• 한국측량학회지
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• 제33권6호
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• pp.595-603
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• 2015

With the advances of the big-data process technology, acquiring the real-time information from the massive image data taken by a mobile device inside a vehicle will be possible in the near future. Among the information that can be found around the vehicle, the route information is needed for safe driving. In this study, the automatic extraction of route information from the road sign imagery was dealt with. The scope of the route information in this study included the route number, route type, and their relationship with the driving direction. For the recognition of the route number, the modified Tesseract OCR (Optical Character Recognition) engine was used after extracting the rectangular-road-sign area with the Freeman chain code tracing algorithm. The route types (expressway, highway, rural highway, and municipal road) are recognized using the proposed algorithms, which are acquired from colour space analysis. Those road signs provide information about the route number as well as the roads that may be encountered along the way. In this study, such information was called “OTW (on the way)” or “TTW (to the way)” which between the two should be indicated is determined using direction information. Finally, the route number is matched with the direction information. Experiments are carried out with the road sign imagery taken inside a car. As a result, route numbers, route number type, OTW or TTW are successfully recognized, however some errors occurred in the process of matching TTW number with the direction.

• International Journal of Contents
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• 제5권3호
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• pp.50-56
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• 2009

Internet is being used for several activities by a great range of users. These activities include communication, e-commerce, education, and entertainment. Users are required to register regarding website in order to enroll web activities. However, registration can be done by automated hacking software. That software make false enrollments which occupy the resources of the website by reducing the performance and efficiency of servers, even stop the entire web service. It is crucial for the websites to have a system which has the capability of differing human users and computer programs in reading images of text. Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Human Apart (CAPTCHA) is such a defense system against Optical Character Recognition (OCR) software. OCR can be defined as software which work for defeating CAPTCHA images and make countless number of registrations on the websites. This study proposes a new CAPTCHA context that is Korean CAPTCHA by means of the method which is splitting CAPTCHA images into several parts with random rotation values, and drawing random lines on a grid background by using Korean characters only. Lines are in the same color with the CAPTCHA text and they provide a distortion of image with grid background. Experimental results show that Korean CAPTCHA is a more secure and effective CAPTCHA type for Korean users rather than current CAPTCHA types due to the structure of Korean letters and the algorithm we are using: rotation and splitting. In this paper, the algorithm of our method is introduced in detail.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2021

Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.25-37
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• 2024

본 연구는 ESG 서류 검토 과정의 효율성 향상을 위해, 광학 문자 인식(OCR)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 융합한 새로운 자동화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 OCR 프로세스에 앙상블 모델 기반의 이미지 전처리 알고리즘과 하이브리드 정보 추출 모델을 적용하여 텍스트 인식의 정확도를 향상시키며, RAG 파이프라인에 레이아웃 분석 알고리즘과 재순위화 알고리즘, 앙상블 검색기 등을 적용하여 정보 검색과 답변 생성의 신뢰성을 최적화한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 온라인 포털에 게시된 인증서 이미지와 기업 웹사이트 등에 공개된 회사 내규를 사용하여 테스트를 진행한 결과, 인증서 검토에서 93.8%, 회사 내규 검토에서 92.2%의 정확도를 달성하며, 제안된 시스템이 ESG 평가 과정에서 인간 평가자를 효과적으로 보조할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.904-911
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• 2003

본 논문에서는 우편봉투 상에 기입된 인쇄체 한글 주소와 필기체 한글 주소를 효과적으로 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 문자인식 모듈을 포함하는 각종 응용 시스템에서 입력 영상이 인쇄체인지 필기체인지 구분하는 것은 매우 중요하다. 이는 대부분의 경우 인쇄체 영상과 필기체 영상이 갖는 특징이 상이하여, 각 영상에서의 문자 및 문자열 분리 방법, 문자 인식 방법 둥이 매우 상이하게 개발되기 때문이다. 본 논문에서 제안한 구분 방법은 연결요소 추출 및 병합, 특징 추출, 영상 구분 순으로 수행된다. 연결요소 추출 및 병합 단계에서는 입력영상으로부터 연결요소를 추출한 후 일부 연결요소들에 대하여 병합을 시도하며, 특징 추출 단계에서는 병합결과 얻어진 연결요소들의 그룹들로부터 폭과 위치에 관련된 특징을 추출하고, 영상 구분 단계에서는 추출한 특징을 입력으로 제공받는 다충퍼셉트론을 사용하여 구분을 시도한다. 제안한 방법의 우수성을 증명하기 위해 실제 우편물로부터 추출된 3,147개의 한글 주소 영상을 사용하여 실험한 결과, 98.85%의 구분률을 보여주었다.

• Toxicological Research
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• 제17권
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• pp.227-236
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• 2001

The IARC Monographs Programme on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans has reviewed, summarized and evaluated 869 environmental agents and exposures as oj June 2000. This large collection includes all relevant published epidemiological data on cancer in exposed humans and results of bioassays for carcinogenicity in experimental animals. Since 1986. cancer data have been systematically supplemented by summaries of other toxicological data that are relevant to assessments of carcinogenic hazard. These include summaries qf genetic and related effects of chemicals. which have been prepared as Genetic Activity Profiles (GAP) by the U.S. EPA in collaboration with IARC. As the Mono-graphs have proved increasingly valuable and influential worldwide. they have evolved into an encyclopedia on environmental carcinogenic risks to humans. However. the Monographs have historically been prepared only as printed books with limited distribution. and the Monographs Programme has needed to adjust to expectations oj wider availability. Since 1998 the evaluations and summaries have been globally accessible by Internet from IARC (http://www.iarc.fr) and the GAP profiles by Internet from EPA (http://www.epa.gov/gapdb/). with the two web sites linked. Improved EPN/ARC GAP database and software. GAP2000. now link GAP profiles directly to the appropriate IARC web pages for summaries of evaluations of a given compound and its overall IARC classification. During the year 2000. by means of optical character recognition (OCR) technology the entire series of IARC Monographs is being converted to an electronic version. The first edition is now available commercially in CD-ROM format and will soon become available on-line at .

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권3호
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• pp.111-115
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• 2017

Blood pressure is one of the important vital signs for monitoring the medical condition of a patient. Automated NIBP(non-invasive blood pressure) monitoring devices calculate systolic and diastolic blood pressures from the oscillation in cuff pressure caused by a pulsation of an artery. To validate the NIBP devices, we developed a simulator to supply the oscillometric waveforms obtained from human subjects. The simulator provided pressure pulses to device-under-test and device readings were compared to the auscultatory references. Fully automated simulation system including OCR(optical character recognition) were developed and used for NIBP monitoring devices. The validation results using the simulator agreed well with previous clinical validation. More validation studies using the standardized oscillometric waveforms would be required for the replacement of clinical trials to validate a new automated NIBP monitoring device.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.693-695
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• 2018

다음은 본 논문에서는 딥러닝을 통한 한글 OCR 정확도 향상을 제안한다. OCR은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 광학적 방법으로 감지 인식하여 디지털로 인코딩하는 프로그램이다. 현재 가장 많이 쓰이는 tesseract OCR의 경우, 영문 인식의 정확도가 높다. 하지만 한글은 복잡한 구조에 비해 학습 데이터가 적어 정확도가 떨어진다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱을 통해 원하는 이미지에서 글자 영역을 추출하고, 이를 학습 데이터로 활용한 딥러닝으로 한글 OCR의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 기존 영문과 숫자 및 몇 가지 언어에만 국한되어 발전해왔던 OCR을 다양한 언어에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.57-67
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• 2011

스마트폰의 보급량이 증가하면서 이동성과 휴대성이 강조된 모바일 검색이 주목 받고 있다. 그러나 모바일 검색을 위한 일반적인 키워드 입력 수단은 키패드로 제한되어 있다. 키패드는 모바일 기기가 갖는 이동성과 휴대성에 적합하지 않다는 단점을 갖는다. 이를 보완하기 위해 음성을 이용한 검색이 등장 하였지만, 이 또한 단점을 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 상황에서의 정보 접근성을 향상 시키기 위해 이미지를 검색 수단으로 사용하는 검색 시스템을 제안한다. 본 콘텐츠는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트폰에서 이미지를 얻어 텍스트를 추출하고, 이를 검색 엔진의 키워드로 입력하여 그 결과를 출력하는 과정을 거친다. 또한, 검색 결과를 스마트폰의 내장 데이터베이스에 저장하고, 이를 관리하여 추후에 재사용할 수 있도록 한다. 실험을 통해 인식 가능한 이미지의 특성을 분석하고, 본 콘텐츠의 기능을 소개한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2563-2573
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• 1999

현재 우편집중국에서는 우편불 자동처리를 위하여 광학문자판독기예 의하여 우편물의 우편번호 인식하고, 인식된 우편번 호에 의하여 형광바코드를 인쇄한다 그리고 이 형광바코드를 판독하여 우편물을 자동구분 처리하고 었다. 이 자동구분처리 과정에서 오류우편툴 중에서 대부분은 우편주소를 기반으로 하는 우편번호와 기재와 특정 글꼴 및 흘립체로 기재된 우편변 호의 인식율 저하, 인쇄 품질의 저하에 따른 판독 불능 등이 주요한 원인이다 이러한 문제점을 해결하기 위해 고객 바코드 인쇄 제도를 도입하고 정확한 우편주소에 의한 우편번호를 사용할 수 있도록 지원하여, 우편물 자동처리 향상을 위한 노력 이 요구되고 있다. 본 논문에서는 우편물 주소를 이용한 우편번호 검출, 우편번호 변경시 우편번호 관리, 고객바코드 인쇄 동을 지원할 수 있는 고객 바코드 지원 시스템을 개발한 것이다. 이 고객 바코드 지원 시스템을 우편 이용자들에게 배포하여 사용할 수 있 도록 함으로써 우편물 자동처리 촉진을 도모하기 위해 개발한 시스템이다.