http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
공간의존행렬과 신경망을 이용한 문서영상의 효과적인 블록분할과 유형분류
김중수,이정환,최흥문,Kim, Jung-Su,Lee, Jeong-Hwan,Choe, Heung-Mun 한국정보처리학회 1995 정보처리논문지 Vol.2 No.6
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다. We proposed and efficient block segmentation and classification method for the document analysis using SGLDM(spatial gray level dependence matrix) and BP (back Propagation) neural network. Seven texture features are extracted directly from the SGLDM of each gray-level block image, and by using the nonlinear classifier of neural network BP, we can classify document blocks into 9 categories. The proposed method classifies the equation block, the table block and the flow chart block, which are mostly composed of the characters, out of the blocks that are conventionally classified as non-character blocks. By applying Sobel operator on the gray-level document image beforebinarization, we can reduce the effect of the background noises, and by using the additional horizontal-vertical smoothing as well as the vertical-horizontal smoothing of images, we can obtain an effective block segmentation that does not lead to the segmentation into small pieces. The result of experiment shows that a document can be segmented and classified into the character blocks of large fonts, small fonts, the character recognigible candidates of tables, flow charts, equations, and the non-character blocks of photos, figures, and graphs.
고용흡수력(雇傭吸收力) 및 인력수요(人力需要) 결정요인(決定要因)에 대한 실증분석(實證分析)
김중수,Kim, Jung-Su 한국개발연구원 1987 韓國 開發 硏究 Vol.9 No.1
산업구조(産業構造)의 고도화과정(高度化過程)에서는 고용흡수력(雇傭吸收力)이 감소(減少)하는 양적측면(量的側面)의 과제(課題)와 기술인력(技術人力)의 수요(需要)가 상대적으로 증가(增加)하는 질적측면(質的側面)의 인력정책과제(人力政策課題)가 동시에 야기(惹起)된다. 본(本) 논문(論文)에서는 이러한 여건변화(與件變化)에 대응(對應)하는 정책과제(政策課題)를 도출(導出)하기 위하여 인력수요(人力需要)의 결정요인(決定要因)을 실증분석(實證分析)하였다. 거시분석(巨視分析)에서는 1970~84년(年) 기간(期間)의 연간(年間) 시계열자료(時系列資料)를 이용(利用)하여 노동수요함수(勞動需要函數)를 추정(推定)하여 산업별(産業別) 결정요인(決定要因)을 비교분석(比較分析)하였으며, 미시분석(微視分析)에서는 섬유(纖維) 자동차(自動車) 전자산업(電子産業)에서 임의추출(任意抽出)한 200개(個) 표본기업(標本企業)에 대한 횡단면자료(橫斷面資料)를 이용(利用)하여 기업(企業)의 인력수요행태(人力需要行態)를 분석(分析)하였다. 산업별(産業別) 노동수요(勞動需要) 분석결과(分析結果)를 보면, 자본비용(資本費用)에 대한 노동비용(勞動費用)의 상대적상승(相對的上昇)이 노동수요(勞動需要)를 감소(減少)시켜 왔으나, 고용(雇傭)은 기본적으로 자본투자(資本投資)로부터 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 또한 자본(資本)의 고용창출효과가(雇傭創出效果), 특히 제조업부문(製造業部門)에서, 시간(時間)의 경과(經過)에 따라 감소(減少)하는 것으로 분석(分析)되었다. 미시분석결과(微視分析結果)를 보면, 전문대졸(專門大卒) 및 고졸학력(高卒學力) 근로자(勤勞者)에 대한 수요(需要)는 중소기업(中小企業)에서, 대졸(大卒) 및 중졸이하학력(中卒以下學歷) 근로자(勤勞者)는 대기업(大企業)에서 흡수(吸收)하려는 것으로 나타났으며, 생산요소중(生産要素中) 노동(勞動)에 대한 투자우선순위(投資優先順位)는 자동차산업(自動車産業)에서 높게 나타났으며, 숙련기능인격(熟練技能人格)에 대한 수요(需要)는 세 산업(産業) 모두 높게 나타났다.