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      • KCI등재

        Hough Transform과 부분 그래프 패턴을 이용한 한글 인식에 관한 연구

        구하성,박길철 한국정보통신학회 1999 한국정보통신학회논문지 Vol.3 No.1

        본 논문에서는 부분 그래프 패턴과 신경망을 이용한 새로운 한글 오프라인 인식 시스템을 제안하였다. 문자를 입력으로 받아 세선화를 행한 후 위치에 관한 잡음 제거 기능을 갖는 균형화를 수행하고 인식단의 첫번째 단계에서 순환 성분을 추출하고 인식한다. 부블럭 HT 공간에서 끝점, 굴곡점, 분기점의 특징점을 추출하고 추출된 특징점 사이의 관계를 조사하여 부분 그래프 패턴을 구성한다. 종모음이 올 수 있는 구역을 할당하고 종모음 후보점을 추출하여 미리 조사된 부분 그래프 패턴 사전과 비교하여 종모음을 추출한다. 같은 방법으로 횡모음을 추출한 후 간단한 구조 해석적 방법으로 모음을 인식한다. 본 논문의 성능비교를 위하여 실험은 활자체의 경우 가장 많이 쓰이는 명조체와 고딕체 그리고 필기체를 대상으로 한다. 고딕체의 경우 인식율 98.9%, 명조체의 경우 인식율 98.2%, 필기체의 경우 92.5% 이었다. 다중 자형 인식을 위하여 필기체와 활자체의 구분 없이 구한 전체 시스템의 인식율은 94.8% 이었다. In this dissertation, a new off-line recognition system is proposed using a subgraph pattern, neural network. After thinning is applied to input characters, balance having a noise elimination function on location is performed. Then as the first step for recognition procedure, circular elements are extracted and recognized. From the subblock HT, space feature points such as endpoint, flex point, bridge point are extracted and a subgraph pattern is formed observing the relations among them. A region where vowel can exist is allocated and a candidate point of the vowel is extracted. Then, using the subgraph pattern dictionary, a vowel is recognized. A same method is applied to extract horizontal vowels and the vowel is recognized through a simple structural analysis. For verification of recognition subgraph in this paper, experiments are done with the most frequently used Myngjo font, Gothic font for printed characters and handwritten characters. In case of Gothic font, character recognition rate was 98.9%. For Myngjo font characters, the recognition rate was 98.2%. For handwritten characters, the recognition rate was 92.5%. The total recognition rate was 94.8% with mixed handwriting and printing characters for multi-font recognition.

      • KCI등재

        화상회의 시스템에서 RSTT를 이용한 동적 흐름제어 기법에 관한 연구

        구하성,심종익,Koo, Ha-Sung,Shim, Jong-Ik 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.8

        본 논문에서는 UDP에서의 동적 흐름 제어기법을 제안하며, 기존의 동적 흐름제어에서 많이 사용되는 측정 요소인 패킷 손실과 왕복시간의 특성에 대해 분석한 후 새로운 측정요소인 RSTT를 제안한다. 제안된 RSTT를 사용한 알고리즘은 전송률을 조절하는데 있어서 현재 측정된 네트워크 상태와 과거의 상태를 고려함으로써 보다 정확한 네트워크 상태측정을 할 수 있었다. 비교실험을 위하여 전송량과 네트워크의 상태를 출력하고 네트워크의 흐름패턴에 대한 상세 정보를 보여주는 네트워크 상태측정 프로그램을 구현하였다. 이를 이용한 성능실험을 통해 제안된 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 낮은 패킷 손실률로 네트워크 상태에 더욱 빠르게 적응함을 보여준다. This study examines dynamic flow control method in UDP, analyzes packet loss which is frequently used element in measuring existing dynamic flow control and characteristics of round trip time, and proposes a new method of measurement, RSST. The algorithm that uses the proposed RSST enables accurate measurement of network status by considering both the currently measured network status and the past history of network status in controlling the transmission rate. For comparison study, a network status measurement software program that displays detailed information about volume of transmission generation of network status, and flow pattern of network was developed. The performance test shows that the proposed algorithm can better adjust to network condition in terms of low pack loss rate over existing algorithms.

      • 한글 특징점 추출을 위한 일반화된 표본화 알고리즘을 이용한 수정된 Hough Transform에 관한 연구

        구하성,고형화 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.9

        Hangul is expressed by the basic elements, twenty-four characters. Because these characters are composed of a circle and lines, Hough transform(HT), which has a powerful performance on the noise in extracting lines, is introduced. Many difficulties often occur when the original HT is used to extract strokes and it's direction, position and length from handwritten Hangul characters. Original HT has eight direction selected as samples in the transformed image should be calculated for these eight directions. In this paper, the generalized sampling rule is suggested. According to the rule, those directions which are possible to a line are the only thing to be calculated. The experoment result turned out to be higher than the method that Chen suggested in sampling rate. Anogher experiment result is done on the 1800 handwritten Hangul characters that 10 persons wrote. By feature extracting the oritinal HT and sampling HT. And as a result of six type classification, the suggested method came out higher than original HT.

      • KCI등재

        Hough Transform을 이용한 한글 필기체 형식 분류에 관한 연구

        구하성,고경화 한국통신학회 1994 韓國通信學會論文誌 Vol.19 No.10

        In this paper, an alagorithm with six types of classification is suggested for the recognition system of hand-written Korean characters. After thinning process and truncating process for noise redection. The input images are used generalized by <TEx>$64\times64$ size. The six type classification is composed of preliminary and secondary classification process by using the learning algoritm of multi-layer perceptron. Subblock Hough transform is used as local feature and sampling Hough transform is used as global feature. Experiment is conducted for 1800 characters which is written 31 times per each type by 10 persons. The 90% recognition rate is resulted by the preliminary classification of detection the final consonant and by the secondary classification of detecting the vowels. 본 논문에서는 필기체 문자 인식 시스템을 위하여 6형식 분류 알고리즘을 제안하였다. 입력 영상은 세선화 과정을 거친 후 잡음을 제거하는 절단화 과정을 거친 후 $64\times64$ 크기로 정규화하여 이용하였다. 6형식 분류는 신경회로망의 모델 중 다층 퍼셉트론의 학습알고리즘을 이용하여 대분류와 상세분류 과정에서 이루어진다. 특징값 추출은 부분적인 특정값으로는 Subblock Hough transform을 이용하였으며 전체적인 특징값으로는 표본화 Hough transfrom을 이용하였다. 실험은 10사람이 한 형식당 30번씩 쓴 1800자를 대상으로 하였으며 받침의 유무로 대분류한 후 각기 종모음과 횡모음의 유무로 상세분류하여 90%의 분류 성공율을 얻었다.

      • KCI등재

        PVS를 이용한 수정된 BLP 모델의 안전성 검증

        구하성,박태규,송호근,Koo Ha-Sung,Park Tae-Kue,Song Ho-Keun 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.8

        안전성에 대한 이상적인 평가방법은 운영체제내의 모든 가능한 연산을 대상으로 실행 결과의 안정성 여부를 검사하는 것이다. 하지만 이는 현실적으로 불가능하다. 그러나 정형기법을 사용할 경우 운영체제 동작논리상의 안전성 보장 여부를 이론적으로 증명할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 보안커널의 안정성 검증방법에 대하여 논하고, 정형검증의 대표적인 도구들에 대하여 비교분석을 수행하였다. 그리고 보안커널에 기반한 다중레벨 접근통제모델인 수정된 BLP(Bell & LaPadula) 모델을 검증하기에 적합한 PVS(Prototype Verification System) 검증도구를 선정하였다. 마지막으로 PVS 검증도구를 활용하여 정형명세를 작성하고, 작성된 정형명세의 검증을 통하여 수정된 BLP 모델이 안전한 보안모델이라는 것을 검증하였다. The ideal method of safety evaluation is to verify results of execution against all possible operations within operating system, but it is impossible. However, the formal method can theoretically prove the safety on actual logic of operating system. Therefore we explain the contents of the art of the safety verification of security kernel, and make a comparative study of various standardized formal verification tools. And then we assigned PVS(Prototype Verification system) of SRI(Stanford Research Institute) to verify the safety of a modified BLP(Bell & LaPadula) model, the core access control model of multi-lavel based security kernel. Finally, we describe formal specification of the revised BLP model using the PVS, and evaluate the safety of the model by inspecting the specification of the PVS.

      • KCI등재

        스마트 폰에서 취득한 얼굴영상에서 아이라인 검출에 관한 연구

        구하성,송호근,Koo, Ha-Sung,Song, Ho-Geun 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.10

        본 논문에서는 얼굴영상에서 눈과 아이라인을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 논문은 눈동자의 위치를 추출하는 것이 대부분이나, 본 논문에서는 눈의 위치뿐만 아니라 아이라인까지 추출함으로써 얼굴 응용분야에 다양하게 적용될 수 있다. 입력영상은 스마트폰 카메라로 정면을 찍은 얼굴 사진을 실험 자료로 하였으며, 기본적으로 영상은 1명의 얼굴로 제한하며, 배경은 어느 곳에서나 찍을 수 있고, 조명의 상태는 일정하지 않으며, 인종에 관한 제약은 없다. 제안하는 방법은 입력영상에서 Harr 분류기를 이용하여 얼굴후보영역 추출하고 얼굴 후보영역에서 눈의 위치 후보영역을 설정하였다. 눈의 후보영역에서 팽창연산을 이용하여 값이 큰 부분을 추출하고, 이 영상을 지역적인 이진화를 하여 눈과 눈썹을 분리하는 방법을 제안하였다. 그 후 Hsu가 제안한 EyemapC를 이용한 영상을 이진화하여 눈이 있는 부분과 눈이 없는 부분을 분리한 후, 그 눈의 윤곽선을 추출하고 최적타원 추정을 이용하여 아이라인을 검출하였다. In this paper, the extract method of eye and eye-line from picture of a person is proposed. Most of existing papers are to extract the position of eyeball but in this paper, by extracting not only the position of eyeball but also eye-line, it can be applied to the face application program variously. The experimental data of the input picture is a full face photograph taken by smart phone, basically the picture is limited to the face of one person and back ground can be taken from every where and no restriction of race. The proposed method is to extract face candidated area by using Harr Classifier and set up the candidate area of eye position from face candidate area. To extract high value from eye candidate area using dilate operation, and proposed the method to classify eye and eyelash by local thresholding of the picture. After that, using thresholding image from eyemapC that Hsu's suggested, and separated the area with eye and without eye. Finally extract the contour of eye and detect eye-line using optimum ellipse estimation.

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