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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 1,169 - 1,174 (6page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.9.1169
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Optical character recognition (OCR)은 이미지 내의 텍스트를 인식하여 이를 텍스트 데이터로 변환하는 기술이다. 외국에서는 OCR로 문서 처리를 자동화하여 비용과 시간을 절약하는 데 활용되고 있다. 그러나 한국에서는 한글의 언어적 특성 때문에 영어와 숫자에 비해 인식률이 낮아, OCR이 적극적으로 사용되지 않고 있다. 따라서 OCR의 한글 인식 정확도가 향상되면 한국에서도 OCR을 통한 업무 효율성 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 convolutional neural network (CNN)을 이용해 한글, 영어 및 숫자를 훈련시켰다. 이를 기반으로 문자가 복합적으로 구성된 단어에서 한글의 완성형 글자를 구분해 인식하고, 인식된 단어를 검색엔진에 검색 후 수정된 검색어가 존재하면 이를 최종 결과물로 출력해 인식 정확도를 향상시키는 시스템을 구현하였다. 인식률 측정 결과 한글, 영어 및 숫자가 복합적으로 구성된 영수증에서 최대 90.1%의 문자 인식률이 확인되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 글자 인식 시스템 구성
Ⅲ. 성능평가
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
AWS, What is OCR (optical character recognition)? (2022), Retrieved Feb. 24, 2023, from https://aws.amazon.com/what-is/ocr/?nc1=h_ls.
A. Baldominos, Y. Saez, and P. Isasi, “A survey of handwritten character recognition with MNIST and EMNIST,” MDPI Applied Sci., vol. 9, no. 15, 3169, Aug. 2004. (https://doi.org/10.3390/app9153169)
Korean Standards Association, “Code for information interchange (hangeul and hanja),” Sep. 1974.
D. S. Ham, D. R. Lee, I. S. Jung, and I. S. Oh, “Construction of printed hangul character database PHD08,” The J. Korea Contents Assoc., vol. 8, no. 11, pp. 33-40, Nov. 2008. (https://doi.org/10.5392/JKCA.2008.8.11.033)
G. H. Kang, J. H. Ko, Y. J. Kwon, N. Y. Kwon, and S. J. Koh, “A study on improvement of Korean OCR accuracy using deep learning,” in Proc. KIICE Info. and Commun. Conf. 2018, pp. 693-695, Jeonju, Korea, May 2018.
A. Baldominos, Y. Saez, and P. Isasi, “A survey of handwritten character recognition with MNIST and EMNIST,” MDPI Applied Sci., vol. 9, no. 15, 3169, Aug. 2004. (https://doi.org/10.3390/app9153169)
Korean Standards Association, “Code for information interchange (hangeul and hanja),” Sep. 1974.
D. S. Ham, D. R. Lee, I. S. Jung, and I. S. Oh, “Construction of printed hangul character database PHD08,” The J. Korea Contents Assoc., vol. 8, no. 11, pp. 33-40, Nov. 2008. (https://doi.org/10.5392/JKCA.2008.8.11.033)
G. H. Kang, J. H. Ko, Y. J. Kwon, N. Y. Kwon, and S. J. Koh, “A study on improvement of Korean OCR accuracy using deep learning,” in Proc. KIICE Info. and Commun. Conf. 2018, pp. 693-695, Jeonju, Korea, May 2018.
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