• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.33-41
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• 2024

최근 다문화 가구 수의 지속적인 증가와 결혼이민자의 한국어 능력 부족 문제로 인한 다문화 가족 지원 사업의 확대와 다문화 센터 인력 확보의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 AI기술을 활용해 영유아를 육아하는 다문화 가정의 이주자 부모와 자녀간의 소통 증진에 기여하는 다이어리 앱을 설계하고 구현하였다. 제안 기술은 OCR, 기계 번역, 한국어 교정, 감성 분석 AI 모델을 활용해 부모와 자녀 간 일기 기반의 대화를 유도함으로 언어적 문제를 해결함과 동시에 정서적 유대감 형성에 기여하고, 미래 다문화 사회의 발전과 조화에 방향성을 제시할 수 있다.

• 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.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.163-170
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• 2022

4차산업 혁명이 도래함에 따라 AI 기술을 적용하는 솔루션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 2017년도부터 금융권, 보험사를 중심으로 AI 기반 RPA(Robotic Process Automation)을 이용한 업무 자동화 솔루션 도입이 이루어지기 시작했으며, 최근에는 RPA 솔루션 도입 단계를 지나 확산하는 시기로 진입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션을 이용한 업무 자동화 중에서 각 종 문서들을 이용한 업무 자동화에는 문서내의 문자 정보를 얼마나 정확하게 인식하는지가 매우 중요하다. 이러한 문자 인식은 최근 딥러닝 기술을 도입함으로써 그 정확도가 많이 높아졌지만, 여전히 완벽한 인식 정확도 갖는 인식 모델은 존재하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 딥러닝 기반 문자 인식 엔진에 전/후 처리기 기술을 적용할 경우 얼마나 정확도가 향상되는지를 확인하고 RPA 인식 엔진과 연계 기술을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.435-436
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• 2021

본 논문에서는 RPA(Robotic Process Automation) Tool 개발 과정 중 OCR기법을 활용한 영수증 인식 후 가계부 생성에 관한 자동화 처리 과정을 기술한다. 개발된 RPA 툴은 AI분야에 사용될 데이터의 데이터 전처리 기능을 제공하고 그 외에 반복적으로 사용되는 기능들의 자동화를 제공한다. 그 중 영수증을 이용하여 가계부 작성을 자동으로 처리해주는 기능은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업으로 이 기능을 활용하면 작업의 수행시간을 단축하고 효율적인 관리가 가능하다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.31-56
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• 2023

코로나19 펜데믹이 장기화되면서 비대면 업무가 늘어나고 단순반복적인 질문 및 업무에 대한 자동화 수요가 증가하였으며 성과도 보고 있다. 따라서 기업은 더 나아가 E2E 업무에 복잡한 여러 업무 프로세스를 연계하고 위해 AI 등 다양한 기술을 적용하여 모든 작업을 자동화하려고 시도하고 자동화 업무영역을 확장하고 있다. 하지만 Intelligent Process Automation(IPA)부분으로의 확장은 아직 적용사례 및 관련 솔루션을 찾아보기 어려울 정도로 시작 단계에 머물고 있어 복잡하고 다양한 업무 프로세스들로 구성되어 있는 전사업무의 자동화를 고려하고 있는 기업에서는 도입에 대한 의사결정을 내리기에는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 RPA, Chatbot, AI 기술을 적용한 Hyperautomation Platform(HAP) 구성을 제안하였고, HAP를 사용하여 지능형 프로세스 자동화를 가져올 수 있는 적용방안과 현업 업무에 적용 가능한 구현사례를 제시하여 객관적이고 종합적으로 도입을 검토할 수 있도록 하였으며, Hyperautomation 개념의 실현 가능성을 확인하여 HAP를 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.851-853
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• 2022

고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.299-306
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• 2020

신경망을 이용한 영상인식은 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차량 번호 인식 및 특정 구역 입출 시 통제에 필요한 인가/비인가 차량 인식 시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 차량 번호에 대한 모든 정보를 확인하고, 차량 번호판을 정확히 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 그 밖에 신경망을 이용하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.695-702
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• 2022

In this paper, we propose the method of a table structure recognition in various table types for document processing automation. A table with items surrounded by ruled lines are analyzed by detecting horizontal and vertical lines for recognizing the table structure. In case of a table with items separated by spaces, the table structure are recognized by analyzing the arrangement of row items. After recognizing the table structure, the areas of the table items are input into OCR engine and the character recognition result output to a text file in a structured format such as CSV or JSON. In simulation results, the average accuracy of table item recognition is about 94%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1353-1356
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• 2021

블록체인은 다수의 노드 네트워크 내에서 거래내역을 분산 저장함으로써 투명성을 확보하는 기술이다. 최근에는 금전적 가치를 지닌 선하증권(Bill of Lading, B/L 서류)에 블록체인을 적용하여 무결성을 확보하고 거래 과정을 간소화 하기위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 거래자 중심의 블록체인 기반의 선하증권 시스템을 제안한다. 수출자는 발행 받은 선하증권을 AI(Artificial intelligence)기반의 OCR(Optical character recognition)기능을 통해 블록체인에 등록하고, 각국 은행에서 열람하여 신용장거래를 진행한다. 수입자는 선하증권 정보를 담은 QR(Quick Response code)코드로 자기증명을 하여 물품을 인도 받게 된다. 이는 수출자 측에서는 선적서류를 우편으로 보낼 시간과 비용을 단축하고, 서류의 무결성을 입증할 수 있다는 점에서 큰 효과를 얻을 수 있다. 수입자 측에서는 서류가 등록됨과 동시에 확인할 수 있고, 해당 거래를 신뢰할 수 있다는 이점을 갖는다. 마지막으로 은행 측에서는 선적서류에 대해 보안성을 갖출 수 있고 검증이 더 신속하게 이루어질 수 있다.