• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.06a
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• pp.179-181
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• 2004

인쇄체 문자 인식에서 접합 문자는 주요한 에러 발생의 원인이다. 본 논문에서는 접합 문자를 분할하기 위해 두 개의 분할 비용을 정의한다. 첫째, 절단 비용은 한 패턴을 분할하는 데 얼마나 많은 블랙픽셀이 분리되어야 하는가이다. 둘째, 접선 비용은 분할선이 얼마나 많은 블랙 픽셀과 화이트 픽셀사이를 지나가는가이다. 폰트 분류기는 접합 문자의 후보 문자를 제공한다. 후보 문자의 문자 폭은 접합 문자를 분리하기 위한 기준선을 제공하며, 그 기준선 부근의 픽셀들이 분할 가능 영역을 나타낸다. 절단 비용의 최소값과 접선 비용의 최대값이 되는 지점이 최종적으로 접합 문자를 분할하는 위치이다. 이렇게 정의된 절단 비용과 접선 비용을 가지고 접합 문자를 분할하면 보다 정확한 문자 분할을 하여 문자 인식에서 에러 발생을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2002.11a
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• pp.205-208
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.

• 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 KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.430-433
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• 2010

최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.65-78
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• 1998

본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.1977-1985
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• 2007

The character recognition technique is one of the artificial intelligence and has been widely applied in the automated system robot HCI(Human Computer Interaction), etc. This paper introduces the character set and the representative character that can be used in the recognition of the mage ROI. The character codes in this ROI include the digit, symbol, English and Hereat etc. We proposed the efficient multi-classifier structure by combining the small-size classifiers hierarchically. Moreover, we generated each small-size classifiers by delta-bar-delta learning algorithm. We tested the performance with various kinds of images and achieved the accuracy of 99%. The proposed multi-classifier showed the efficiency and the reliability for the mixed character code set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.197-200
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• 2006

본 논문은 철강공장의 연주공정에서 만들어진 빌렛 소재의 관리를 위해 사용되는 소재 관리문자를 실시간으로 인식하기 위한 빌렛 소재 관리문자 인식용 비전시스템 개발 결과에 대해 기술한다. 빌렛 재질의 단면에 마킹된 소재 관리문자는 소재가 다음 공정으로 이동하기 전에 공정상에서 실시간으로 인식된다. 문자인식 시스템은 영상획득을 위한 카메라 시스템, 영상을 장거리로 고속 전송하기위한 영상전송 시스템, 기존 시스템과의 인터페이스를 위한 입. 출력 장치로 구성된다. 개발된 문자인식 시스템을 실제 철강공장에 설치하여 운용테스트를 실시했다. 테스트 기간 중에 시스템의 내구성과 신뢰성을 검증하고 최종적으로 문자 인식률을 검증했다. 개발된 시스템에 대해 현장 테스트 결과 실험실 수준과 비슷한 수준의 인식률을 가졌다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.351-354
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• 2004

본 논문에서는 낱자에서 추출한 특징을 입력으로 사용하는 자소 인식기를 이용한 저해상도 인쇄체 한글 영상의 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6 형식과 기타 형식의 문자, 총 7 종으로 분류한 뒤, 입력 문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위로 구분하여 인식한다. 각 HRU는 낱자에서 추출한 방향각 특징을 입력으로 사용하는 다층 신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층 신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.99%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 15.83%의 오류가 감소한 것이다.

• 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.