디지탈 변환과 기기간의 전송 영향으로 화질이 떨어진 디지탈 영상의 복구는 잡음 발생 및 그 역 과정의 모형화를 통해 이루어낼 수 있다. 스캐너로 읽혀진 서류 영상이나 위성 사진에서 잡음 및 반점을 제거하는 과정이 좋은 예이다. 그러나 잡음 발생의 비선형성은 그 역 과정의 이론적 이해를 어렵게한다. 본 논문에서는 충격 잡음에의해 화질이 떨어진 이진 서류 영상의 복구 방법들을 심층 분석하는 것에 촛점을 맞추었다. 본 연구 결과에 의하면 이진 서류 영상의 잡음 제거 방식으로 '가중 중앙값' 여과기와 '리' 여과기가 다른 여과기에 비해 효과적임을 보여준다. 반면 '웨이브렛' 여과 방식은 타 방식보다 100여배의 시간이 소요되어 비효율적이다. 본 논문에서는 가중 중앙값 여과기에 쓰이는 가중치에 대한 연구 결과를 제시하였다.
스캔된 인보이스에 특화된 서류 관리 자동화 시스템 구축에있어서 추출된 금전적 데이터의 정확도에대한 엄격한 요구는 인보이스 테이블을 위한 발생적 모델 설계에서 자체 인증 절차를 포함하는 것을 필요로 한다. 가격 = 단가 ${\times}$ 구매수량과 같은 내부적 관계식을 활용한 단순한 인증 절차를 사용하는 것이 전형적 방법론이다. 본 논문에서 는 영상내 테이블 헤더 부분의 탐색과 탐색된 헤더의 컬럼 구분자를 활용하는 개선된 자동 인증 절차를 갖춘 인보이스내 정보 추출 모델을 제안한다.
기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.
한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.
동양 문화권에서는 각종 계약과 서류 결재 등을 위하여 서명대신에 도장이 오랫동안 사용되어 왔으며 아직까지도 보편적인 인증 수단으로 사용되고 있다. 지문과 달리, 도장 영상은 유사한 패턴을 갖지 않고 도장이 찍히는 압력등 입력 상태에 따라서 선명도가 크게 달라진다. 본 연구에서는 입력 장치로부터 얻은 한글 또는 한자 도장 영상을 스트레칭, 이진화 및 잡음처리를 거쳐 판별하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 가장 보편적으로 사용되는 원형모양의 50개의 도장 영상 (20개 한글 도장, 20개 한자 도장, 10개 유사 도장)에 대하여 실험한 결과, 46개의 도장 영상을 성공적으로 인식하여 비교적 높은 판별도 (92%)를 보였다. 한글과 한자 도장 사이의 차이는 거의 없었으며, 도장을 찍을 때의 각도 차이나 압력 차이가 판별도를 결정하는 중요한 요인으로 작용함을 알 수 있다. 인식할 수 있는 도장 영상의 모양을 원형뿐 아니라 타원과 사각형으로 확장하고 판별도를 좀더 향상하면, 현재 육안으로 확인하는 도장 영상 인식을 자동화하는데 실제로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.
본 연구는 폐기물처리시설의 설치·정기검사방법 개선을 도모하기 위해 6개 분야로 분류된 폐기물처리시설을 현장조사하여 검사방법의 문제점을 파악하고 그에 따른 개선방향을 마련하여 폐기물처리시설 세부검사방법을 개정하고자 하였다. 그 결과 소각, 소각열회수 분야에서는 열화상카메라를 활용한 전체온도 측정 및 1년간의 TMS 데이터를 비교 등의 검사방법을 마련하였으며, 멸균분쇄시설의 경우 「폐기물의 조성비 검사」는 검사자 및 피검사자의 안전상의 이유로 폐기물을 개봉하지 않고 서류로 대체할 수 있도록 적용하였다. 매립시설의 경우 영상정보처리기기 활용 및 매립시설 상부를 덮는 시설물의 관리에 대한 내용 등 법에는 제시되어 있으나 세부검사방법이 마련되어있지 않은 항목을 세부검사방법에 적용하였다. 음식물류폐기물처리시설의 경우 민원의 주요원인인 악취관리에서 악취배출허용기준을 준수하도록 검사방법을 마련하였다. 그 결과, 소각 및 멸균분쇄, 시멘트소성로, 소각열회수시설에서는 총 18개의 개선(안) 중 10개가 반영되었으며, 매립시설의 경우 총 12개의 개선(안)중에서 11개가 반영되었다. 또한 음식물류폐기물처리시설의 경우 총 12개의 개선(안)중에서 10개가 반영되어 총 31개의 검사방법이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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