• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.177-179
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• 2022

딥러닝의 발전과 함께 합성곱 신경망 기반의 이미지 내 글자 영역 검출(Scene Text Detection) 방법들이 제안됐다. 그러나 이러한 방법들은 대부분 데이터셋이 제공하는 단어의 위치 정보만을 이용할 뿐 글자 영역이 갖는 고유한 정보인 글자 수는 활용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 글자 수 정보를 학습하여 효과적으로 이미지 내의 글자 영역을 검출하는 모듈을 제안한다. 제안하는 방법은 간단한 합성곱 신경망으로 구성된 이미지 내 글자 영역 검출 모델에 글자 수를 예측하는 모듈을 추가하여 학습을 진행하였다. 글자 영역 검출 성능 평가에 널리 사용되는 ICDAR 2015 데이터셋을 통해 기존 방법 대비 성능이 향상됨을 보였고, 글자 수 정보가 글자 영역을 감지하는 데 유효한 정보임을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.952-953
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• 2019

최근 딥러닝으로 진행되는 광학 문자 인식 분야는 대부분 단어 단위로 인식하는 것으로 글자 단위의 영역을 검출하는 데에는 적합하지 못하다. 본 연구는 각 글자의 영역을 검출하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 광학 문자 인식 절차인 단어 분리 과정과 단어 인식 과정을 유지하면서 어텐션 중심을 이용하여 각 글자의 영역을 보다 정확하게 검출하는 것을 목표로 한다. 제안하는 모델은 CRAFT 와 Attention Network 를 사용한 OCR 과정을 확장한 모델로 각 단어 문자열 결과물에 각 글자의 영역을 추가로 나타내게 되며 각 글자와 라벨 간의 IOU 평균은 0.671 로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.820-827
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• 2001

한글은 둘 또는 세 개의 자모가 사각형 영역 안에 적절히 배치된 구조로 되어 있다. 이와 같은 구성 방법에 따라 글자의 영상을 합성하고 이를 실시간에 Pseudo 2D HMM으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 방법에 따라 실시간 합성된 모델과 추가의 필러(filler) 모델, 여백 모델을 문서 영상의 글자 영역에서 핵심어 검출에 적용하였다. 실험 결과 최소한의 설계 변수 조정으로도 오검출, 미검출률이 낮고 언어 모델 없이 숫자 89%, 한글 80%의 검출성능을 보였으며, 따라서 제안된 방법이 인쇄 문자 패턴의 실시간 모델링 및 키워드 검출에 효과가 있음을 보였다. 본 연구 결과는 내용 기반의 광학 문서 색인 등에 활용할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.41-42
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• 2018

텍스트 문서 영상으로부터 단어를 검출하고, LLAH(locally likely arrangement hashing) 알고리즘을 이용하여 이웃 단어 사이의 기하 관계를 표현하는 특징 벡터를 계산한 후, 특징 벡터를 비교함으로써 텍스트 문서를 효과적으로 인식하거나 검색할 수 있다. 그러나, 이는 문서 내 각 단어가 정확하고 강건하게 검출된다는 전제를 필요로 한다. 본 논문에서는 텍스트 내 각 라인을 검출하고, 각 라인 내에서 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 깊은 신경망(deep neural network)을 이용하여 학습하고 분류함으로써, 보다 카메라와 텍스트 문서 사이의 거리나 방향이 동적으로 변하는 조건에서 각 단어를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 모바일 환경에서 제안된 방법을 구현하였으며, 실험을 통해 단어 사이의 간격과 글자 사이의 간격을 92.5%의 정확도로 구별할 수 있으며, 이를 통해 동적인 환경에서 단어 검출의 강건성을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권3호
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• pp.118-135
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• 2023

조선왕실의 현판은 궁궐, 종묘 등 왕실과 관련된 건물에 걸어 건물의 위계와 성격을 나타낸다. 현판은 조선왕실 의궤에 제작 방법이나 재료 등을 기록하고 있어 당시 제작기술이나 재료 변화를 연구하는데 중요한 자료이다. 그러나 현재 남아 있는 현판은 전각의 화재나 전란 등으로 여러 차례 개·보수 되면서 원형과 재료가 변화되었다고 추정된다. 조선왕실의 현판은 어제·어필 현판이 많아 검은색 바탕에 금색 글자로 이루어진 형태가 주요하다. 본 연구는 조선왕실 현판 중 금색 글자로 추정되는 44점을 대상으로 글자에 남아 있는 안료를 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 글자 표면에 남아 있는 금색 안료의 현재 상태와 검출된 구성성분에 따라 분류하였다. 글자 안료의 분석 결과 금(Au) 성분이 주요하게 검출된 현판은 양각 24점과 음각 5점이며, 양각 15점은 황동(Cu, Zn) 성분이 주요하게 검출되었다. 황동 성분이 검출된 현판 중 일부는 금색 안료가 아닌 청록색 안료만 남아 있는 상태이다. 황동 안료는 문헌에 기록이 없고 현재 단청 안료로 사용하고 있지 않아 황동 안료의 적용 가능성을 알아보기 위해 재현실험을 실시하였다. 재현실험은 재료의 한계로 황동안료의 적용 유무와 사용 방법을 확인하기 어려웠으나 앞으로 황동 안료의 사용 시기와 방법에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.859-861
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• 2015

생산 기술이 발전함에 따라 제품의 생산량이 증가하고 컴퓨터 비전을 통한 제품의 양/불 판단 기술의 필요성이 증가하고 있다. 제품의 양/불 판단은 그 정확도가 중요하며, 동시에 빠른 검사를 위한 신속성이 요구된다. 기존 연구들에서 다양한 금속성 제품에 대한 양/불 판단과 각인된 글자에 대한 양/불 판단을 수행하는 연구가 지속되어 왔으나 자동차 에어백 부품 중 하나인 Upper Housing의 양/불을 판단하는 알고리즘은 부재하다. 본 논문에서는 Upper Housing에 대해 각인 문자의 양/불을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상에서 기준점이 되는 원을 찾는 것부터 시작하여, 기준점을 기반으로 특정 각도로 회전시켜 미리 수집한 글자 이미지와의 템플릿 매칭을 통해 글자가 제대로 각인 되었는지를 판단한다. 실험에서는 에어백 부품에 대한 검사 장치에서 촬영한 동영상에 대하여 제안한 알고리즘을 적용하였고, 그 결과 높은 정확도로 글자를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.41-42
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• 2013

본 논문에서는 문서 영상 처리의 중요한 전처리 과정인 텍스트 라인 추출을 위하여 가우시안 필터링 및 피크 검출을 이용하는 방법을 제안한다. 이는 문서 영상 내의 글자 영역의 픽셀 강도와 텍스트 라인 사이의 간격에 해당하는 강도의 차이로 인해 문서 영상의 각 열마다 높은 피크와 낮은 피크가 번갈아 가며 나타나는 것에 기반으로, 제안하는 알고리즘은 필터 스케일 추정, 필터량 및 피크 검출, 라인 성분 그룹화의 세 단계로 구성된다. 필터 스케일 추정 단계에서는 여러 초기 값으로 필터링하여 피크 차이 간의 히스토그램을 만듦으로써 글자 크기를 대략적으로 예축하며, 필터링 및 피크 검출 단계에서 앞서 예측된 스케일의 가우시안 필터를 이용하여 필터링 한 후, 각각의 열마다 피크를 검출한다. 마지막으로 라인 성분 그룹화를 통하여 검출된 피크를 서로 연결하여 하나의 텍스트 라인을 구성하는 성분들로 그룹화시켜 텍스트 라인을 추출한다. 실험 결과를 통하여, 제안하는 알고리즘은 이진화 과정을 거치지 않음으로써 균일하지 못한 조명환경 등으로 이진화 성능이 좋지 못할 경우에도 텍스트 라인을 추출할 수 있으며, 텍스트 라인 간격이 인정하지 않고 휘어진 라인을 포함하는 경우에도 적용할 수 있음을 확인 할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.229-236
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• 2016

본 논문에서는 3차원 공간에서 손 위치를 추적하고 움직임 궤적을 분석하여 원거리에서 판서가 가능한 기술을 제안한다. 3차원 공간에서 손으로 입력하는 한글 음절은 글자 획과 이동 획이 구분되지 않아 음절의 종류를 구분하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 한글 음절을 구성하는 획을 글자 획과 이동 획으로 구분한 후 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하는 방법을 제안한다. 우선, 필기체 음절의 궤적에서 획의 끝 점을 검출하고, 검출한 끝 점 정보를 이용하여 입력 음절을 획 단위로 분리한다. 음절 집합으로부터 8가지의 획 패턴을 정의한 후 분리한 획에 대해서는 방향 코드를 기반으로 획 패턴을 분류한다. 그리고 이를 기반으로 최종적으로 획의 유형을 글자 획과 이동 획으로 분류한다. 분류된 획의 유형을 기반으로 입력된 음절에서 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하여 가독성이 있는 음절 표시가 가능하도록 한다. 360개의 음절 집합에 대해 정확도를 측정하여 획의 패턴은 88.3%, 획의 유형 구분은 91.1%의 정확도를 얻었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.175-182
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• 2013

본 논문은 Patterned Retarder (PR) 방식의 영상 표시 장치에서 문자 가독성 향상을 위한 필터를 제안한다. 일반적으로 3차원 입체 영상 내 존재하는 글자를 편광 안경을 통해 시청하게 되면 작은 글자의 경우 가독성이 저하된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 우리는 글자 영역에 대한 가독성 향상을 위한 필터링 과정과 특정 글자만을 추가로 개선하는 후처리 과정으로 구성된 새로운 가독성 향상 기법을 제안한다. 먼저 가독성 향상 필터링은 입력되는 스테레오 영상의 기수 라인과 우수 라인을 분리하고, 각각의 영상을 수직 방향으로 2배 확대한 후 좌우 영상들을 평균하여 최종 결과를 얻는 방식이다. 후처리 단계에서는 추가적으로 가독성을 향상시킬 특정 글자들을 검출한 후 검출된 영역에서만 대비 조절을 통해 가독성 향상 효과를 준다. 모의 실험을 통해 제안 기법에 의한 영상이 기존 방식에 의한 결과 영상보다 가독성이 많이 향상됨을 확인하였다.