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민기현,이아람,김거식,김정은,강현서,이길행,Min, G.,Lee, A.,Kim, K.S.,Kim, J.E.,Kang, H.S.,Lee, G.H. 한국전자통신연구원 2022 전자통신동향분석 Vol.37 No.5
Optical character recognition is a primary technology required in different fields, including digitizing archival documents, industrial automation, automatic driving, video analytics, medicine, and financial institution, among others. It was created in 1928 using pattern matching, but with the advent of artificial intelligence, it has since evolved into a high-performance character recognition technology. Recently, methods for detecting curved text and characters existing in a complicated background are being studied. Additionally, deep learning models are being developed in a way to recognize texts in various orientations and resolutions, perspective distortion, illumination reflection and partially occluded text, complex font characters, and special characters and artistic text among others. This report reviews the recent deep learning-based text detection and recognition methods and their various applications.
인공지능 기반 한문 고서의 한자 검출을 위한 전처리 알고리즘에 관한 연구
민기현(Gihyeon Min),이아람(Aram Lee),강현서(Kang, Hyun Seo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
스캔된 한문 고서의 이미지에는 이웃한 페이지에 기록된 한자들의 자국이 옅게 남겨져 있는 경우가 많으며 이러한 자국은 인공지능 기반 한자 검출 모델의 성능을 낮출 수 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 개별한자 검출의 성능 향상을 위해 바이너리 전처리 기술을 스캔된 한문 고서의 이미지에 적용하였으며 그 결과로 옅게 남겨진 한자 자국들이 제거되었고, 그 페이지 내에 기록된 한자들의 bounding box 정보만을 획득할 수 있다는 것을 확인하였다.
이문섭,민기현,김낙우,이병탁,송제호 한국전자통신연구원 2016 ETRI Journal Vol.38 No.4
For the implementation of a real-time holographic camera, fast and automatic holographic image reconstruction is an essential technology. In this paper, we propose a new automatic depth-detection algorithm for fast holography reconstruction, which is particularly useful for optical scanning holography. The proposed algorithm is based on the inherent phase difference information in the heterodyne signals, and operates without any additional optical or electrical components. An optical scanning holography setup was created using a heterodyne frequency of 4 MHz with a 500-mm distance and 5-mm depth resolution. The reconstruction processing time was measured to be 0.76 s, showing a 62% time reduction compared to a recent study.
이문섭,김거식,민기현,손동훈,김정은,김성창,Lee, M.S.,Kim, K.S.,Min, G.,Son, D.H.,Kim, J.E.,Kim, S.C. 한국전자통신연구원 2019 전자통신동향분석 Vol.34 No.1
Over the past 30 years, significant developments have been made in hyperspectral imaging (HSI) technologies that can provide end users with rich spectral, spatial, and temporal information. Owing to the advances in miniaturization, cost reduction, real-time processing, and analytical methods, HSI technologies have a wide range of applications from remote-sensing to healthcare, military, and the environment. In this study, we focus on the latest trends of HSI technologies, analytical methods, and their applications. In particular, improved machine learning techniques, such as deep learning, allows the full use of HSI technologies in classification, clustering, and spectral mixture algorithms. Finally, we describe the status of HSI technology development for skin diagnostics.
데이터 균형화 알고리즘을 이용한 CNN 기반 피부질환 이미지 분류기의 성능 분석
김거식,이문섭,손동훈,김정은,민기현,김계은,강현서 대한전자공학회 2020 전자공학회논문지 Vol.57 No.7
In order to improve the sensitivity of the minority class without being biased to the majority class, the data balancing algorithms such as ROS, SMOTE, ADASYN, BSMOTE and SVMSMOTE, were applied to imbalanced dataset, HAM10000. It consists of a total of 10,015 dermoscopic images for 7 classes of skin disease with a resolution of 600×450. Then, their performances with and without the data balancing algorithms, including accuracies, sensitivities, precisions, F1-scores. were measured, respectively, and the effect of the data balancing algorithm was verified through 5-fold cross-validation test. Consequently, with applying the data balancing algorithms, the average values of the sensitivities(3.1%∼6.6%), precisions(2.2%∼7.5%) and F1-scores(2.7%∼6.6%) increased significantly (p<0.05). It was shown that they can contribute to the improvement of the performance of the classification of an imbalanced dataset using deep learning model. 본 연구에서는 클래스 불균형을 가진 피부질환 이미지 데이터셋을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하는 문제에 있어서, 다수 클래스에 편향되지 않으면서, 희소 클래스의 분류 민감도를 높이기 위한 데이터 균형화 알고리즘을 딥러닝 학습에 적용하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 불균형 데이터셋인 HAM10000에 데이터 균형화 알고리즘(ROS, SMOTE, ADASYN, BSMOTE, SVMSMOTE)을 적용하여 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 정확도, 민감도, 정밀도, F1 점수를 측정하여 분류 성능을 비교하고, 교차 검증(5-fold cross-validation)을 통해 그 효과를 분석하였다. 실험에 사용한 HAM100000 데이터셋은 7종 피부질환에 대해 총 10,015장의 피부경 이미지로 구성되며, 해상도는 600×450이다. 실험을 통해, 데이터 균형화 알고리즘 적용 후 피부질환 이미지 분류기의 민감도(3.1%∼6.6%), 정밀도(2.2%∼7.5%), F1 점수(2.7%∼6.6%)가 유의미하게 증가하였다(p<0.05). 이를 통해 데이터 균형화 알고리즘이 불균형 학습데이터의 분류 성능 향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.