CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 심화 학습이 다양한 분야에서 진행되고 있으며 관련 연구들은 이미지 인식의 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한글 인식을 위해 대규모 한글 데이터베이스를 학습할 수 있는 CNN 구조의 간소화된 GoogLeNet을 사용한다. 본 논문에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450개의 데이터로 구성되어 있다. 간소화된 GoogLeNet은 학습의 결과로 학습 종료 시점에서 PHD08에 대해 99% 이상의 Top-1 테스트 정확도를 보였으며 실험의 객관성을 높이기 위해 PHD08에 존재하지 않는 한글 폰트로 이루어진 한글 데이터를 제작하여 상용 OCR 프로그램들과 분류 성능을 비교하였다. 상용 OCR 프로그램들은 66.95%에서 83.17%의 분류 성공률을 보인 반면, 제안하는 간소화된 GoogLeNet은 평균 89.14%의 분류 성공률을 보여 상용 OCR 프로그램들보다 높은 분류 성공률을 보였다.
기존 종이 문서를 영상 파일로 변환하기 위해서 스캐너와 같은 광학기를 사용하게 된다. 스캐닝 과정에서 문서가 제대로 문서 영상으로 생성되었는지를 판단하기 위해서 이미지 품질 검사 과정을 거치게 된다. 이미지 품질검사 과정에서는 스캐너 기기의 특성상 스캐닝 과정에서 발생할 수 있는 문서 영상의 기울기, 노이즈 여부, 문서가 접힌 상태로 스캔되었는지의 여부 등을 체크하게 된다. 이에 본 논문에서는 스캐너를 이용하여 문서 영상을 생성 과정에서 발생하는 기하학적 변형을 평가하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 품질 검사의 검사 항목에 대해서 영상 처리를 이용하여 각각의 변형 정도를 측정하고 각각의 변형 정도가 실제 문서의 가독성에 얼마나 영향을 미치는지를 OCR 결과 값과 비교한다. OCR 인식 성공 비율과 각 항목별 변형 정도를 나타내는 측정 값 간에 상관관계를 분석하기 위해서 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용하고 이를 기반으로 실제 문서 영상의 변형정도를 평가하기 위한 가중치 값을 산정한다. 제시한 방법으로 평가에서 높은 평가 값으로 계산된 영상 문서는 OCR 인식률에서도 높은 인식 결과를 나타내고 있다.
This paper presents a hardware for image alignment based on proposed new algorithm which can align a small misaligned document image simply by one transformation with a parallel shifting of pixels. This hardware is simulated with VHDL and estimated to be about 65 ms to align an image made up of 380 by 480 pixels. Also, we will demonstrate the effectiveness of the proposed image alignment algorithm in OCR system by comparing its characteristics with those of the existing image rotation algorithms.
Jang Sung-Il;Kim Kwang-Ho;Park Yong-Up;Choi Jung-Hwan;Kang Yong-Cheol;Kang Sang-Hee;Lee Seung-Jae;Oshida Hideharu;Park Jong-Keun
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.357-365
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2005
This research investigates the influences of distributed generations (DG), which are interconnected to the bus by the dedicated lines, on the overcurrent relays (OCR) of the neighboring distribution feeders and also proposes a novel method to reduce the negative effects on the feeder protection. Due to the grid connected DG, the entire short-circuit capacity of the distribution networks increases, which may raise the current of the distribution feeder during normal operations as well as fault conditions. In particular, during the switching period for loop operation, the current level of the distribution feeder can be larger than the pickup value for the fault of the feeder's OCR, thereby causing the OCR to perform a mal-operation. This paper proposes the adaptive setting algorithm for the OCR of the distribution feeders having the neighboring dedicated feeders for the DG to prevent the mal-operations of the OCR under normal conditions. The proposed method changes the pickup value of the OCR by adapting the power output of the DG monitored at the relaying point in the distribution network. We tested the proposed method with the actual distribution network model of the Hoenggye substation at the Korea Electric Power Co., which is composed of five feeders supplying the power to network loads and two dedicated feeders for the wind turbine generators. The simulation results demonstrate that the proposed adaptive protection method could enhance the conventional OCR of the distribution feeders with the neighboring dedicated lines for the DG.
To operate electric power systems economically and stably, and to supply the electric power of good quality, it is necessary that the measured information (current, voltage, and so on) be detected and transmutted with high reliability and high effieincy. For the reason, the optical magnetic field sensor is possible to rapidly detect to over current and recover when electric power line have fault. In addition, the optical sensor have no electro magnetic distortion and no electric insulation. In this study, we designed OCR(Over Current Relay) using optical sensor. The designed OCR using optical sensor was measured characteristic and compared contentional OCR. This system have highest optical advantages and reliability.
급격한 인구 고령화 및 식습관의 변화로 만성질환과 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하고 있다. 2020년 노인실태조사에 따르면 우리나라 65세 이상 인구 중 84%가 한 가지 이상의 만성질환을 앓고 있으며, 고령층이 복용하는 약물의 종류 및 복용 기간도 증가하고 있다. 만성질환자의 순응을 높이는 관리는 합병증의 발병을 예방하여 심각한 질환으로 이어지는 것을 방지할 수 있기 때문에 약 복용에 대한 습관이 매우 중요하다. 본 논문에서는 OCR 기술을 활용한 복약 정보 검색 시스템을 제안한다. Google Cloud Vision API를 활용하여 의약품명을 검출 및 인식하고, 인식된 의약품명을 DB에서 검색하여 사용자에게 복약 정보 및 복약 일정 관리서비스를 제공한다. 복약 정보 검색을 통해 올바른 의약품 정보를 제공함으로써 복약 방법과 습관에 변화를 줄 수 있다. 또한, OCR 기술을 통해 직접 입력에 따른 불편을 제거하여 사용자에게 정보를 신속하게 전달함으로써 편의가 증진될 것으로 기대된다.
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.
재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.
With the research of simplified neural networks, we propose an AND/OR neural network; a kind of brief, fast network Then, we present an OCR solution that equip the network in one-chip FPGA and design it by using HDL. We selected the representative hexadecimal character as the recognition feature class and used a Feature Vector Recognition Method in the statistic pattern recognition. The result feature vector was encoded into a 7 bit array and inputted into the AND/OR network to finish learning.
We investigated the effects of temperature changes on the oxygen consumption rhythm in Japanese eels, Anguilla japonica, using an automatic intermittent flow respirometer (AIFR). The endogenous rhythm of the oxygen consumption rate (OCR) in the eels (n = 18; 44-74 cm, 145-690 g), freshly collected by bag net from estuaries, was nearly synchronous with the tidal pattern of the estuarine collection site. The magnitude of mean OCR (mOCR) of eels showed variable range of 82.2 - 116.5 ml $O_2\;kg^{-1}ww \;h^{-1}$ under constant conditions. In case of increasing temperature from 25 to $38^{\circ}C$, the OCR of eels exhibited a gradually increasing trend with a rhythmic pattern until $36^{\circ}C$. Above $36^{\circ}C$ the rhythms of the OCR dampened and the OCR decreased rapidly at around $36-37^{\circ}C$. The OCR of the eels exhibited the maximum value at $38^{\circ}C$, and then it sharply decreased. The results suggested that the critical thermal maximum (CTM) regarding the endogenous rhythms of the eels was at around $36-37^{\circ}C$ when water temperature increased at $0.5^{\circ}C$/14 h following the acclimation at $25^{\circ}C$. In case of decreasing temperature ($0.5^{\circ}C$/14 h) from 25 to $0^{\circ}C$, the OCR of the eels displayed a abrupt decrease up to $23^{\circ}C$, and between at 23 and $20^{\circ}C$, there was an agitation which showed a slight increase in the OCR with a duration of 1-2 days. Below $9^{\circ}C$, the OCR rhythm of the eels showed a constant state regardless of temperature decreasing. These results suggest that the Japanese eel has an upper incipient lethal temperature at $36^{\circ}C$, with a lower thermal limit at $9^{\circ}C$. The biochemical aspects of the eels influenced by water temperature need to be further studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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