• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.8-19
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• 2004

본 논문에서는 우리나라 우편영상에서 수취인 주소 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 우편영상에 기입된 주소가 프린터나 타자기 둥에 의해서 인쇄된 주소일 수도 있고 사람에 의해서 필기된 주소일수도 있다. 즉, 인쇄체 우편영상과 필기체 우편영상 모두에 적용될 수 있는 수취인 주소 영역 추출 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 이진화 된 우편영상으로부터 연결요소를 추출하고 연결요소를 결합하여 문자열을 생성한다. 그 후 문자열을 군집화하고 생성된 군집 중 몇 개의 군집을 선택함으로써 수취인 주소 영역을 결정한다. 우리나라 우편봉투에 기입되는 정보의 유형별 기입 위치 패턴에 따라 우편영상을 총 9개의 균등 영역으로 분할한 후 각 영역의 중심을 초기 값으로 갖는 9개의 군집을 생성하였고 k-Means 방법을 사용하여 군집화를 수행하였다. 군집화 과정에서 사용되는 거리함수로 우편영상의 폭 대 높이의 비율이 반영된 수정된 맨하탄 거리를 사용하였다. 제안 방법의 성능을 알아보기 위하여 실제 우편물 영상 1,988개를 사용하여 실험한 결과 약 93.56%의 우편영상에서 수취인 주소 영역을 정확하게 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.335-337
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• 2000

본 연구에서는 문자 인식의 응용으로서 인쇄된 우편봉투의 주소를 인식한다. 스캐너로 입력된 우편봉투 영상으로부터 주소영역과 우편번호 영역을 분리한다. 분리된 각각의 영역에서 문자를 추출하고, 전처리로써 정규화, 특징추출 단계를 거쳐 우편번호와 주소를 각각 인식하였다. 이때, 우편번호 인식에 의하여 알 수 있는 주소와 실제로 인식한 주소의 신뢰도를 계산하여, 주소 인식 결과를 보정하는 과정을 거쳐 우편봉투의 인식을 실행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.793-795
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• 2004

우편물을 배달순서대로 정렬하는 과정을 순로구분이라고 하는데, 우편물의 처리과정에서 가장 많은 시간이 소요되는 부분이 바로 이 순로구분 과정이다. 우정선진국의 순로구분 자동화 시스템은 바코드를 이용하여 순로구분를 자동으로 처리하고 있지만, 국내의 시스템은 순로구분의 전 단계까지만 수행하고 나머지 과정은 배달원이 자신의 경험에 의해 수작업으로 처리하고 있다. 본 논문에서는 우편물을 자동 검증하는 방법으로 바코드 대신에 우편영상 특징기반의 Virtual ID 사용을 위한 유사한 우편영상 추출방법을 제안한다. 제안 방법은 질의영상과 후보영상간의 유사성을 판별할 때, 각 영상의 수취인 영역에서 추출된 문자열 Bounding Box들의 대응되는 쌍을 결정하고 그 쌍들의 영역이 겹치는 정도를 유사도로 측정하는 방법이다 291개의 우편영상에 대하여 실험한 결과, 289개의 영상이 정상적으로 유사한 우편영상으로 추출되었다. 또한, 유사한 우편영상으로 추출된 영상의 평균개수는 3.78개로 비교적 높게 나왔지만 이는 실험 데이터에 동일 DM 발송 우편물이 연속적으로 위치한 경우가 많았기 때문이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.106-113
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• 2000

본 논문은 다량우편물의 대부분을 차지하는 창이 있는 봉투와 최근 증가되고 있는 명도 값이 높은 색깔이 있는 우편봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하고 추출된 영역에서 우편번호를 찾아 제안된 신경망으로 인식 및 검증할 수 있는 실용적인 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1217-1220
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• 2001

우편물의 자동구분은 우편물을 OVIS(OCR-Video coding Integrated System)에 자동으로 공급하고 우편물의 수취인 주소영역을 카메라를 이용하여 획득한 다음 우편번호를 인식하여 바코드로 변환하여 인쇄하게 되고, 이 우편물은 LSM(Letter Sorting Machine)으로 보내져 BCR(Bar Code Reader)에 의해 인쇄된 바코드를 판독하여 행선지별로 구분하는 과정을 거친다. 주소의 번지 이하 부분은 배달원의 수작업에 의해 최종 배달지점 순서대로 정렬한 다음 배달하게 된다. 이 부분의 작업에 소요되는 시간은 배달원 일일 평균 4 시간에 달하며 원가절감 대상으로 지적되고 있다. 이 부분을 자동화하여 우편물 처리시간을 단축하고 생산성을 향상하는 방안이 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위해 번지 부분까지 OCR을 이용, 인식하여 우편번호 및 순로 데이터 베이스에서 인식결과에 해당하는 코드를 추출하여 해당 구분 칸으로 우편물을 분류하는 방식을 택하면 집배원이 우편물을 배달하는 순로까지 자동으로 정렬할 수 있게 된다. 본 논문은 수취인 주소영역의 주소부분을 자동판독하기 위한 시스템을 개발한 내용을 다루고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.132-140
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• 2001

최근에는 대부분의 우편물 봉투가 창이나 색깔을 포함하고 있다. 본 논문에서는 창이 있는 봉투와 색깔이 있는 우편 봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 이치화전 에지 검출을 이용하여 문자열 추출 후 검출된 블록에 대해 적응 이치화를 적용함으로써 이치화 후 우편 번호를 검출할 때보다 우편 봉투의 숫자 패턴이 밝기 및 주변 환경에 의한 영향을 적게 받는다는 점에서 더 효율적이다.