• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.830-833
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.155-161
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• 2008

최근 들어 문서나 서류 등의 보관에 대한 중요성이 커짐에 따라 기존에 종이 형태로 관리하던 문서나 서류들을 편리하게 관리하기 위해 문서 전자화 시스템을 도입하고 있는 기업 및 기관들이 많아지고 있다. 과거에는 종이로 되어 있는 서류들을 전자화시키기 위해서 사람들이 해당 서류를 보고 컴퓨터에 데이터를 수작업으로 일일이 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 현재는 이러한 번거로움을 줄이기 위해 문서나 서류를 스캔하고, 스캔한 이미지에서 광학문자 인식(OCR: Optical Character Recognition) 기술을 이용한 방법으로 종이 형태의 문서들을 전자화하고 있다. 그러나 OCR을 통해 문자 인식을 한 이후에도 인식된 전체 문서에서 필요한 부분과 필요하지 않은 부분을 일일이 수작업으로 분류해야 하는 번거로움이 있다는 것이 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 문서 양식과 인식이 필요한 부분을 미리 지정해 놓고 문자 인식을 하는 방법 및 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문자 인식 속도를 향상시키고 보다 정확한 문자 인식이 가능하게 하여, 전체적으로 문자 인식의 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 대량의 정형화된 문서의 문자 인식에도 효과적일 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.229-232
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• 2011

최근 스마트 디바이스 기반의 다양한 콘텐츠 제작 공급에 대한 새로운 마켓 시장 형성과 태블릿 디바이스 기반의 전자책 시장 규모의 확대에 따른 새로운 유형의 디지털 콘텐츠 시장이 형성되고 있다. 디지털 미디어는 정보환경 범위를 종이의 범위에서 벗어나 매체와 연계한 다양한 형태로의 변화뿐만 아니라 서술 방식과 소통방식의 방법에도 변화를 발생하였다. 그리고 지면에서 국한된 아날로그 매체의 물리적, 공간적, 시간적인 한계를 뛰어넘어 다양한 콘텐츠를 손쉽게 접근할 수 있게 만들었다. 이런 환경에서 본문검색 서비스는 아날로그와 디지털 매체의 상호 공존관계를 형성할 수 있다. 본 논문에서는 그림종이문서를 본문검색이 가능한 이미지형태의 디지털문서로 변환해주는 디지털라이징 시스템으로 문자위치정보를 포함하는 광학문자인식(OCR)기능과 인식된 문자의 오류를 수정하는 에디터기능을 통해 추출된 내용을 XML형태로 제공하는 본문검색 시스템을 제안한다. 특히, 문자인식 후처리 공정에서 복수의 관학문자인식(OCR)엔진을 통해 결과 비교와 문자위치 정보 확인 및 편집, 맞춤법 검사 등의 특화된 기능 등은 본 논문에서 가지는 강점으로 디지털문서 구축에 소요되는 시간과 비용을 혁신적으로 절감시켜준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.810-812
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• 2015

문자인식 즉 OCR(Optical Character Recognition)기술은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 문자인식의 근간이 되는 방법은 스트링 매칭 기법이 사용되어 왔지만 한글의 경우 자음, 모음, 자음 조합으로 만 가지 유형이 넘고, 더욱이 상용한자와 영어를 섞어 쓰기 때문에 오인식되는 경우가 많다. 본 논문에서는 한글이 수직선, 수평선, 사선과 같이 방향성이 강한 선소들로 구성되어 있다는 점을 이용하여 한글의 인식률을 높이는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.1209-1214
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• 2016

LPR(License plate recognition) is a kind of the most popular surveillance technology based on accompanied by a video and video within the optical character recognition. LPR need a many process. One is a localization of car license plates, license plate of size, space, contrast, normalized to adjust the brightness, another is character division for recognize the character optical character recognition to win the individual characters, character recognition, the other is phrase analysis of the shape, size, position by year, the procedure for the analysis by comparing the database of license plate having a difference by region. In this paper, describing the results of performance of license plate recognition S/W, which was implemented using EmguCV, find the location, using the tesseract OCR, which are well known to an optical character recognition engine of open source, the characters of the license plate image capturing angle of the plate, image size, brightness.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.439-444
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• 2008

본 논문은 한영 혼용 문서에서의 문자 분할을 위한 효율적인 언어 인식기를 고안하였다. 한영 혼용 문서를 스캔한 후, OCR(광학 문자 판독, Optical Character Recognition)을 할 때, 문자 분할의 중요성은 상당히 크다. 인식 없이 문자를 분할하는 external segmentation 방법에서는, 인식할 언어가 한글 혹은 영어인가에 따라 문자 분할 방법이 달라진다. 그러므로, 한영 혼용 이미지를 인식하기 위해서 문자 분할을 하기 전에 언어를 미리 결정해야 한다. 본 논문에서는 문자 분할 방법을 효율적으로 하기 위한 언어 인식기를 제안하고 그 방법을 적용하였다. 그 결과 한영 혼용된 책 이미지에서 94.09%의 문자 분할 성공률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.219-222
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• 2021

본 논문에서는 시각-관성 측위시스템(Visual-Inertial Odometry, VIO)에서 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)을 활용해 문자의 영역을 찾아내고, 그 위치를 기억해 측위시스템에서 다시 인식되었을 때 비교하기 위해 위치와 특징점을 저장하고자 한다. 먼저, 실시간으로 움직이는 카메라의 영상에서 문자를 찾아내고, 카메라의 상대적인 위치를 이용하여 문자가 인식된 위치와 특징점을 저장하는 방법을 제안한다. 또한 저장된 문자가 다시 탐색되었을 때, 문자가 재인식되었는 지 판별하기 위한 방법을 제안한다. 인공적인 마커나 미리 학습된 객체를 사용하지 않고 상황에 따른 문자를 사용하는 이 방법은 문자가 존재하는 범용적인 공간에서 사용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.209-212
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• 2017

최근 정보통신기술의 비약적 발전에 따라 문서 제작 과정 또한 디지털 방식의 형태가 주를 이루게 되었다. 하지만 이와 더불어 문서를 통한 개인 정보 유출의 문제 또한 대두되게 되었다. 본 논문에서는 이미지 형식의 문서의 유출 방지를 위해 광학문자인식(OCR)을 활용한 문자인식 기능과 개인정보 검출 기능을 통합적으로 수행 한하여 기존 OCR엔진과의 차별점을 두었다. 또한 원하는 경로의 파일 탐색을 가능하도록 하고, 선택한 경로에 저장되어 있는 이미지파일 내의 검출 문자들을 정규표현식을 사용해 특정한 개인정보 패턴과 매칭하여 문서 내 포함된 개인정보를 반환하여 출력한다. 이러한 개인정보 검출 결과 중요 개인정보가 포함된 파일을 사용자에게 별도로 통보하도록 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 개인정보 검출 과정의 번거로움을 극복하여 사용자의 편의 향상과 더불어 문서를 통한 개인정보의 유출을 사전에 방지 할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.124-132
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• 2002

In this paper, we present a vision algorithm and method for input image improvement and preprocessing of dented and raised characters on the sidewall of tires. we define optical condition between reflect coefficient and reflectance by the physical vector calculate. On the contrary this work will recognize the engraved characters using the computer vision technique. Tire input images have all most same grey levels between the characters and backgrounds. The reflectance is little from a tire surface. therefore, it's very difficult segment the characters from the background. Moreover, one side of the character string is raised and the other is dented. So, the captured images are varied with the angle of camera and illumination. For optimum Input images, the angle between camera and illumination was found out to be with in 90$^{\circ}$. In addition, We used complex filtering with low-pass and high-pass band filters to improve input images, for clear input images. Finally we define equation reflect coefficient and reflectance. By doing this, we obtained good images of tires for pattern recognition.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.5
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• pp.53-63
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• 2019

To provide a hand gesture interface through deep learning in mobile environments, research on the light-weighting of networks is essential for high recognition rates while at the same time preventing degradation of execution speed. This paper proposes a method of real-time recognition of written characters in the air using a finger on mobile devices through the light-weighting of deep-learning model. Based on the SSD (Single Shot Detector), which is an object detection model that utilizes MobileNet as a feature extractor, it detects index finger and generates a result text image by following fingertip path. Then, the image is sent to the server to recognize the characters based on the learned OCR model. To verify our method, 12 users tested 1,000 words using a GALAXY S10+ and recognized their finger with an average accuracy of 88.6%, indicating that recognized text was printed within 124 ms and could be used in real-time. Results of this research can be used to send simple text messages, memos, and air signatures using a finger in mobile environments.