• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1086-1092
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• 2020

일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.