• 제목/요약/키워드: Korean character recognition

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철골 및 PC 공사의 물류관리를 위한 문자 인식 기술의 적용성 검토 (A Study on the Applicability of Character Recognition Technology for Construction Supply Chain Management of Structural Steel Components and Precast Concrete Works)

  • 김준식;진상윤;윤수원
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.20-29
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    • 2014
  • 건설 프로젝트가 대형화, 복잡화됨에 따라 건설 프로젝트에 투입되는 자재의 효과적 관리를 위하여, 바코드, RFID 등의 다양한 인식 기술의 적용이 시도되고 있다. 하지만 기존의 바코드, RFID 등의 기술의 적용은 기존 관리 업무에서 사용되지 않던 RFID 장비의 추가 투입과 부재 관리를 위한 RFID tag 부착 등의 추가 작업이 요구됨으로써, 공장 및 현장의 작업자들에게 관리 비용 증가, 추가 작업의 번거로움 등의 문제를 발생시키는 한계를 가지고 있었다. 또한 해당 장치를 인식하기 위한 별도의 RFID 리더를 소지하지 않는 경우, 해당 부재를 작업자가 해당 부재의 정보를 인식하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Long-lead item 자재 중 철골과 PC 부재를 대상으로, 앞 서 제기된 문제점 개선을 위해 스마트 폰 등의 영상처리 기능을 이용한 문자인식 기술을 대체 기술로 제안하고, 제안된 문자인식 기술의 적용 가능성 테스트를 통해 기술의 적용가능성을 제시하였다. 또한 제안된 문자인식 기술을 보다 효과적으로 적용하기 위한 문자 표기 방식, 코드 체계를 제안하고, 기존 RFID 기반 물류 관리 프로세스와 비교를 통해 문자인식 기술이 실제 적용될 경우의 효과를 제시하였다.

ART-1 신경망을 이용한 온라인 한자 인식 (On-line Recognition of Chinese Characters Based on ART-l Neural Network)

  • 김상균;정종화;김진욱;김행준
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권2호
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    • pp.168-177
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    • 1996
  • In this paper, we propose an on-line recognition system of chinese characters using an adaptive resonance theory-1(ART-1) neural network. Strokes, primitive components of chinese characters are usually warped into a cursive form and classifying them is very difficult. To deal with such cursive strokes, we use an ART-1 neural network that has the following advantages: (1) it automatically assembles similar patterns together to form classes in a self-organized manner: (2) it directly accesses the recognition codes corresponding to binary input patterns after self-stabilizing; (3) it doesn't tends to get trapped in local minima, or globally incorrect solutions. A database for character recognition also dynamically constructed with generalized character lists, and a new character can be included simply by adding a new sequence to the list. Character recognition is achieved by traversing the chinese datbase with a sequence of recognized strokes and positional relations between the strokes. To verify the performance of the system. We tested it for 1800 daily-used basic chinese second per character. This results suggest that the proposed system is pertinent to be put into practical use.

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안정된 구조정보와 신경망을 기반으로 한 인쇄체 한글 문자 인식 (Recognition of Printed Hangeul Characters Based on the Stable Structure Information and Neural Networks)

  • 장희돈;남궁재찬
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.2276-2290
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    • 1994
  • 본 논문에서는 입력된 문자에서 비교적 안정적 구조특징을 추출하고 이 구조정보를 이용하여 문자를 좀 더 세부적인 유형으로 분류한 후 인식을 행하는 문자 인식 방법을 제안한다. 본 방법은 우선 한글 문자를 스캐너로 입력받아 방향코드화하고 방향코드화된 문자로부터 방향밀도벡터를 추출하여 기본 6형식으로 분류한다. 그리고 기본형식 정보에 의해 각 문자로부터 안정된 구조특징을 추출하고 안정된 구조특징을 이용해 26가지 형태의 세부유형으로 분류하여 각 해당 자소 영역의 방향밀도벡터를 신경망에 입력하여 인식하거나 직접 해당 자소의 인식을 행한다. 한글 KS C 5601의 2350자에 대해 실험한 결과 94%의 인식률을 얻어 본 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

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레이저 센서를 이용한 타이어 옆면 인식 및 개선 시스템 설계 (Design of System for Character Recognition and Improvement of the tire side using a Laser Sensor)

  • 장현영;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.267-270
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    • 2016
  • 최근 타이어에는 타이어의 정보를 알 수 있는 정보들이 다양하게 타이어 옆면에 표시되어 있다. 이러한 정보를 이용하는 사람들 및 타이어 관련 회사에서는 타이어의 옆면에 표시된 정보를 가지고 어떤 타이언지 구별을 하게 된다. 타이어의 규격 최대 허용 공기압, 제조일자 등을 일반적으로 사람이 직접 눈으로 봄으로서 이루어지고 있다. 이에 최근 영상 처리 기법을 이용하여 타이어 측면의 돌출 문자 인식을 통한 자동화의 연구가 꾸준히 발표 되고 있지만 문자 인식 및 인식의 개선에 대한 방법이 부족한 실정이다. 또한 기존의 옆면 문자 인식을 영상으로 취득 하는데, 취득시 조명 효과를 적절히 이용하더라도 배경과 문자 부분이 거의 유사간 그레이 레벨 값을 가지게 되어 비교적 분명하지 않은 부분이 많이 산재된다. 본 논문에서는 레이저 센서를 이용한 타이어 옆면 문자를 확인하고 인식, 타이어 옆면의 문자 인식에 관하여 설계를 하였다.

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Mongolian Car Plate Recognition using Neural Network

  • Ragchaabazar, Bud;Kim, SooHyung;Na, In Seop
    • 스마트미디어저널
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    • 제2권4호
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    • pp.20-26
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    • 2013
  • This paper presents an approach to Mongolian car plate recognition using artificial neural network. Our proposed method consists of two steps: detection and recognition. In detection step, we implement Flood fill algorithm. In recognition step we proceed to segment the plate for each Cyrillic character, and use an Artificial Neural Network (ANN) machine - learning algorithm to recognize the character. We have learned the theory of ANN and implemented it without using any library. A total of 150 vehicles images obtained from community entrance gates have been tested. The recognition algorithm shows an accuracy rate of 89.75%.

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A Study on Grapheme and Grapheme Recognition Using Connected Components Grapheme for Machine-Printed Korean Character Recognition

  • Lee, Kyong-Ho
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.27-36
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    • 2016
  • Recognition of grapheme is a very important process in the recognition within 'Hangul(Korean written language)' letters using phoneme recognition. It is because the success or failure in the recognition of phoneme greatly affects the recognition of letters. For this reason, it is reported that separation of phonemes is the biggest difficulty in the phoneme recognition study. The current study separates and suggests the new phonemes that used the connective elements that are helpful for dividing phonemes, recommends the features for recognition of such suggested phonemes, databases this, and carried out a set of experiments of recognizing phonemes using the suggested features. The current study used 350 letters in the experiment of phoneme separation and recognition. In this particular kind of letters, there were 1,125 phonemes suggested. In the phoneme separation experiment, the phonemes were divided in the rate of 100%, and the phoneme recognition experiment showed the recognition rate of 98% in recognizing only 14 phonemes into different ones.

이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Personal Information Identification and Masking System Based on Image Recognition)

  • 박석천
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1-8
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    • 2017
  • 최근 클라우드, 모바일 등 ICT 기술의 발전으로 소셜 네트워크를 통한 이미지 활용이 급증하고 있다. 이러한 이미지는 개인정보가 포함되어 있어, 개인정보 유출 사고가 발생될 수 있다. 이에 이미지에서 개인정보를 인식하고 마스킹하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 이미지에서 개인정보를 인식 하는 방법인 광학 문자 인식은 이미지의 밝기, 명암, 왜곡에 따라 인식률의 변화가 심하여 한글 인식이 미흡한 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 광학 문자 인식 방법을 기반으로 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 이미지 인식 기반 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 구현된 제안 시스템을 동일한 이미지를 가지고 광학 문자 인식과 개인정보 인식률을 비교평가를 진행하고, 제안 시스템의 얼굴 인식률을 측정하였다. 테스트 결과 제안 시스템의 개인정보 인식률은 광학 문자인식에 비해 32.7% 향상되었으며 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다.

SSD-Mobilenet과 ResNet을 이용한 모바일 기기용 자동차 번호판 인식시스템 (Vehicle License Plate Recognition System using SSD-Mobilenet and ResNet for Mobile Device)

  • 김운기;;조성원
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권2호
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    • pp.92-98
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    • 2020
  • 본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

한글 문자의 인식을 위한 대수적 구조 (Algebraic Structure for the Recognition of Korean Characters)

  • 이주근;주훈
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.11-17
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    • 1975
  • 이 논문은 한글문자의 자동인식을 위한 기초적인 연구로서 기본문자의 구조에 대해서 검토하였다. 기본문자를 구조, 선분구조 및 물자 graph의 node와의 연결곤계 들 구조를 세가지 측면에서 집합 및 군론에 의한 대수적인 분석을 하고 또 그들의 각 구조의 복잡성에 대한 계릉을 고찰하였다. 나아가서 10개의 모음은 한 요소의 Affine 변환에 의한 연속회전으로 이루어지는 회전변환군 속에서 다수의 동치관계가 존재한다는 것을 기술하므로써, 한글문자의 인식에 있어서는 topological 골격외에 기하적 성질이 특히 중요하다는 것을 아울러 지적 하였다. The paper examined the character structure as a basic study for the recognition of Korean characters. In view of concave structure, line structure and node relationship of character graph, the algebraic structure of the basic Korean characters is are analized. Also, the degree of complexities in their character structure is discussed and classififed. Futhermore, by describing the fact that some equivalence relations are existed between the 10 vowels of rotational transformation group by Affine transformation of one element into another, it could be pointed out that the geometrical properting in addition to the topological properties are very important for the recognition of Korean characters.

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불균형 데이터 처리를 위한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법 (Oversampling-Based Ensemble Learning Methods for Imbalanced Data)

  • 김경민;장하영;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제20권10호
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    • pp.549-554
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    • 2014
  • 필기체 낱글자 인식을 위해서 사용되는 데이터는 일반적으로 다수의 사용자들로부터 수집된 자연언어 문장들을 이용하기 때문에 해당 언어의 언어적 특성에 따라서 낱글자의 종류별 개수 차이가 매우 큰 특징이 있다. 일반적인 기계학습 문제에서 학습데이터의 불균형 문제는 성능을 저하시키는 중요한 요인으로 작용하지만, 필기체 인식에서는 데이터 자체의 높은 분산과 비슷한 모양의 낱글자 등이 성능 저하의 주요인이라 생각하기 때문에 이를 크게 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터의 불균형 문제를 고려하여 필기체 인식기의 성능을 향상시킬 수 있는 과표본화 기반의 앙상블 학습 기법을 제안한다. 제안한 방법은 데이터의 불균형 문제를 고려하지 않은 방법보다 전체적으로 향상된 성능을 보일 뿐만 아니라 데이터의 개수가 부족한 낱글자들의 분류성능에 있어서도 향상된 결과를 보여준다.