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STROKE의 결합관계를 SEMANTICS로 하는 문법에 의한 필기체 한글인식
윤병주,유재휘 명지대학교 공학기술연구소 1987 공학기술연구소 논문집 Vol.2 No.-
Recently, hybrid and mixed pattern recognition methods have been suggested. Those methods extract merits of olds - syntactic method and statistical method - and expand boundary of classification. Here, we suggest another mixed pattern recognition method and apply it to handwritten Korean character recognition, where the joining state of consecutive strokes in a given region is defined as semantics. Adding semantic information to each production rule, we show that pattern recognition system is more flexible than olds.
다각형 근사 오차를 최소화하기 위한 2단계 정점 선택 기법
윤병주,이훈철,고윤호,이시웅,김성대 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.40 No.6
본 논문에서는 다각형 기반 윤곽선 부호화를 위한 새로운 정점 선택 기법을 제안한다. 객체의 모양을 효율적으로 표현하기 위해서 정점 선택 과정에서 기존의 최대 거리 척도뿐만 아니라 곡률 정보를 이용한다. 제안된 기법은 두 단계 과정으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 곡률이 큰 윤곽선 화소들을 CSS (curvature scale space)를 이용하여 키 정점(key vortices)으로 선택한다. 이 점들은 객체의 윤곽선을 여러 개의 부분 윤곽선(contour segment)들로 나누며, 각 부분 윤곽선은 양 끝점이 인접한 두 개의 키 정점인 하나의 열린 윤곽선으로 독립적으로 처리된다. 두 번째 단계에서는 각각의 부분 윤곽선에서 주어진 허용 오차(D/sub max//sup */)를 만족하면서 최소 개수의 정점을 선택하기 위해 순차적 정점 선택 기법을 이용하여 정점을 선택한다. 그리고 선택된 정점들은 오차 영역 면에서 최적의 위치를 찾기 위해 동적 프로그래밍(DP : dynamic programming) 기법을 사용하여 조정된다. 제안된 기법과 기존의 기법들의 근사 성능을 비교하기 위해 실험 결과를 제시한다. The current paper proposes a new vertex selection scheme for polygon-based contour coding. To efficiently characterize the shape of an object, we incorporate the curvature information in addition to the conventional maximum distance criterion in vertex selection process. The proposed method consists of "two-step procedure." At first, contour pixels of high curvature value are selected as key vortices based on the curvature scale space (CSS), thereby dividing an overall contour into several contour-segments. Each segment is considered as an open contour whose end points are two consecutive key vortices and is processed independently. In the second step, vertices for each contour segment are selected using progressive vertex selection (PVS) method in order to obtain minimum number of vertices under the given maximum distance criterion ( $D_{max}$$^{*}$). Furthermore, the obtained vortices are adjusted using the dynamic programming (DP) technique to optimal positions in the error area sense. Experimental results are presented to compare the approximation performances of the proposed and conventional methods.imation performances of the proposed and conventional methods.
김병천,장수현,윤병주 明知大學校 産業技術硏究所 1999 産業技術硏究所論文集 Vol.18 No.-
Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environments. Since it's learning characteristics combines dynamic programming and supervised learning, it can learn faster than the conventional stochastic learning methods. This paper is concerned with a new reinforcement learning method using a layered feed-forward neural network in order to control cart-pole. In this learning method, the reinforcement feedback is not an error signal for individual system elements, but it gives a guidance for selecting suitable action. We can show through experiments that the method proposed could find out an optimum solution faster than other reinforcement learning methods like 1-layer AHC, 2-Layer AHC, Q-learning and SANE.