본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.740-753
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2023
Text recognition in natural scene images is a challenging problem in computer vision. The accurate identification of ship number characters can effectively improve the level of ship traffic management. However, due to the blurring caused by motion and text occlusion, the accuracy of ship number recognition is difficult to meet the actual requirements. To solve these problems, this paper proposes a dual-branch network based on the CRNN identification network. The network couples image restoration and character recognition. The CycleGAN module is used for blur restoration branch, and the Pix2pix module is used for character occlusion branch. The two are coupled to reduce the impact of image blur and occlusion. Input the recovered image into the text recognition branch to improve the recognition accuracy. After a lot of experiments, the model is robust and easy to train. Experiments on CTW datasets and real ship maps illustrate that our method can get more accurate results.
오늘날 스마트폰 시장이 폭발적으로 성장함에 따라 일반인과 시각 장애인의 스마트폰 사용에 차이가 발생하여 정보 활용 격차가 날로 심화되고 있다. 본 논문에서는 시각 장애인의 일반인과의 정보 활용 격차를 줄이기 위해 시각 장애인만을 대상으로 한 저렴한 가격의 요철 필름을 사용한 점자를 기반으로 문자 및 숫자 입력 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 점자의 모양을 기반으로 애플의 iOS 상에 요철 필름과 레이아웃을 설계하여 그 레이아웃에 따라 점자 및 숫자 키보드를 설계하였고, 부가적으로 전화, 문자, 단축 다이얼, 응급 구조를 위한 위치전송 기능을 설계하였다. 점자 키보드를 이용하여 입력한 문자는 자동으로 클립보드로 복사되며 다른 응용에서도 이용할 수 있게 하여 시각 장애인이 스마트폰을 편리하게 사용할 수 있도록 구현 하였다.
4차산업 혁명 시대를 맞아, 기술의 변화가 다양한 분야에 적용되고 있다. 고지서 분야에서도 자동화, 디지털화, 데이터관리가 되고 있다. 사회에서 유통되는 고지서의 형태는 수만 가지 이상이며, 이를 자동화, 디지털화, 데이터관리를 위해서는 고지서 인식이 필수적이다. 현재 다양한 고지서들을 관리하기 위해서 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용한다. 이때, 정확도를 높이기 위해, 먼저 고지서 양식을 인식하면, OCR 인식 시 더 높은 인식률을 가질 수 있다. 본 논문에서는 고지서 양식을 구분하기 위해 인덱스로 사용할 수 있는 로고를 객체 인식하였으며, 이때 로고의 크기가 전체 고지서 대비 작으므로 딥러닝 기술 중 FPN(Feature Pyramid Network)을 작은 객체 검출에 활용하였다. 결과적으로, 제안하는 알고리즘을 통해서 자원 낭비를 줄이고, OCR 인식 정확도를 높일 수 있었다.
자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.
동파체 및 파자와의 비교를 통해 본 일본근세의 문자유희방식, 특히 난지 및 이루이 이묘의 한자변형방식을 소개하자면 다음과 같다. 첫 번째로, 난지 및 이루이 이묘에 보이는 한자변형방식 중에서 글자의 장단이나 대소를 이용한 방식은 동파체의 그것과 유사함을 알 수 있었다. 하지만 글자의 농담이나 글자의 속을 하얗게 비우는 블록체(가고지)가 동파체에서는 흔히 보이는 반면, 난지 및 이루이 이묘에서는 거의 보이지 않는 점은 양국 문자유희의 상이점이라 하겠다. 두 번째로, 글자를 180도 뒤집거나, 90도 옆으로 뉘는 방식이 보인다는 점에서는 동파체와 유사하다는 사실을 확인할 수 있었다. 또, 난지 및 이루이 이묘에서는 45도 기울기가 좀처럼 보이지 않는다는 점과 더불어, 글자를 뉘거나 기울이는 방향이 동파체에서는 작자마다 제각각인 반면, 난지 및 이루이 이묘에서는 대개 누인 방향이 오른쪽이라는 점도 흥미로운 차이점이라 할 수 있겠다. 동파체와 난지 및 이루이 이묘의 모든 용례에서 문자의 방향성을 의식한 작자의 고려가 있었을 것이라고 단정 지을 수는 없지만, 동쪽과 서쪽, 혹은 오른쪽과 왼쪽이라는 방향성을 작자들이 나름 의식했을 가능성도 충분히 생각할 수 있지 않을까 생각된다. 왜냐하면, 소동파의 '장정'시에 보이는 목 '수(首)'자의 반전과 산바의 '남녀(男女)' 글자의 180도 좌우 반전은 그러한 방향성과 회전성을 작자가 충분히 의식했음을 보여주기 때문이다. 세 번째로, 파자 방식 중의 하나인 부분결여 방식이 난지 및 이루이 이묘, 그리고 동파체에서 공통적으로 나타남을 알 수 있었다. 또한 한자를 둘로 쪼개어 그 사이에 다른 한자를 집어넣는, 파자의 분리법과 증보법을 복합시킨 방식이 동파체에서 발달하였음을 확인할 수 있었다. 이 방식은 일본에서 주로 에도시대의 3단 수수께끼나 그림 수수께끼방식인 한지에(判じ絵)에서 이용되었는데, 이는 동파체와 파자의 한자변형방식이 일본근세의 문자유희뿐만 아니라 수수께끼에도 영향을 주었을 가능성을 의미한다 하겠다.
본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 레이다 목표물 검파에 유용한 MXTM(maximum trmmed mea)-CFAR(constant false alarm rate) 처리기를 제안하고, 성능분석을 통하여 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 MXTM-CFAR처리기는 클러터경계에서 좋은 성능을 갖는 GO(greatest of)-CFAR 처리기와 균질 또는 비균질상황에서 좋은 성능을 갖는 기존의 순서통계에 근거한 TM-CFAR 처리기를 결합한 형태이다. 균질상황, 간섭표적상화 및 클러터경계에서 구한 검파확률, 오경보율과 임계치를 통하여 성능을 분석하고 기존의 CFAR 처리기와 비교하였다. 제안된 처리기는 균질상황과 간섭표적상화에서 OS(order statistics)및 TM-CFAR 처리기와 같은 성능을 유지하면서 클러터 경계에서 오경보율을 줄일 수 있어으며 처리시간을 단축 시킬 수 있었다.
The combustion purpose of diesel engine is to reduce the emission of green gas and to produce high output. Generally, the regulation matter of emission gas is largely diveded by 'THC', 'NOx', 'CO' and 'PM'. Among those matters, the most problem is to disgorge into 'PM', the character of diesel combustion. Diesel PM can be controlled using Diesel Particulate Filter, which can effectively reduce the level of soot emissions to ambient background levels. $NO_2$ generated by the DOC is used to combust the carbon collected in the DPF at low temperature. To certificate DPF device that is suitable to domestic circumstances, it is necessary to exactly evaluate the DPF devices according to the regulation of DPF certificate test procedure fur retrofit. To do carry out the above-mentioned description the understanding of that regulation like the standard of PM reduction is needed. In this study the test procedure including test cycle and BPT test condition was examined, and also the test result for specific DPF was analyzed. In every test like field test, PM reduction efficiency test and Seoul-10 mode test, no defect was showed.
Numerous restraints and simplifications have been developed for methods that anticipate protein structure to reduce the colossal magnitude of possible conformational states. In this study, we investigated if globularity is a general characteristic of proteins and whether they can be applied as a valid constraint in protein structure simulations with approximated measurements (Gb-index). Unexpectedly, most of the proteins showed strong structural globularity (i.e., mode of approximately 76% similarity to the perfect globe) with only a few percent of proteins being outliers. Small proteins tended to be significantly non-globular ($R^2$=0.79) and the minimum Gb-index showed a logarithmic increase with the increase in protein size ($R^2$=0.62), strongly implying that the non-globular characteristics might be more acceptable for smaller proteins than larger ones. The strong perfect globe-like character and the relationship between small size and the loss of globular structure of a protein may imply that living organisms have mechanisms to aid folding into the globular structure to reduce irreversible aggregation. This also implies the possible mechanisms of diseases caused by protein aggregation, including some forms of trinucleotide repeat expansion-mediated diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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