic feature extraction by computing the directions of principal curvature efficiently, and prevent, ed the extraction of unnecessary features We also show that the proposed method is very effective for gray scale skeletonization compared to Levi and Montanari's method.

순환 신경망을 이용한 연속 필기된 숫자열의 통합적 분할 및 인식 (pp.287-294)

이성환(Seong-Whan Lee),이응재(Eung-Jae Lee) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.3

지금까지 진행되어온 연속 필기된 숫자열의 오프라인 인식에 관한 대부분의 연구들은 연속적으로 필기된 숫자열을 낱자 단위의 숫자로 분할하고, 분할된 숫자를 인식하는 방식으로 진행되어 왔기 때문에, 이들의 성능은 분할 알고리즘의 성능에 크게 의존한다. 즉, 이러한 방법들은 두개 이상의 숫자가 서로 겹치거나 접촉된 경우, 또는 깨지거나 잡음이 섞인 영상이 입력된 경우에는 정확한 분할이 불가능하기 때문에 정확한 인식이 이루어질 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할과 인식 과정이 통합된 연속 필기 숫자열 인식 방법을 제안한다. 또한, 연속 필기된 숫자열 영상의 공간적인 정보 뿐만 아니라 숫자열 영상을 구성하는 화소들 간의 공간적인 의존성을 학습함으로써 연속 필기 숫자열을 효과적으로 인식할 수 있는 새로운 구조의 순환 신경망 모델을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 NIST 데이타베이스에 대하여 실험한 결과, 5개의 숫자를 포함한 숫자열에 대하여 1%의 오인식률일 때 20.6%의 기각률을 나타냄으로써 제안된 방법이 기존의 방법들에 비하여 연속 필기된 숫자열을 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다. As the conventional methods for recognizing connected handwritten numerals usually involve a segmentation step prior to a recognition step, their recognition accuracy depends on the accuracy of the underlying segmentation algorithm. That is, the separation between segmentation and recognition becomes unreliable if the numerals are touching or overlapping each other, broken, or noisy. Therefore, in order to overcome this problem, we propose an integrated segmentation and recognition method for recognizing connected handwritten numerals. And, we propose a new type of recurrent neural network which can effectively recognize the connected handwritten numerals by training the spatial dependencies among pixels in the image of connected handwritten numerals as well as the spatial information in it. In order to verify the performance of the proposed method, experiments with the NIST database have been carried out. In the case of 5-digit field, the recognition rate of 20.6% with 1% error rate was obtained. These results reveal that compared to the previous methods, the proposed method can effectively recognize the connected handwritten numerals.

순환 신경망을 이용한 연속 필기 숫자열의 통합적 분할 및 인식 (pp.447-450)

이성환(Seong-Whan Lee),이응재(Eung-Jae Lee) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.2A

지금까지 진행되어온 연속 필기된 숫자열의 오프라인 인식에 관한 대부분의 연구들은 연속적으로 필기된 숫자열을 낱자 단위의 숫자로 분할하고, 분할된 숫자를 인식하는 방식으로 진행되어 왔다. 그러나, 두개 이상의 숫자가 서로 겹치거나 접촉된 경우 개별 숫자로의 정확한 분할이 거의 불가능하기 때문에 정확한 인식이 이루어질 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할과 인식 과정이 통합된 연속 필기 숫자열 인식 방법을 제안하며, 연속 필기된 숫자열 영상의 공간적인 정보 뿐 만 아니라 숫자열 영상을 구성하는 화소들 간의 공간적인 의존성을 학습함으로써 연속필기 숫자열을 효과적으로 인식할 수 있는 새로운 구조의 순환 신경망 모델을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 NIST 데이타베이스에 대하여 실험한 결과, 5개의 숫자를 포함한 숫자열에 대하여 1%의 오인식률일 때 20.6%의 기각률을 나타냄으로써 제안된 방법이 기존의 방법들에 비하여 연속 필기된 숫자열을 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다.

대용량의 패턴 인식을 위한 최적 트리 분류기

이성환(Seong-Whan Lee),김홍섭(Hong-Seop Kim) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.1

본 논문에서는 대용량의 패턴 인식을 위한 최적 트리 분류기(Tree Classifier)의 개발을 위한 연구로써 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에 대한 실험 결과를 소개한다. 특징 추출을 위하여 입력 패턴 영상에 대하여 세포 히스트그램을 통하여 총 64차원의 특징과 수평, 수직, 대각선의 3 방향으로 압축된 패턴의 윤곽선에 대한 Fourier 기술자(Descriptor)를 사용한 총 96차원의 특칭을 각각 추출하였으며, 그 중에서 Fisher의 기준을 사용하여 판별된 8차원의 최상의 특정들이 트리 분류기의 각 대부노드에서 분류를 위하여 사용되었다. 최적의 트리 분류기를 얻기 위해 ISOETRP 집단화(Clustering) 알고리즘을 적용함으로써 집단(Cluster)들의 중복(Overlap)을 줄여주고, 중복된 집단들의 엔트로피를 칙대로 감소시키면서 분류기를 구성하였다. 12 종류의 활자체 및 크기를 갖는 6.240 부류(Class)의 한글 문자 집합에 대한 실험을 통하여, 단말 노드의 평균 깊이가 6.45이고 , 인식률이 83.4% 인 트리 분류기를 생성해 낼 수 있음으로써, 대량의 한글 문자 집합에 대한 반자동적인 트리 분류기의 설계가 가능함을 알 수 있었다.

시각장애인을 위한 착용형 컴퓨터: OpenEyes

이성환(Seong-Whan Lee),강성훈(Seonghoon Kang) 한국정보과학회 2000 정보과학회지 Vol.18 No.9

“뇌공학” 특집을 내면서

이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회지 Vol.27 No.4