본 논문은 인보이스 문서 이미지에 문서 처리 자동화를 적용하기 위한 문서 구조 인식 방법과 문서 구조 인식 결과를 토대로 스프레드문서 형태로 출력하는 방법을 제안한다. 딥러닝 OCR 엔진을 통해 문서 내 단어 블록들과 해당 블록들의 문자 인식 결과를 얻는다. 단어 블록의 위치 정보들을 통해 같은 행과 같은 열에 존재하는 단어 블록들을 검출한다. 단어 블록들의 배치 정보를 통해 문서 영역을 분할한다. 문서의 구역 정보를 통해 얻어진 문서 구조를 토대로 스프레드시트의 알맞은 위치에 문자 인식 결과를 입력한다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 항목 배치는 평균 92.30%의 정확도를 보인다.
학술지 데이터 베이스 구축에 있어서 가장 주요한 문제점온 기존 문헌의 디지털화이다. 기존 문헌을 디지털화함에 있어서 택할 수 있는 방법은 문서 인식기(OCR)를 통한 자동인식과 수작업을 통해서 컴퓨터로 입력하는 방법이 있다. 전자의 방법은 현재의 한글 문서 인식기술로 볼 때 인식률이 저조하고, 인식기를 통한 자동인식에서 발생된 오류를 수정하는 비용이 수작업으로 입력하는 비용에 비해 더 크다고 판단된다. 따라서 자료의 입력은 수작업으로 하는 것이 효율적이다 학술지 데이터 베이스들 구축하고 이를 서비스하기 위해 서는 입력된 텍스트 데이터를 표준화하여 구조적으로 변환/편집해야 한다. 이는 구조문서 표준이라 할 수 있는 XML의 이용이 필요하다는 말이기도 할 것이다. 또한 디지털화 된 문서를 효율적으로 활용하고 관리하기 위해서는 비쥬얼한 구조문서 저장 관리기가 필요하다. 본 논문에서는 디지털화 된 텍스트를 구조적인 XML문서로 변환하여 효과적으로 저장 관리 할 수 있는 저장관리기를 설계하고 개발하였다.
최근 인공지능 신경망에 대한 활발한 연구를 바탕으로 다양한 분야에서의 적용에 대해 많은 시도들이 이루어지고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 화학 문서에서 화학 구조를 인식하는 문제 또한 딥러닝을 이용하여 해결하려는 시도들이 생겨나고 있다. 본 논문에서는 화학 문서에서 화학 구조를 인식하는 모델을 학습시키기 위한 합성 데이터셋을 제안하였다. 문서의 구조를 이용하여 정교하게 화학 구조들을 문서에 합성하여 데이터셋을 생성하였고, 이를 최신 딥러닝 모델 중 하나인 Mask R-CNN[7]에 학습시켜 제안한 데이터셋을 이용하여 문서에서 화학 구조를 인식할 수 있음을 보였다.
XML의 대표적인 특징은 기존의 다른 컨텐츠와는 달리 문서의 구조를 기술할 수 있다는 것이다. 구조적 정보는 활용 방법에 파라 XML문서의 다양한 처리에 있어 성능을 향상시키는 핵심적인 요소가 될 수 있다. 그러나 XML 태그의 자기 서술적인 특성에서 비롯되는 구조적 표현의 차이는 오히려 문서의 식별을 어렵게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 기존의 비트맵 인덱스(Bitmap Index)를 이용한 XML 문서 검색 시스템이 다양한 구조적 유사성을 판별할 수 없는 단점을 보완 가능하도록 경로 중심의 유사 문서 인식 기법을 제안한다. 이 기법은 '경로 구성 유사도'와 '유사 경로 테이블'을 통해 기존의 비트맵 인덱스가 갖는 유사 경로를 인식하지 못하는 단점을 해결하고 검색의 유연성을 부여함으로써 보다 양질의 검색 결과를 도출할 수 있다. 또 이것은 기존 시스템의 Bit-wise 연산에 완전히 이식됨으로써 비트맵 인덱스의 장점인 빠른 성능을 그대로 유지할 수 있게 된다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반 문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.
본 논문은 HTML을 분석하여 추출된 내용을 트리로 표현하여 문서구조안내에 이용하고, 웹 문서의 내용의 숙독 필요성에 따라 실시간으로 음성 발화속도를 제어할 수 있는 음성 웹 브라우저의 설계와 구현에 관한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에 태그로 표현된 모든 요소를 추출하고, 이러한 정보를 트리로 표현하고 음성인식으로 정보를 선택하도록 하고, 선택한 정보의 이도와 필요성에 따라 사용자가 실시간 발화속도제어를 통하여 정보를 쉽게 알 수 있도록 했다. 이 방식은 문서의 내용에 따른 구조를 쉽게 인식하여 사용자가 빠른 시간 내에 필요한 정보를 수집할 수 있고, 문서가 발음되는 것을 청취하여 문서의 필요성을 인식하고, 숙독 필요성에 따라 실시간으로 낭독 속도를 제어할 수 있는 장점이 있다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터의 검색 및 열람 등의 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화를 목표로 한다. 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터를 사전에 분석하여 문서이미지 전처리 및 문서구조분석 기술을 개발하고, 문서인식 과정에서 활용하기 위한 이미지내용DB, 문자모델DB, 용어DB로 구성되는 특화된 지식베이스를 구축하는 것이다. 또한, 지식베이스 관리도구를 개발하여 향후 다양한 형태의 문서이미지로의 확장을 가능하게 한다. 최근 본 연구는 국가기록원에서 소장하고 있는 이미지데이터에 적합한 문서구조분석 라이브러리와 특화된 지식베이스를 결합한 문서인식 프로토타입 시스템 개발을 완료했다. 향후 본 연구의 결과는 방대한 소장자료의 검색 및 활용을 극대화할 전문검색시스템 연계를 위한 성능평가 및 테스트베드 구축에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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