• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• v.6 no.1
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• pp.53-59
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• 2017

Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2008.03a
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• pp.979-986
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• 2008

In this study, it enforced DMT test, CPTu test, laboratory consolidation test, because it estimated stress history of Gwangyang port marine clay. Through DMT test obtained Horizontal stress index($K_D$), predicted overconsolidation ratio by $K_D$. To compare empirical equation with laboratory consolidation test and CPTu test calculated OCR examined application. The result, Powell & Uglow(1988) method underestimated OCR value in comparison with Suggestion. Comparatively Byeon wi yong(2004) and Chang(1991) method seem to exactly predict in-situ stress states. Sugawara(1988) method of CPTu test seems to underestimate OCR.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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• v.51 no.7
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• pp.351-356
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• 2002

The oil circulation rate (OCR) of the rotary compressor is a crucial factor affecting the performance and reliability of air-conditioning systems. In this paper, topology optimization of the single-phase induction motor of rotary compressor is carried out for reducing the OCR. The nonlinear transient characteristic of single-phase induction motor for rotary compressor is analyzed by using FLUX2D. The topology optimization for electromagnetic systems is developed using the finite element method (FEM). The topology optimization is applied to a single-phase induction motor for reducing the OCR. For validation, optimize induction motors are manufactured and tested.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07a
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• pp.190-192
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• 2002

The industrial power distribution system is a radial system and therefore usually protected with time delayed over current relays (OCR's). Proper time dial settings are provided at the OCR's. Meanwhile, the systems, where synchronous generator, or synchronous motors, or large induction motors are operating, can not be protected with only OCR's with time grading. This paper presents a technical limit and a suitable range of time delay in applying OCR's to clearing faults in the industrial power systems for maintaining stability. Dynamic simulations are made to show them employing a real power systems of a large petro-chemical complex.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.563-564
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• 2015

Recently, distributed generation using renewable energy resources have increased due to the limitation of conventional energy. To utilize these energy source effectively, a method of applying the energy storage system(ESS) in distribution system has been considered. In this paper, we simulated the one line-to-ground fault in power system with ESS. Based on these simulations, we analyzed the effect on Over Current Relay(OCR) operation. As a result, ESS operation modes result fault current fluctuation. Thus, OCR need to reset the pick up current. This paper analyze effect of ESS in distribution system according to OCR setting by using ElectroMagnetic Transient Program(EMTP).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.615-618
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• 2019

이 모듈은 오픈소스인 Tesseract OCR 및 Open CV 라이브러리와 Raspberry Pi를 사용하여 저렴한 비용으로 구현합니다. 컴팩트한 사이즈로 사람이 직접 들고 움직이면서도 사용이 가능하며 사용자의 니즈에 따라서 한 곳에 위치하여도 사용 가능합니다. Open CV 라이브러리를 사용하여 이미지 이진화, 노이즈 필터링 후에 흑백 이미지를 만들고 윤곽선 검출 알고리즘을 통해서 번호판 영역을 추출하여 Tesseract OCR 엔진을 사용해서 차량 번호판이 추출된 이미지에서 차량 번호를 인식 합니다. 인식된 번호는 Tkinter 와 Python, 데이터베이스를 활용하여 구현된 GUI프로그램을 통해서 유료주차장(선불, 후불) 또는 아파트에서 사용할 수 있는 주차장 관리 서비스를 함께 제공합니다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.531-532
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• 2021

개인별로 자신이 싫어하는 음식, 종교적인 이유나 알레르기로 먹지 못하는 음식 등 다양한 기호가 존재한다. 외국인이 한국의 음식점을 방문했을 때, 이러한 것들을 표현하는 일은 번거롭고 어려운 일이다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해결하기 위해 OCR, 번역 API를 사용하여 한국 음식점을 찾은 외국인이 자신이 먹지 못하거나 먹으면 안 되는 음식에 대한 정보를 편하게 접근할 수 있는 웹앱을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.21-22
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• 2021

사람들이 체중을 조절하고 건강을 관리하기 위한 방법 중 하루 영양소 섭취량을 조절이 있다. 현대 사회에선 가공식품의 섭취량이 증가함에 따라 자연스레 가공식품들의 영양소를 파악하고 기록하는 것도 중요한 문제가 되었다. 본 논문에서는 실제 가공 식품의 포장지에 인쇄되어있는 영양성분 표 이미지를 인식할 수 있는 OCR을 FOTS 기반으로 구현 및 실험을 진행하였다. 실제로 시중에서 파는 영양성분 표는 한글과 영어가 섞여 있기 때문에 한글을 인식하는 모델과 영어와 숫자를 인식하는 모델을 따로 학습한 뒤 생성하여 각 언어에 대한 인식률을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.235-238
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• 2022

본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.964-966
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• 2022

본 연구는 유료 OCR 서비스를 이용하여 야외 촬영 이미지의 텍스트를 검출하는 프로젝트에서 야외 촬영 텍스트를 학습시킨 Yolov4 모델을 통한 전처리 작업을 제안한다. 텍스트 감지를 통한 이미지 텍스트 전처리 진행은 불필요한 OCR 실행을 줄여 리소스를 절약하고 유료 서비스의 경우 비용 절감 효과까지 도모할 수 있다는 장점이 있다.