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[분할][텍스트 분할][텍스트][코드 분할]텍스트 분할, 코드 분할, 공개키 암호 코프로세서 분할, 파티션 분할, HW/SW(하드웨어와 소프트웨어) 분할, 파장 분할,시분할 분석

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최초 등록일
2013.07.29
최종 저작일
2013.07
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목차

Ⅰ. 텍스트 분할
1. 줄 분리
2. 단어 분리

Ⅱ. 코드 분할

Ⅲ. 공개키 암호 코프로세서 분할

Ⅳ. 파티션 분할

Ⅴ. HW/SW(하드웨어와 소프트웨어) 분할
1. 프레임웍에 근거한 HW/SW 분할 시스템 구현
2. Ptolemy를 이용한 통합 시뮬레이션

Ⅵ. 파장 분할

Ⅶ. 시분할

본문내용

시스템은 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 단어 단위로 분할하는 것이다. 제안된 시스템의 구조는 다음과 같다. 먼저 텍스트 영역을 줄 단위로 분리하기 위해 수평방향 투영 프로파일을 구하여 분할 지점을 찾는다. 다음으로 텍스트 영역에 대해 8방향 연결요소 레이블링을 이용해 각각의 연결요소를 구분 짓는다. 각각의 8방향 연결요소 레이블링 객체에 대해 중심점을 찾고 각각의 중심점 사이의 간격 정보를 얻어낸다. 단어와 단어 사이의 공간을 분류하기 위한 방법으로는 평균-결합 클러스터링을 이용한다.
제안 시스템이 수행되기 위해서는 먼저 텍스트 영역과 비 텍스트 영역을 정확하게 분리하는 작업과 기울어진 문서 교정의 등의 작업이 필요하다. 이러한 작업은 미리 되어 있다고 가정한다.

1. 줄 분리

문서 영상의 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영역에 대해 줄 단위로 분할을 한다. 제안하는 방법은 텍스트 영역의 수평 투영 프로파일을 분석하여 각 텍스트 줄의 구분점을 찾는다. 구분점을 찾는 방법은 프로파일에서 얻어진 a와 b를 분리점으로 사용할 수 있다.
일반적으로 텍스트 줄은 수평 투영 프로파일을 이용하여 쉽게 분리할 수 있다.

2. 단어 분리

단어 단위 분리는 수평 투영 프로파일을 통해 분리된 텍스트 줄에 대해 8방향 연결요소, 중심점, 평균 결합 클러스터링을 이용하여 분류할 수 있다. 단어 단위 분할에 사용되는 중심점을 찾기 위한 과정으로 줄 단위로 분리된 텍스트 영역에 대해 8방향 연결 요소 레이블링을 수행한다.
레이블링을 통해 얻어진 요소들에 대해 각각의 중심점을 찾는다. 중심점이 갖는 특징은 글자 사이의 공백과 단어 사이의 공백을 이용한 방법보다 공백의 발생을 빈번하게 하는 특징을 가지고 있다. 중심점은 식 (1)의 방법을 이용하여 찾는다.

참고 자료

강무영 외 1명(1999), 텍스트분할에 의한 색인방법 연구, 한국정보관리학회
박명우(2007), 코드 분할을 통한 웹 서비스 이동, 연세대학교
이수정 외 1명(2012), 비용 주도 순차적 하드웨어/소프트웨어 분할 최적화 프레임워크, 한국정보과학회
원동기 외 2명(2008), 분산 가상 환경에서 균등 부하 분산을 위한 CPU 사용률 기반 파티션 분할, 대한전자공학회
용승림(2000), 정수 계획법을 이용한 공개키 암호 알고리즘의 설계, 이화여자대학교
정건(2011), 파장분할다중방식 광가입자망을 위한 파장가변 외부공진 레이저, 전남대학교
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