• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.55-60
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• 2017

The pulmonary function test (PFT) is an essential data source for evaluating the effect of drugs on the lungs or the status of lung function. However, the numeric values of PFT cannot be easily used for clinical studies without labor-intensive manual efforts, because PFTs are usually recorded as image files. This study was aimed at constructing a de-identified, open-access PFT database with various clinical information. For constructing the PFT database, optical character recognition (OCR), regular expression, and the parsing technique were used to extract alphanumeric data from the PFT images in a Korean tertiary teaching hospital. This longitudinal observational database contains 413,000 measurements of PFT from 183,000 patients.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.162-167
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• 1994

The binary image normalization method in image processing can be used in several fields, Especially, its high speed processing method and its hardware implmentation is more useful, A normalization process of each character in character recognition requires a lot of processing time. Therefore, the research was done as a part of high speed process of OCR (optical character reader) implementation as a pipeline structure with host computer in hardware to give temporal parallism. For normalization process, general purpose CPU,MC68000, was used to implement it. As a result of experiment, the normalization speed of the hardware is sufficient to implement high speed OCR which the recognition speed is over 140 characters per second.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.161-166
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• 2011

We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.155-161
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• 2008

최근 들어 문서나 서류 등의 보관에 대한 중요성이 커짐에 따라 기존에 종이 형태로 관리하던 문서나 서류들을 편리하게 관리하기 위해 문서 전자화 시스템을 도입하고 있는 기업 및 기관들이 많아지고 있다. 과거에는 종이로 되어 있는 서류들을 전자화시키기 위해서 사람들이 해당 서류를 보고 컴퓨터에 데이터를 수작업으로 일일이 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 현재는 이러한 번거로움을 줄이기 위해 문서나 서류를 스캔하고, 스캔한 이미지에서 광학문자 인식(OCR: Optical Character Recognition) 기술을 이용한 방법으로 종이 형태의 문서들을 전자화하고 있다. 그러나 OCR을 통해 문자 인식을 한 이후에도 인식된 전체 문서에서 필요한 부분과 필요하지 않은 부분을 일일이 수작업으로 분류해야 하는 번거로움이 있다는 것이 문제점으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 문서 양식과 인식이 필요한 부분을 미리 지정해 놓고 문자 인식을 하는 방법 및 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문자 인식 속도를 향상시키고 보다 정확한 문자 인식이 가능하게 하여, 전체적으로 문자 인식의 효율을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 대량의 정형화된 문서의 문자 인식에도 효과적일 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.113-120
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• 2020

Recently, the license plate OCR system has been commercialized in a variety of fields and preferred utilizing low-cost embedded systems using only cameras. This system has a high recognition rate of about 98% or more for the environments such as parking lots where non-vehicle is restricted; however, the environments where non-vehicle objects are not restricted, the recognition rate is about 50% to 70%. This low performance is due to the changes in the environment by non-vehicle objects in real-time situations that occur anomaly data which is similar to the license plates. In this paper, we implement the appropriate anomaly detection based on semi-supervised learning for the license plate OCR system in the real-time environment where the appearance of non-vehicle objects is not restricted. In the experiment, we compare systems which anomaly detection is not implemented in the preceding research with the proposed system in this paper. As a result, the systems which anomaly detection is not implemented had a recognition rate of 77%; however, the systems with the semi-supervised learning based on anomaly detection had 88% of recognition rate. Using the techniques of anomaly detection based on the semi-supervised learning was effective in detecting anomaly data and it was helpful to improve the recognition rate of real-time situations.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1329-1338
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• 2021

점자를 제외한 시각 장애우들이 유통기한을 확인할 수 있는 효과적인 방법이 거의 개발되어 있지 않으며, 이로 인하여 시각 장애우들의 식품 안전성이 위협받고 있다. 본 연구에서는 시각 장애우의 식품 안전성 확보를 위해 실시간 객체 인식 알고리즘(you only look once, YOLO) 및 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR)에 기반한 유통기한 알림 시스템을 개발했다. 제안하는 시스템은 총 4가지 단계로 시각 장애우에게 유통기한 정보를 전달한다: (1) 표적 제품의 바코드 스캔을 통한 제품 확인 (2) 실시간으로 입력되는 제품 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한이 표기된 이미지 영역 검출; (3) 검출된 이미지 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 문자 인식; (4) Text to Speech (TTS) 기술을 활용하여 유통기한 정보를 사용자에게 전달. 성능 평가를 위한 온라인 실험 결과, 앞이 보이지 않는 피험자가 개발한 시스템을 사용해서 제품의 유통기한을 평균 86%의 높은 정확도로 확인할 수 있음이 검증되었다. 이러한 결과는 제안하는 시스템이 저시력자를 포함한 시각 장애우들의 식품 안전성 확보에 이바지할 수 있음을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.729-739
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• 2010

Due to the rapid development of mobile devices equipped with cameras, instant translation of any text seen in any context is possible. Mobile devices can serve as a translation tool by recognizing the texts presented in the captured scenes. Images captured by cameras will embed more external or unwanted effects which need not to be considered in traditional optical character recognition (OCR). In this paper, we segment a text image captured by mobile devices into individual single characters to facilitate OCR kernel processing. Before proceeding with character segmentation, text detection and text line construction need to be performed in advance. A novel character segmentation method which integrates touched character filters is employed on text images captured by cameras. In addition, periphery features are extracted from the segmented images of touched characters and fed as inputs to support vector machines to calculate the confident values. In our experiment, the accuracy rate of the proposed character segmentation system is 94.90%, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.1273-1280
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• 1996

본 논문에서는 문자 인식 과정을 거치고 난 후에 발생하게 되는 오인식된 문자들 을 언어적 지식을 이용하여 교정하는 문자 인식 후처리에 관하여 논한다. 문자 인식의 오인식 교정시스템의 경우 후보 단어가 많을 때 많은 후보 단어중에서 가장 적당한 단어를 후보 단어로 올려주기 위해서는 여러 가지 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정보로 이용할 수 있는 것으로 단어들의 특성과, 문자 인식에 발생하는 오인식 형태, 단어 학습에 관하여 논한다. 이를 위한 실험으로 15 만여의 단어가 수록된 국어 사전을 이비력하고 초중고 국어교과서에 나타난 단어 들의 사용빈도를 조사하여 국어 사전에 등록된 단어 중에서 10.7%정도가 실제 초중고 국어교과서에 사용되고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 문자 인식 시스템들을 가지고 여러 문서를 입력하고 인식하여 오인식이 자주 일어나는 글자들 의 형태를 분류하여 보았다. 그리고 한국어 처리 관련 서적이나 논문을 처리하고자 한국어에 관련된 책의 찾아보기에 나타난 단어 를 학습시켜 후보 단어들의 다른 인하여 정확한 단어를 예측하기 힘들던 문제를 해결 하고자 하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제20권3호
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• pp.289-296
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• 2020

본 연구는 철근 배근과 관련된 증강현실을 구현할 수 있도록 2D 도면에서 배근 정보를 자동으로 추출하여 3D 배근 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 사용자가 쉽게 도면정보를 획득할 수 있도록 휴대용 단말기에 내장된 카메라를 이용하여 도면을 촬영한 후 화상 인식(Image Recogni-tion)과 문자 인식(OCR; Optical Character Recognition) 도구를 활용하여 배근 정보를 추출하는 방법을 제시하였다. 또한, 게임 엔진을 활용하여 도면에서 추출된 정보를 입력받아 자동으로 3D 부재를 모델링하고 이를 실제 이미지와 중첩해서 배근 모델을 검토할 수 있는 증강현실 앱을 구현하였다. 기존에 개발된 프로그래밍 도구를 활용하여 제시한 방법론에 적용할 수 있도록 세부 내용을 기술하였으며, 건설현장에서 전형적인 부재를 대상으로 철근 배근 증강현실 모델을 구현한 결과를 검토하였다. 제시된 증강현실 배근 모델 자동 생성 방법론은 배근 교육이나 시공검토에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.