http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
IDOD에 영향(影響)을 주는 환원성호기물에 관(關)한 연구(硏究)
김항준,Kim, Hang-Joon 대한예방의학회 1978 Journal of Preventive Medicine and Public Health Vol.11 No.1
IDOD (Immediate Dissolved Oxygen Demand) is a value of the oxygen demand after 15 minute of inoculation by inorganic reducing salts. Industrial development and urban enlargement are bringing water pollution deeply, and industrial waste waters are the source of the inorganic reducing salts. Author investigated the IDOD value change according to the inorganic salts and gained the following results: 1. IDOD value influenced by $Na_{2}SO_3$ is 81.4 ppm. 2. Generally sulfur compounds are highly effecting on IDOD. 3. The nitrite salt had little influence on IDOD.
김광인(Kwang-In Kim),김진욱(Jin-Wook Kim),최봉준(Bong-Joon Choi),박민호(Min-Ho Park),김항준(Hang-Joon Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
한자인식을 위해 구조적 정보를 이용하는 방법의 인식 성능은 전 처리 단계에서 분리된 한자획의 질에 의해 좌우된다. 본 논문에서는 구조적 한자 인식의 전처리 단계로 근사 컨백스와 모폴로지를 이용한 한자의 획 성분 추출 방법을 제안한다. 한자의 획 중 서로 겹치는 부분을 효과적으로 추출하기 위해, 입력 이미지의 한 세그먼트가 획으로 간주되기 위한 조건으로 세그먼트의 근사컨백스 정도를 사용하고, 모든 연산을 병렬 하드웨어 상에서 구현하기 쉬운 모폴로지 연산을 사용해 구현한다. 주어진 방법의 효율성을 입증하기 위해 획 추출 시스템을 구현하고 테스트한 결과 우수한 분리 결과를 나타냈다.
은닉 마르코프 모델과 레벨 빌딩 알고리즘을 이용한 흘림체 한글의 온라인 인식
김상균(Kim Sang Kyoon),김경현(Kim Kyung Hyun),이종국(Lee Jong Kook),이재욱(Lee Jae Uk),김항준(Kim Hang Joon) 한국정보처리학회 1996 정보처리학회논문지 Vol.3 No.5
In this paper, we propose a novel recognition model of on-line cursive Korean characters using HMM(Hidden Markov Model) and level building algorithm. The model is constructed as a form of recognition network with HMM for graphemes and Korean combination rules. Though the network is so flexible as to accomodate variability of input patterns, it has a problem of recognition speed caused by 11,172 search paths. To settle the problem, we modify the level building algorithm to be adapted directly to the Korean combination rules and apply it to the model. The modified algorithm is efficient network search procedure time complexity of which depends on the number of HMMs for each grapheme, not the number of paths in the extensive recognition network. A test with 15,000 handwritten characters shows recognition rate 90% and speed of 0.72 second per character.
장재식,김은이,김항준,Chang Jae Sik,Kim Eun Yi,Kim Hang Joon 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.42 No.1
본 논문에서는 복잡한 환경에서 정확한 얼굴영역의 경계를 추출하기 위한 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 제안한다. 제안된 모델에서 윤곽선은 레벨 함수 φ의 제로 레벨 집합으로 표현되고, 레벨 집합의 편미분 방정식을 통해 진화된다. 이 때, 제안된 모델에서는 윤곽선의 진화와 종교를 위해 2차원 가우시안 모델로 표현되는 피부색 정보를 이용한다. 이를 통해 잡음 및 다양한 포즈를 가지는 복잡한 영상에서도 정확한 얼굴 경계선을 얻을 수 있는 강건한 추출 방법이 구현된다. 제안된 방법의 유효성을 평가하기 위해서 다양한 영상에 대해서 실험이 이루어졌으며, 그 결과를 geodesic 활성 윤곽선 모델의 결과와 비교하였다. 실험결과는 제안된 방법의 보다 나은 성능을 보여준다. This paper presents an active contour model for extracting accurate facial regions in complex environments. In the model, a contour is represented by a zero level set of level function φ, and evolved via level set partial differential equations. Then, unlike general active contours, skin color information that is represented by 2D Gaussian model is used for evolving and slopping a curve, which allows the proposed method to be robust to noise and varying pose. To assess the effectiveness of the proposed method it was tested with several natural scenes, and the results were compared with those of geodesic active contours. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed method.
김갑기(Kap Kee Kim),김광인(Kwang In Kim),김항준(Hang Joon Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅱ
본 논문에서는 신경망을 이용하여 자동차 번호판을 찾는 방법을 제안한다. 신경망은 영상의 윈도우들을 분석하기 위한 필터를 사용되며 이 윈도우가 번호판을 포함하는 지의 여부를 결정한다. 후 처리기는 필터링된 영상들로부터 번호판의 최종 위치를 지정한다. 신경망을 이용한 필터링 방법은 잡음이 많은 영상과 해상도가 낮은 영상을 처리할 때 유용하다. 주차장과 도로상에서 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과 각각 96%와 92.0%의 확률로 번호판을 추출했다. 이 실험 결과에서는 제안된 방법이 현실 세계의 상황에 유용함을 제시한다.
김흥수(Heung Soo Kim),김은이(Eun Yi Kim),김항준(Hang Joon Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
차량 번호판 인식은 교통 감시 시스템에서 많은 응용분야를 가지며, 도로영상으로부터 차량 번호판 추출은 차량 번호판 인식에서 선행되어야할 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 차량 번호판 크기가 알려진 제한된 환경하에서 색상정보를 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 도로영상은 시간과 날씨 등 여러 가지 환경에 영향을 받는다. 따라서, 여러 환경아래에서 실제 도로영상의 색상을 조사한 후, 이때 얻어진 번호판 색상과, 미리 알려진 번호판의 크기를 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 제안된 시스템은 과정이 단순하고, 빠른 번호판 추출 시간을 가진다. 실험에서 2400개의 실제 도로영상에 대해서 제안된 방법을 테스트하였다.
권경수(Kwon Kyung Su),김항준(Kim Hang-Joon),박세현(Park Se-Hyun) 한국산업정보학회 2017 한국산업정보학회논문지 Vol.22 No.2
본 논문에서는 비전 기술을 이용한 의료용 설문지 인식 시스템 개발을 제안한다. 제안한 시스템은 의료 보건 분야의 지역사회 건강조사에서 사용되는 대량의 설문지를 대상으로 정확한 인식 및 효과적 일괄처리를 할 수 있다. 시스템은 설문지 스캐닝, 답안 인식 및 오류 데이터처리, 결과데이터 검증, 이미지 저장 및 DB구축, 설문결과 분석으로 구성되어 있다. 기존의 자동인식을 위한 시스템과 달리 사용하는 설문의 양식에서 자유롭고, 다양한 표기와 오표기를 처리하여 정확한 인식을 가능하게 한다. 제안한 시스템은 실험을 통해 표기에 대한 98.9% 인식률을 확인하였다. In This Paper, We Propose the Development of a Medical Questionnaire Recognition System using Vision Technology. The Proposed System is Able to Accurately Recognize and Effectively Process a Large Number of Questionnaires used in Community Health Surveys in the Medical and Health Fields. The System Consists of Questionnaire Scanning, Answer Recognition and Error Data Processing, Result Data Verification, Image Storage and DB Construction, and Analysis of Questionnaire Results. Unlike Existing Systems, This System is Free from the Form of Questionnaires used, and Enables Accurate Recognition by Processing Various Markings and Erroneous Markings. Experimental Results Show that the Proposed System has 98.9% Recognition rate.
이창우,강현,정기철,김항준,Lee, Chang-Woo,Kang, Hyun,Jung, Kee-Chul,Kim, Hang-Joon 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.2
최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다. Today, most documents are electronically produced and their paleography is digitalized by imaging, resulting in a tremendous number of electronic documents in the shape of images. Therefore, to process these document images, many methods of document structure analysis and recognition have already been proposed, including font classification. Accordingly, the current paper proposes a font classification method for document images that uses non-negative matrix factorization (NMF), which is able to learn part-based representations of objects. In the proposed method, spatially total features of font images are automatically extracted using NMF, then the appropriateness of the features specifying each font is investigated. The proposed method is expected to improve the performance of optical character recognition (OCR), document indexing, and retrieval systems, when such systems adopt a font classifier as a preprocessor.