• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.114-119
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• 1989

본 개관 논문은 한글 낱자와 글자 인식에 대한 지각 심리학 분야의 실험들을 그 연구방법, 주체 및 주요 결과 등에서 검토한 다음, 이러한 결과들을 한글 글자 인식에 대한 인공시각적 접근의 연구들과 관련지어 논하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.689-697
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• 2010

본 연구에서는 비디오이미지로부터 추출된 텍스트영역으로부터 문자인식을 수행하였다. 비디오영상으로부터 추출된 문자열은 한글, 영어, 숫자, 특수문자 등으로 혼합되어 있거나, 또는 다양한 폰트와 크기, 그래픽 형태의 글자 존재, 영상의 기울어짐, 끊김, 잡영, 접촉, 저해상도의 글자 등으로 인하여 일반적인 문자인식에 비해 많은 어려움이 존재한다. 이와 같은 어려움을 극복하기위해 본 연구에서는 모든 글자에 대해서 인식하지 않고 가장 빈번하게 등장하는 글자만을 인식하고 나머지는 버리는 방법을 사용하였으며 지지도벡터기계와 정칙화판별분석의 2단계 문자인식 방법을 이용하여 인식률을 개선하였다. 또한 인식률이 좋지 못한 4형식과 5형식 글자에 대해 모음별로 중분류를 실시하였다. 실험결과 지지도벡터기계와 정칙화판별분석을 동시에 사용하는 방법이 다른 문자인식의 방법들보다 인식률이 우수하였으며, 부분적인 중분류의 방법을 이용한 경우 향상된 인식 성능을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.718-721
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• 2023

이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.831-834
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• 2004

본 연구에서는 무제약으로 쓰여진 필기체 한글단어를 글자단위로 분할하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 글자와 글자사이 흑은 자소사이에 존재하는 배경(Background)정보를 세선화(Thinning) 처리하여 얻은 패스(Path)를 이용하여 글자와 글자사이를 지나는 패스를 결정하는 방법이다. 특히, 이 방법은 분할에 대한 판단을 인식기로 넘기지 않는 외적분할 방법으로 빠른 처리시간을 얻을 수 있고 외적분할 방법의 단정인 정확도를 다른 외적분할 방법에 비해서 높일 수 있었다. 제안한 방법은 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Over lap)글자와 연결(Touched)글자를 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 중첩글자의 경우, 세선화에 의해 생성된 패스가 자연스럽게 중첩된 부분의 사이를 지나가면서 생성되기 때문에 매우 정확한 패스를 얻을 수 있었고, 연결 글자의 경우는 연결된 부분을 판단하고, 후보영역을 선정하여 연결된 부분을 분리해내는 방법을 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.481-483
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• 2001

본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.951-959
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• 2017

본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.680-686
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• 2006

스캐너로 획득한 문서영상을 대상으로 문자인식을 하는 경우와 달리 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 카메라 렌즈의 특성과 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 글자모양의 왜곡이 발생한다. 따라서 이러한 왜곡들로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 문서 영상을 카메라로 획득할 때 발생하는 3차원의 비선형적 왜곡을 2차원의 선형 변환을 이용하여 근사화함으로써 왜곡된 글자모양을 교정한다. 또한 변환과정에서 글자와 글자줄을 추출하여 상하로는 글자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 왜곡으로 인해 사변형 형태로 변형된 글자영역 즉 변환영역을 자동으로 설정함으로써 부가적인 정보의 획득 없이 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.285-288
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• 2004

온라인 필기체 한자는 동일인의 동일 문자조차도 회수, 획순 및 형태의 변화가 다양할 뿐만 아니라 인식 대상이 방대하여 인식이 매우 어렵다. 또한 한자는 기본 자소의 조합에 의한 글자가 아닌 각각의 글자가 독립적으로 이루어져 있어 연속된 획들 간의 관련도를 파악하기 어렵고 획수도 1획에서 28획까지 다양하게 분포를 한다. 따라서 본 연구에서는 대분류 단계로 시작획 비교를 하고 이어진 세분류 단계에서 문자의 특징으로 방향코드와 특이점을 추출해내고 획수를 고려하여 DP 정합을 하는 2단계 인식 시스템을 제안하였다. 이로써 최적의 속도로 입력한 문자를 찾아낼 수 있도록 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1995년도 춘계학술대회논문집
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• pp.199-208
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• 1995

본 연구에서는 사람이 한글을 읽는 동안에 문자인식에 영향을 미치는 문장구조의 여러 요소 중 글자크기와 줄간간격에 대한 주시시간과 오독률을 분석함으로써 한글 인식에 있어서 사람에게 적합한 문장구조를 제시하는 데 그 목적이 있다고 할 수 있다. 실험에서는 남녀 각 5명씩의 피실험자에게 아이카메라를 착용시킨 후, 40cm 거리에서 문장중심과 피실험자의 시선이 일치되게 하여, 각기 다른 문장구조를 가 지는 9개의 실험예문(B5용지)을 소리내어 읽게 하였다. 실험결과로 부터 글자크기 와 줄간간격은 읽기수행도(reading performance)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 이용하여 인쇄물의 제작시에 적용시켜 읽기수행도를 제고시킬 수 있다.