• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1471-1473
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• 2010

스마트 폰의 급속한 보급 확산에 따라 스마트 폰의 각종 센서를 이용한 응용 영역이 넓어지고 있다. 그 가운데 스마트 폰의 카메라를 이용한 인식 기술은 비전 기반 증강현실 시스템 구현의 핵심적인 부분으로 그 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 스마트 폰의 카메라를 사용하여 JNI 기술을 이용한 안드로이드 기반의 인쇄매체의 문자 검출 및 인식 시스템을 설계 구현하였다. 전체 시스템은 영상의 전처리 과정을 통한 문자 영역의 검출과 인식 알고리즘 연산 후 기본 데이터와의 비교를 통한 문자인식 과정으로 구성되어 있다. 본 구성은 PC기반의 일반적 문자 인식과 동일하다. 구현결과는 1GHz의 CPU를 가지는 스마트 폰의 제한된 하드웨어 자원에서도 플랫폼 최적화를 통한 실시간 인식의 가능성을 보여주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.152-159
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• 2010

본 논문에서는 기울어진 문자, 다양한 크기, 글씨체, 흐린 문자를 포함한 입력영상의 문자 복원과 인식, 효율적인 도서 검색을 위한 광학문자인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 광학문자 인식알고리즘은 검출부와 인식부로 구성되며, 검출부에서는 복잡한 배경에서 정확한 도서 영역 검출을 위하여 로버츠 에지 연산자와 허도로프 거리 알고리즘을 적용하여 필요한 영역을 검출하였다. 또한 인식부에서는 문자의 크기와 경사도, 부분 손실 등의 영상에 강인성을 갖는 바이큐빅 보간법을 적용하여 데이터 손실 복원과, 반자동 기울기를 갖는 입력 영상의 보정을 하였다. 모의실험 결과 기존 알고리즘 보다 인식률에서는 6%, 검색시간에서는 1.077초 더 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.583-586
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• 2023

대량 문자서비스를 통한 스팸 문자가 계속 증가하면서 이로 인해 도박, 불법대출 등의 광고성 스팸 문자에 의한 피해가 지속되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 기존의 방법들은 주로 사전 정의된 키워드나 자주 나오는 단어의 출현 빈도수를 기반으로 스팸 문자를 검출한다. 이는 광고성 문자들이 시스템에서 자동으로 필터링 되는 것을 회피하기 위해 비정상 문자를 조합하여 스팸 문자의 주요 키워드를 의도적으로 변형해 표현하는 경우에는 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반 객체 탐지 및 OCR 기술을 활용하여 스팸 문자에 사용된 변형된 문자열을 정상 문자열로 복원하고, 변환된 정상 문자열을 문장 수준 이해를 기반으로 하는 자연어 처리 모델을 이용해 스팸 문자 콘텐츠를 분류하는 방법을 제안한다. 그리고 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 키워드 기반 필터링, 나이브 베이즈를 적용한 방식과의 비교를 통해 성능 향상이 이루어짐을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.243-260
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• 1993

일반적으로 필기자의 습관이나 필기방향 등의 원인으로 종종 필기 문자열에서 기울어짐이 발생한다.이러한 문자열의 기울어짐은 문자 단위 분할시 분할 알고리즘을 복잡하게 만들고 결과적으로 문자인식 성능에도 큰영향을 미친다. 본연구에서는 선 성분의 검출 및 기울기 측정에 유용한 Hough 변환을 이용하여 단어내 수직획의 기울기를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 필기 문자열 영상의 윤곽선을 Hough 변환에 적용하여 신 성분을 검출하고 기술어진 가도를 추정한다.실제로는 수직획이 아닌 점들이 모여 선 성분으로 검출된 경우을 제거하기 위해 임계치 이하의 길이를 갖는 선 성분은 기울기 추정 대상에서 제외한다.기울기 교정은 x좌표 값만 변환시키는 밀림 변환을 사용한다.제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 우편봉투에서 얻은 주소 영상에 대해 실험한 결과 오프라인 필기 한글 문자열의 기울기 추정 및 교정에 있어서 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수함을 알수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.465-466
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.981-984
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• 2007

문자 인식이란 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 의미를 이해하는 것으로 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하는 패턴인식의 한 분야이다. 본 논문에서는 문자 인식 중 가장 많이 사용되고 있는 숫자 검출과 인식을 소개하고자 한다. 또한 숫자 인식을 위해서 인간의 두뇌를 모델로 하여 만들어진 신경망에 대한 기본적인 원리와 신경망의 학습을 위한 역 전파(Back propagation) 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.635-640
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• 2003

본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8％ 추출율과 96.6％의 인식율을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1180-1182
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• 2012

안드로이드 앱에서 접근할 수 있는 유해 사이트를 프로그램 분석 방법으로 검출하는 방법을 제안한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 자바바이트 코드로 역 컴파일하고 문자열 분석 방법을 적용하여 실행 중 사용 가능한 문자열 집합을 계산한 다음 유해 사이트 URL 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법이다. 기존에는 앱을 직접 실행해서 특정 URL에 접속하는지 감시하는 동적 모니터링 방법인 반면, 제안한 방법은 앱을 실행할 필요가 없다. 앱스토어 관리에서 주기적으로 유해 앱 여부를 검사하는데 제안한 방법을 활용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.1-9
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• 2014

최근 Mobile Mapping System을 활용한 영상의 수집과 도로표지 속성정보의 자동 인식을 위한 연구가 진행되고 있다. 도로표지는 판의 규격, 글씨크기 및 배치가 다양하고 가로수 등 타 시설물의 간섭으로 인해 일정한 패턴을 찾아 정보를 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 다양한 크기의 한글 문자가 있거나, 한글문자 주변에 심벌이 위치한 도로표지에 대해서도 국문지명을 성공적으로 검출하기 위해서는, 한글문자 템플릿에 의존하지 않는 새로운 국문지명 검출 방법이 필요하다. 그 새로운 한 방법으로서, 점진적 좌측방향으로의 블럽 투사(incremental right-to-left blob projection, IRBP)를 제시하고, 그 가능성과 개선 정도를 평가하였다. 성능 평가하기 위하여, 60개의 도로표지 영상 데이터로 기존의 한글 템플릿을 사용하는 경우와 비교하여 성능을 평가하였다. 전반적으로, IRBP 방법으로 국문지명 검출 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.35-43
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• 2004

본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.