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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Electronic drawings and related books contain many circuit diagrams and require circuit configuration to see the results. However, it uses a lot of computer simulation programs because it is a waste of money and labor that is actually constructed. However, simulation programs require passive tasks such as placing circuits and entering values by the user. Therefore, in this paper, we have developed a new method to convert drawing images of electronic circuits into PSPICE Netlists. First, circuit symbols are recognized through learning about circuit symbols. We then use image processing to analyze the relationship between wires connecting the recognized circuit symbols based on the drawing where the symbols were removed. Finally, we construct Netlists by combining the symbol recognition and wire analysis information. The results of the proposed method show high performance on cyclic electronic circuit diagrams consisting of a single I/O.
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      Electronic drawings and related books contain many circuit diagrams and require circuit configuration to see the results. However, it uses a lot of computer simulation programs because it is a waste of money and labor that is actually constructed. How...

      Electronic drawings and related books contain many circuit diagrams and require circuit configuration to see the results. However, it uses a lot of computer simulation programs because it is a waste of money and labor that is actually constructed. However, simulation programs require passive tasks such as placing circuits and entering values by the user. Therefore, in this paper, we have developed a new method to convert drawing images of electronic circuits into PSPICE Netlists. First, circuit symbols are recognized through learning about circuit symbols. We then use image processing to analyze the relationship between wires connecting the recognized circuit symbols based on the drawing where the symbols were removed. Finally, we construct Netlists by combining the symbol recognition and wire analysis information. The results of the proposed method show high performance on cyclic electronic circuit diagrams consisting of a single I/O.

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      참고문헌 (Reference)

      1 조국한, "클라우드 서버 환경에서 Lidar 센서와 Yolo v3 라이브러리를 이용한 360도 영상 인식 시스템 구현" 한국정보기술학회 18 (18): 1-7, 2020

      2 장재영, "지능형 객체 인식 기술을 이용한 실시간 동영상 검색시스템" 한국인터넷방송통신학회 20 (20): 85-91, 2020

      3 이승목, "잡음이 심한 패널 모듈 영상에서의 에지 선 검출 방법" 한국정보기술학회 18 (18): 75-80, 2020

      4 최태민, "잎사귀 질병 검출을 위한 관심 영역 특징 추출 기반의어텐션 강화 YOLO 모델" 한국정보기술학회 19 (19): 83-93, 2021

      5 윤영선, "심층신경망 기반의 객체 검출 방식을 활용한 모바일화면의 자동 프로그래밍에 관한 연구" 한국멀티미디어학회 21 (21): 1305-1316, 2018

      6 "https://www.orcad.com/pspice-free-trial"

      7 J. Redmon, "You Only Look Once: Unified, RealTime Object Detection" 779-788, 2016

      8 김재정, "YOLO와 CNN을 이용한 강인한 차량 번호판 인식 시스템 구현" 한국정보기술학회 19 (19): 1-9, 2021

      9 김인선, "YOLOv3 객체 검출을 이용한 AR 관광 서비스 프레임워크" 한국인터넷방송통신학회 21 (21): 195-200, 2021

      10 오세랑, "YOLO V3 기반의 시각장애인을 위한 유도 블록 인식 알고리즘" 한국지능시스템학회 31 (31): 60-67, 2021

      1 조국한, "클라우드 서버 환경에서 Lidar 센서와 Yolo v3 라이브러리를 이용한 360도 영상 인식 시스템 구현" 한국정보기술학회 18 (18): 1-7, 2020

      2 장재영, "지능형 객체 인식 기술을 이용한 실시간 동영상 검색시스템" 한국인터넷방송통신학회 20 (20): 85-91, 2020

      3 이승목, "잡음이 심한 패널 모듈 영상에서의 에지 선 검출 방법" 한국정보기술학회 18 (18): 75-80, 2020

      4 최태민, "잎사귀 질병 검출을 위한 관심 영역 특징 추출 기반의어텐션 강화 YOLO 모델" 한국정보기술학회 19 (19): 83-93, 2021

      5 윤영선, "심층신경망 기반의 객체 검출 방식을 활용한 모바일화면의 자동 프로그래밍에 관한 연구" 한국멀티미디어학회 21 (21): 1305-1316, 2018

      6 "https://www.orcad.com/pspice-free-trial"

      7 J. Redmon, "You Only Look Once: Unified, RealTime Object Detection" 779-788, 2016

      8 김재정, "YOLO와 CNN을 이용한 강인한 차량 번호판 인식 시스템 구현" 한국정보기술학회 19 (19): 1-9, 2021

      9 김인선, "YOLOv3 객체 검출을 이용한 AR 관광 서비스 프레임워크" 한국인터넷방송통신학회 21 (21): 195-200, 2021

      10 오세랑, "YOLO V3 기반의 시각장애인을 위한 유도 블록 인식 알고리즘" 한국지능시스템학회 31 (31): 60-67, 2021

      11 J. Si, "Wire Removal and Recognition on Circuit Elements on Electronic Schematics" 68-70, 2020

      12 C. Kim, "Thin Line Detection and Restoration Method for Digital Copy Machine" 312-313, 2015

      13 Y. Baek, "The Vectorization and Recognition of Circuit Symbols for Electronic Circuit Drawing Management" 33 (33): 602-611, 1996

      14 "Sketch2Code"

      15 D. Wang, "Research on Image Recognition Algorithm Technology for Power Line Detection" 1732 : 1-6, 2021

      16 Y. Xu, "Line Segment Detection Using Transformers without Edges" 4257-4266, 2021

      17 J. Si, "Development of a Train Reservation Application Voice Guide System Using RGB Camera" 29-31, 2021

      18 D. Kang, "Algorithm of detecting Go board lines" 803-806, 2016

      19 C. Kim, "A Study of Traffic Detection and Classification using Yolo" 80-82, 2019

      20 J. Cha, "A Preliminary Study on Recognition of Equipment Symbols from Image P&IDs based on Deep Learning" 1761-1765, 2018

      21 S. Vasudevan, "A Novel Method for Circuit Recognition Through Image Processing Techniques" 15 (15): 1146-1150, 2016

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      2016 0.45 0.45 0.39
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.38 0.35 0.566 0.16
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