• 전자공학회논문지B
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• 제30B권4호
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• pp.44-55
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• 1993

In this paper, we proposed a new optical method for the efficient recognition of Korean characters. There are six filters in the proposed method which employed the concepts of amplitude-modulated phase-only filter(AMPOF) and spatial frequency modulation(SFM). Here, amplitude modulation is used to achieve improved correlation discrimination and SFM is to reduce the number of filters. We also used a simplified synthetic discriminant function(SDF) for distortion invariance of input image. In order to recognize the partial rotation invariant Korean characters, the proposed distortion invariant minimum average correlation energy (MACE) filter is synthesized SFM, partial rotation invariant filter (PRIF), AMPOF and MACE for partial rotation invariance in the frequency domain. The advantage of the proposed filters is to supress the sidelobes of cross correlation peak away from the autocorrelation peak and to produce sharp correlation peaks. We performed simulation and optical experiment for some of Korea characters using the proposed method. The results show that the proposed method has more improved discriminant ability and reduced processing time than the conventional methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3B호
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• pp.267-274
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• 2002

본 논문에서는 SLM(TFT LCD)과 광굴절 결정을 이용하며 실시간으로 처리할 수 있는 칼라 패턴인식 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 인식하고자 하는 문자패턴을 SLM을 이용하여 제어하고, 우수한 각도 선택성과 광굴절 특성을 갖는 LiNbO$_3$(두께 10mm) 결정을 기록 매질로 사용하였다. 제안된 광학 시스템에 의해 빨간색과 녹색 칼라 패턴의 모양 정보와 칼라 정보를 각각 다른 위치에서 실시간 처리로 확연히 판별해서 인식할 수 있었다.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권4호
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• pp.7-11
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• 2023

본 연구에서는 Convolutional Neural Networks(CNNs) 기법을 이용하여 차량 번호판을 인식하는 방법을 제시하였다. 차량 번호판은 일반적으로 차량의 공식 식별 목적으로 사용됩니다. 대부분의 일반적인 광학 문자 인식(OCR) 기술은 문서에 인쇄된 문자를 인식하는 데는 효과적이지만 번호판의 등록 번호는 식별할 수 없다. 그리고 번호판 감지에 대한 기존 접근 방식에서는 차량이 움직이지 않고 정지해 있어야 한다. 번호판 감지에 대한 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN 기법을 활용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 먼저 획득된 차량 번호판 이미지의 데이터베이스를 생성하고 CNN 기법을 활용하여 자동차 번호판 문자를 인식한다. 본 연구의 결과는 주차관리 시스템과 단속 카메라 등에 유용하게 활용 될 수 있다.

• 보존과학회지
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• 제37권3호
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• pp.255-269
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• 2021

옛한글로 저술된 자료는 활자 인쇄본, 목판 인쇄본, 필사본, 고소설, 서간 등 방대한 자료가 한국학중앙연구원 장서각을 비롯하여 많은 기관에 소장되어 있다. 옛한글을 전산정보화하기 위해서는 수작업에 의한 '입력'과정이 필요하다. 옛한글 문서의 전자문서화 작업이 오랫동안 진행되어 왔으나 옛한글을 전공한 연구자 개인의 노력으로 옛한글을 읽고 입력하여 전자자료화되고 있는 실정이다. 연구자의 숙련도가 개인적인 작업능력의 향상에 머무르고 기술의 축적으로 이어지지 못한다. 현재까지 극히 일부분의 옛한글 문서만이 소개되고 대부분의 자료는 수장고에 보관되어 있는 상태이다. 어렵게 전자문서화된 옛한글 고문서도 전자기기 간의 호환성 문제로 정보 공유 및 표시에도 어려움이 있다. 옛한글 문서의 전자문서화의 작업효율을 높이고 전자문서화 기술의 축적을 위해서는 옛한글의 입력, 표시, 저장 방법의 개선을 비롯하여 옛한글 문서의 이미지 분석을 통한 광학적 문자인식(OCR)의 개발이 필요하다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권4호
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• pp.130-134
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• 2020

This paper proposes a new method for the digit recognition on a 7-segment display. The proposed method uses morphological processing that dilates segments of digits and connects them into strokes. The digits are extracted by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the extracted digits. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various 7-segment LED displays and 7-segment mono LCD displays. The results show that the proposed method is successful for the digit recognition on the 7-segment displays.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권2호
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• pp.167-173
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• 2023

Hangul is unique compared to other Asian languages because of its simple letter forms that combine to create syllabic shapes. There are 24 basic letters that can be combined to form 27 additional complex letters. This produces 51 graphemes. Hangul optical character recognition has been a research topic for some time; however, handwritten Hangul recognition continues to be challenging owing to the various writing styles, slants, and cursive-like nature of the handwriting. In this study, a dataset containing thousands of samples of 51 Hangul graphemes was gathered from 110 freshmen university students to create a robust dataset with high variance for training an artificial neural network. The collected dataset included 2200 samples for each consonant grapheme and 1100 samples for each vowel grapheme. The dataset was normalized to the MNIST digits dataset, trained in three neural networks, and the obtained results were compared.

• 한국통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.179-183
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• 1984

N개의 문자를 인식하기 위해 $log_2$N번의 이진측정만을 요구하는 주요문자형태(principal components)를 컴퓨터에 의해 계산, 제작하였고 비간접성 광상관기(incoherent optical correlator)를 구성하여 상관계수를 측정하였다. 종래의 최적 필터를 사용한 애널로그 상관계수 측정법보다 뛰어난 식별능력을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.451-457
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• 2020

전자문서에서 개인정보를 보호하기 위한 방법으로 서식 인식과 광학 문자 인식 기법이 많이 이용되고 있으나 OCR 엔진의 저조한 인식률로 인해서 개인정보를 탐지하지 못하거나 오탐이 많이 발생하고 있고 또한 대량의 전자문서를 분석하는데도 오랜 시간이 걸린다. 본 논문에서는 기존의 방법을 개선하여 전자문서의 이미지 분석 속도와 OCR엔진의 글자 인식률, 그리고 개인정보의 탐지율을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 서식 인식 방법을 이용하여 분석 속도를 높이고, 이미지 보정을 통해 OCR 엔진 분석 속도 및 글자 인식률을 향상한다. 이미지에서의 개인정보 분석 알고리즘을 제안하여 개인정보의 탐지율을 높였다. 실험을 통하여 이미지 서식 인식 시료 1755개를 분석하여 평균 0.24초가 소요되어 기존의 PAID 시스템 서식 인식 방안보다 0.5초 향상되었으며 이미지 서식 인식률은 평균 99%를 기록하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 전자문서에서 개인정보를 보호할 수 있는 시스템으로서 공공, 통신사, 금융, 관광, 보안 등 여러분야에서 활용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권2호
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• pp.65-70
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• 1998

In this paper, we will to check and to correct mis-recognized word using Eojeol information. First, we divided into 16 classes that constituents in a Eojeol after we analyzed Korean statement into Eojeol units. Eojeol-Constituent state diagram constructed these constitutents, find the Left-Right Connectivity Information. As analogized the speech of connectivity information, reduced the number of cadidate words and restricted case of morphological analysis for mis-recognition Eojeol. Then, we improved correction speed uisng heuristic information as the adjacency information for Eojeol each other. In the correction phase, construct Reverse-Order Word Dictionary. Using this, we can trace word dictionary regardless of mis-recongnition word position. Its results show that improvement of recognition rate from 97.03% to 98.02% and check rate, reduction of chadidata words and morpholgical analysis cases.