• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1167-1174
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• 2006

자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.203-207
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• 2006

Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권6호
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• pp.97-105
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• 2021

Recently, with the development of IT technology, unmanned systems are being introduced in many industrial fields, and one of the most important factors for introducing unmanned systems in the automobile field is vehicle licence plate recognition(VLPR). The existing VLPR algorithms are configured to use image processing for a specific type of license plate to divide individual areas of a character within the plate to recognize each character. However, as the number of Korean vehicle license plates increases, the law is amended, there are old-fashioned license plates, new license plates, and different types of plates are used for each type of vehicle. Therefore, it is necessary to update the VLPR system every time, which incurs costs. In this paper, we use an object detection algorithm to detect character regardless of the format of the vehicle license plate, and apply a handwritten Hangul recognition(HHR) algorithm to enhance the recognition accuracy of a single Hangul character, which is called a Hangul unit. Since Hangul unit is recognized by combining initial consonant, medial vowel and final consonant, so it is possible to use other Hangul units in addition to the 40 Hangul units used for the Korean vehicle license plate.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.655-661
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• 2017

입력되는 정지 또는 동영상에 포함된 문자 정보는 영상의 내용을 대표하는 주요한 핵심 정보를 제공할 수 있기 때문에 다양한 종류의 영상 데이터를 분석하여 영상 내에 포함된 문자 영역들을 정확하게 추출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 문자 영역만을 정확하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용하여 문자의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 추출된 문자의 후보 영역들로부터 비 문자 영역들을 제외하고 실제적인 문제 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 영상으로부터 기존의 방법보다 문자 영역들을 2.1% 보다 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 문자 영역 검출 방법은 상점의 간판 인식, 자동차의 번호판 인식 등과 같은 멀티미디어 및 영상 처리와 관련된 실제 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권5호
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• pp.53-63
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• 2008

교본 연구는, 구간속도 검지를 위한 기존의 방법인 프로브차량 방식과 차량 번호판 인식 방식의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로써, 도로 구간 시.종점에서의 차량 시퀀스 패턴을 이용하여 구간속도 검지가 가능토록 하는 알고리즘을 개발, 제시하였다. 본 알고리즘은 구간 시.종점에서의 차량들을 '차종 순차(Precedence)패턴을 순서대로 나열한 일정한 길이의 시퀀스 그룹'으로 인식하고, 종점에서의 특정 시퀀스에 대응하는, 시점에서의 시퀀스를 탐색하여 가장 유사도가 높은 시퀀스를 동일 그룹으로 간주하여 해당 구간의 통행 시간을 산출하였다. 유사도 비용의 정의에 따라 세 가지의 모델을 제시하였으며, 차량 유출입에 의한 이상치를 제거하고 가공함으로써 정보제공 주기에 가장 적합한 구간 대표 통행시간을 산출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 구간길이와 통과차량 수를 증가시키면서 차종별, 시.종점의 시퀀스 길이별로 반복 시뮬레이션 한 결과, 평균 최대 오차율 3.46%로서 현장 적용성에서 뛰어난 가능성을 보였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.507-509
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• 1997

One of the most difficult tasks in the process of car license plate is the extraction of each character from within license plate region. This paper presents a real-time recognition of car licence number using neural network in parking lot. The feature parameters of letters and numbers of license plate are extracted by thinning algorithm. Both feature parameters are used to train neural networks for the image recognition.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.496-498
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• 1998

현재 우편 처리용 바코드는 광학문자판독기에 의해 판독된 우편번호를 3 of 5 형광 바코드로 인쇄하고, 판독하여 우편물을 자동구분 처리하는 LSM(Letter Sorting Machine)을 사용하고 있다. 광학문자판독에 의한 인쇄체 문자 인식율은 94~96%정도로 처리되므로 오류 우편물의 최소화를 위하여 LSM에 형광 바코드와 동일한 체계로 구성된 흑색 바코드를 적용하고, 광학문자판독을 하지 않고도 우편물을 자동처리할 수 있는 체계를 구축하고 있다. 우편고객이 흑색 바코드를 우편물에 사전에 인쇄하여 접수하도록 하여 공학문자판독에 의한 처리 과정 축소함으로써, 보다 효과적인 우편 배달 서비스를 제공하기 위한 노력을 시도하고 있다. 본 논문에서는 우편 고객이 인쇄한 3 of 5 고객 바코드를 사전에 검사하여 우편물 자동처리를 보다 효과적으로 수행될 수 있도록 하기 위한 방법을 제고하는 고객 바코드 검증 시스템의 설계 및 구현에 대한 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.965-967
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• 1995

One of the most difficult tasks in the process of automatic vehicle license plate recognition is the extraction of each character from within license plate region. In many cases, characters, especially serial numbers of plates are connected together due to noise and plate accessories. The recognition process may not be successful without extracting these characters effectively. This paper presents an algorithm to extract these connected characters very effectively. The algorithm utilizes mathematical morphology, connected component analysis, and gradient filters for character extraction. The paper also presents thorough experimental results as well as details of the algorithm.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.496-502
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• 2016

본 논문에서는 영상처리를 통해 GUI를 기반으로 산업용 디지털 기기의 측정값을 인식하고 기록하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 차량번호판 인식과 달리 산업용 측정기의 LCD화면에 표시되는 값은 디지털 숫자로 표시하고 있어 소수점과 마이너스 표시, LCD보호유리의 반사광등의 여러 가지 장애요인을 고려하였다. LCD화면에 표시된 숫자를 인식하기 위해 블롭 레이블링 (blob-labeling)기법을 사용하였으며, 인식한 숫자 이미지는 템플릿 매칭(template matching)을 통해 숫자가 무엇인지 판별하여, 인식한 측정값을 측정시간과 함께 저장장치에 기록하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 산업현장에서 제품의 내외경이나 높이를 측정하고 기록할 때 수기로 작성하는 번거로움을 줄이고, 수기로 작성 시 잘못 기입하는 경우를 방지함으로써 생산 공정 과정에서 오류가 없는 효율적인 공정관리가 가능하게 하였다.