종래에 사용되어 왔던 1 차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2 차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요 없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2 차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로, 디지털 카메라를 통하며 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2 차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 스케너 인식에 적합한 2차원 바코드 감열프린터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 2차원 바코드는 1차원 바코드에 비하여 수평 및 수직의 명확도가 스케너 인식에 강한 영향을 주기 때문에 300dpi의 고해상도 감열프린터 시스템에 수평 및 수직에 대한 열이력기법을 적용한 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 수직에 대해서만 이력기법을 적용한 기존의 방법에 비하여 수직과 수평에 대하여 열이력기법을 적용함으로서 상하좌우 어느 방향에서나 인식이 가능한 2차원 바코드 인식에 유용한 인쇄품질을 유지할 수 있다.
2차원 바코드는 1차원 바코드의 데이터 용량의 한계를 극복하여 최근 많이 사용되고 있다. 복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 딥러닝 기법을 이용하여 QR코드 검출 시스템을 구현한다. 실험은 실생활에서 카메라로 촬영한 바코드 영상을 이용한다.
일차원 심벌의 데이터 용량 문제를 극복하기 위하여 십 여년 전에 2차원 바코드가 처음으로 소개되었다. 본 논문에서는 그레이 영상에서부터 2차원 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하는데, 특히 손에 들고 사용하는 2D 바코드 인식 시스템에 탑재를 목표로 한다. 제안된 방법에서는 먼저 영상 내 2차원 바코드의 대략적인 위치를 검출하기 위해 블록 명암대비를 바탕으로 한 후보블록 기준을 정의하고, 관심영역으로부터 바코드 영역을 정확히 분리하기 위해 그레이 스케일 프로젝션과 부 화소 처리를 사용한다. 마지막으로 분리된 바코드 영역은 이어지는 디코딩 단계를 위해 역 투시변환을 통해 정규화 된다. 본 논문에서는 QR-코드에 대한 디코딩을 위한 후처리 과정도 소개한다. 제안된 방법은 다양한 조명상태나 인쇄상태 및 투시변환에 의해 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타낸다. 실험을 통해 제안된 방법이실시간으로 다양한 종류의 2차원 바코드에 대한 코드영역을 안정적이고 효과적으로 추출해 주는 것을 알 수 있었다.
종래에 사용되어 왔던 1차원 바코드가 정보를 포함하고 있는 데이터베이스에 접근하는 데이터 키 역할을 주로 해온 것에 비해, 2차원 바코드는 다량의 데이터를 포함할 수 있고 고밀도의 데이터 표현이 가능하여, 호스트 컴퓨터의 데이터 베이스에 온라인 연결할 필요없이 확인하고자 하는 사람이나 대상물에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 2차원 바코드 체계인 PDF417 을 중심으로 디지털 카메라를 통하여 입력한 영상을 이진화하여 시작 심볼 또는 정지 심볼을 검색함으로써 2차원 바코드 영역을 추출한 다음, 추출된 영역으로부터 바코드의 행과 열의 수, 오류수정 정도 등의 헤더정보를 검출하고 이를 바탕으로 코드워드를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 얻어진 코드워드는 데이터를 효율적으로 저장하기위해 정보가 숫자인지, ASCII코드인지 혹은 바이트 정보인지에 따라 다른 방식으로 인코딩 되어 있는데, 그에 따른 디코딩 알고리즘을 제안한다.
기존의 바코드는 정보 배열이 나란히 나열된 선 모양을 가지며 이를 1차원 바코드라 부른다. 이에 반해 2차원 바코드는 점자방식 또는 모자이크방식 코드로 작은 정사각형 도는 직사각형 안에 정보를 표현한다. 2차원 바코드는 기존의 1차원 바코드보다 작은 공간에 많은 데이터를 표현 가능함으로써 보다 효율적인 바코드의 구현이 가능하다. 현재 ISO 국제 표준화된 2차원 바코드는 총 4가지로 분류되는데 QR Code, Data Matrix, PDF417, MaxiCode가 있다. 본 논문에서는 ISO 국제 표준화된 바코드 중 하나인 Data Matrix의 Base 256 모드에 대한 기본 개념, 구성 방법, 인코딩 및 디코딩 방법을 상세히 제안한다. Data Matrix 심벌에 저장된 데이터를 보다 효율적으로 구성하기 위해 숫자, Alphanumeric 문자, 이진법에 따라 다른 인코딩, 디코딩 방법을 사용하게 되는데 본 논문에서는 이를 고려한 디코딩 방법에 초점을 맞춰 기술할 것이다.
국내 도서관에서는 1차원 및 2차원 바코드, RFID 기술의 장점을 최대한 활용하고 각 기술의 단점들을 상호보완하여 모바일 서비스를 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 1차원 및 2차원 바코드의 특징 및 종류를 살펴보았다. 특히 스마트폰의 보급과 무선인터넷이 확대되는 모바일 환경에서 바코드와 RFID는 오프라인의 아날로그 매체와 온라인의 디지털 매체를 서로 연결시켜주는 정보미디어로 매우 유용한 것으로 분석되었다. 그리고 국내 도서관에서 바코드를 이용한 도서관 업무 자동화 및 모바일학생증 서비스 사례를 분석하였다. 또한 국외 도서관에서 바코드를 이용한 모바일 서비스 사례를 분석하였다. 이를 통해 국내도서관에서 바코드와 RFID를 이용한 모바일 서비스 증진 방안을 제안하였다.
2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.
본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.
2차원 바코드는 2차원인 점자식 코드로서 낮은 공간점유, 높은 정보, 다양한 정보처리 기능이 가능한 차세대 라벨링 기법이다. 즉, 2차원(2D) 심볼로지는 양축(X 방향, Y 방향)으로 데이터를 배열시켜 평면화 시킨것으로서 기존의 일차원(1D) 바코드 심볼로지가 가지는 문제점인 데이터 표현의 제한성, 즉 선적용 패키지와 같은 로트 번호, 구매 주문 번호, 수취자, 수랑 기타 정보 등의 다양한 내용을 바코드로 표현하여 대상물에 부착하거나 동반시킴으로써 1750년대 중반에 등장하게 되었고, 현재 많은 부분에서 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 많이 쓰이는 2 차원 바코드 중 하나인 Data Matrix 의 구성과 디코딩 알고리즘을 제안한다. Data Matrix는 데이터를 효율적으로 나타내기 위하며 각 정보의 교환에 따라 다른 인코딩 방식을 사용하고 있다. 디코딩 알고리즘은 그에 따라서 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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