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.
AI-OCR은 광학 문자 인식(OCR) 기술과 Artificial intelligence(AI)의 결합으로 사람의 인식이 필요하던 OCR의 단점을 보완하는 기술 향상을 이뤄내고 있다. AI-OCR의 성능을 높이기 위해서는 다양한 학습데이터의 훈련이 필요하다. 하지만 이미지 색상이 비슷한 밝기를 가진 경우에는 인식률이 떨어지기 때문에, Homomorphic filtering(HF)을 이용한 전처리 과정으로 색상 차이를 분명하게 하여 텍스트 인식률을 높이게 된다. HF은 감마값을 이용해 이미지의 고주파와 저주파를 각각 조절한다는 점에서 텍스트 추출에 적합하지만 감마값의 조절이 수동적으로 이뤄지는 단점이 존재한다. 본 연구는 시험적 과정을 거쳐 이미지의 대비, 밝기 및 엔트로피를 근거하는 감마의 임계값 범위를 제안한다. 제안된 감마값 범위를 적용한 HF의 실험 결과는 효율적인 AI-OCR의 높은 등장 가능성을 시사한다.
Park, M. S.;P. S. Cho;Lee, S. J.;S. H. Hyun;Kim, K. H.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권3호
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pp.83-88
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2002
An over current relay(OCR), one of the most frequently used protective devices, has time-current characteristics (TCC) to control its trip time according to the current level. It is because an appropriate operating time interval is necessary for coordination with other protective devices. A set of TCC curves of an OCR is, in general, given by the supplier from which a curve is selected by the operator. Therefore, in many cases, it is impossible to consider the operation condition of the given power system exactly. A novel concept of an OCR is suggested in this paper. The proposed OCR has an internal correction module so that it may produce the most adequate TCC curve according to the given protective information for coordination with other devices. With the generated TCC curve, a variety of operation and coordination conditions can be taken into consideration in an effective manner. The suggested OCR is applied to a simple test power system to show very promising results from a coordination point of view.
본 연구의 목적은 Piezocone 관입시험을 이용한 연약지반의 OCR 평가에 있어 기존의 여러 가지 해석방법들과 최근에 새롭게 제안된 방법들을 실내 모형토조에서 실측된 피에조콘 관입 실험치에 적용하여 각 해석방법들의 차이와 장단점들을 비교 분석하는데 있다. 본 연구의 연구실험방법으로는, Piezocone 관입을 위한 연약 모형지반 조성을 위하여 초대형 Slurry Consolidometer에 Free Stress 상태의 Slurry를 45일간 압밀시킨후 Automatic Computer Control Calibration Chamber (LSU/CALCHAS; Louisiana Slate University Calibration Chamber System)에 옮긴후 다시한번 압밀시키는 Two-Stage Consolidation Method를 사용하였다. 모형지반은 여러 가지 Boundary Condition들과 Stress Condition 그리고 Stress History등을 달리하여 총 5개의 지반을 조성하였다. 관입시험은 총 25개의 Piezocone 관입이 수행되어졌고, 그중 4개는 Standard 10 cm2 Piezocone이고, 나머지 21개는 Miniature Piezocone이 사용되었다. Piezocone 실험치들에 대한 여러 가지 OCR 해석방법 적용결과, Schmertmann방법은 5개 모형지반 모두에서 과다한 OCR평가를 보였으며, $B_{q}$ 방법은 일부모형지반에서 음의 OCR값으로 계산되어졌다. 그러나, Critical-Stale Soil Mechanics 와 Cavity Expansion 이론에 근거하여 Mayne(1991), Kurup(1993), Tumay et al (1995) 들이 제안한 OCR 평가방법들은 실험치와 잘맞는 경향을 보여주었다. 이와같은 이론 모델값들의 차이는 응력조건(Stress Condition)과 경계조건(Boundary Condition)들에 대한 각 해석방법들의 고려정도에 따른 결과로 판단된다.
본 논문에서는 OCR기술을 이용하여 나만의 소비패턴을 분석하는 어플을 제안한다. 현재 카드와 간편결제를 많이 쓰는 시대, 사람들은 소비 패턴을 쉽게 분석하고 알 수 없기 때문에 절약과 저축도 쉽게 못하고 있다. 따라서 OCR을 활용한 영수증 인식으로 소비 패턴을 분석하고 나의 소비 생활을 쉽게 알 수 있는 서비스를 통해 소비 문제가 개선될 것이라고 생각한다. 가계부의 핵심 기능은 수입/지출을 표기하는 것이다. 하지만 현재 상용 중인 소비 앱은 너무 많은 기능을 도입해 오히려 사용성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 복잡한 서비스는 빼고, 핵심 기능과 OCR 기능, 예산 관리, 포인트 제도, 카테고리별 지출 관리를 넣었다. 프로젝트의 대상은 평소 과도한 지출을 하는 사람과 자신의 소비를 기록하고 싶은 사람이며, 본 시스템에서 OCR을 이용해 소비시 발생하는 영수증을 인식하여 더욱 편리하게 입력할 수 있다. 또한, 비 계획적인 소비를 효율적으로 해결할 수 있으며, 포인트 제도를 이용해 사용자의 출석률 문제를 효율적으로 해결할 것으로 기대된다.
광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.
본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.
한글을 포함하는 문서의 인식을 위한 시스템의 설계, 유지, 보수 및 확장을 체계적이며 용이하도록 하기 위한 문서인식 시스템의 기능별 계층화 구조를 제안하고 실용화를 목표로 추진중인 OCR "글돌이"의 원형 시스템에의 적용 타당성을 조사하였다. 각 계층은 인접 계층과 인터페이스만으로 연결토록 하여 상호 독립적인 방식을 취하였으며 특히 문자인식등과 갈이 소프트웨어의 구조가 복잡한 계층은 하드웨어 및 firmware의 형태로 구성을 하여 임의의 워크 스테이션 또는 임의의 스캐너와 쉽게 접속되도록 하였다.
오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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