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초록
본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.
키워드
글자 검출; 글자 분류; 이미지 분류; 데이터 정형화; 딥러닝; Text Detection; Text Recognition; Image Classification; Data Structuring; Deep Learning
- 제목
- 딥러닝을 이용한 폐 기능 검사지의 정형화
- 제목 (타언어)
- Structuring of Pulmonary Function Test Paper Using Deep Learning
- 저자
- 조상현; 김대훈; 김윤; 권성옥; 김우진; 이상아
- 발행일
- 2021-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국컴퓨터정보학회논문지
- 권
- 26
- 호
- 12
- 페이지
- 61 ~ 67
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국컴퓨터정보학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 7 페이지
- ISSN
- E 2383-9945
P 1598-849X