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문제 정의
- 본 논문에서는 계층 형 아키텍처 유형을 기반으로 다양한 이동통신 플랫폼 상에서 재사용을 위한 광학 문자인식기를 위한 소프트웨어 아키텍처를 설계함으로써, 개발자들이 쉽게 적용하여 더 이상 플랫폼에 의존적이지않고, 재사용이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 이동통신 플랫폼 환경에서 광학 문자 인식기를 위한 아키텍처를 각각 플랫폼 의존 지원계층, 인터페이스 계층, 엔진지원 계층 그리고 엔진 계층으로 크게 4 계층으로 나누었다.
- 본 논문에서는 이동통신 플랫폼에서 문자 인식기 재사용을 위한 소프트웨어 아키텍처를 설계하였다. 본 논문에서 제안된 소프트웨어 아키텍처는 계층형 아키텍처로 설계되었으며, 플랫폼 의존 지원 계층, 인터페이스계층, 엔진 지원계층 그리고 엔진 계층으로 총 4개의 계층으로 나누었다.
- 본 논문은 이러한 이동 통신기기 환경에서 광학 문자인식 시스템 개발 시 재사용성을 높일 수 있는 그림 2 에 제시된 소프트웨어 아키텍처를 제안한다.
가설 설정
- .독립적 데이터 타입 정의 : 동일 데이터 타입에 대해서 플랫폼 마다 실제 소비하는 데이타의 크기가 다를수 있다. 또한 유사한 데이터 타입이 플랫폼에 따라다른 이름으로 정의되어 있을 수도 있다.
제안 방법
- 이 때 지수 함수와 근사 방정식의 최대 오차 부분을 구하고 그 점을 중심으로 새로운 구간을 나누게 된다. 각각의 구간에 대해서 다시 선형 근사 함수를 적용하여 같은 방법으로 그 구간에 대한 최대 오차를 구하고 구간들에 대한 최대 오차 값들을 다시 비교하여 큰 부분을 다시 나누는 과정을 반복하여 평균 오차가최소가 될 때까지 구간을 나눈다.
- 본 논문에서는 공통으로 사용되는 이미지 모듈을 분리시키고, 각 기능별로 모듈화시켰다. 그리고 각 모듈은 필수적인 제약 사항만을 가지도록 하였다. 그림 6에서는 각 모듈이 하나의 입력과 출력을 바탕으로 한 문자 인식 엔진 데이터 흐름도를 보여주고 있다.
- 되었다. 그리고 설계한 아키텍처는 4개의 계층으로나누었으며 하위부터 각각 플랫폼 의존 지원 계층, 인터페이스 계층, 엔진 지원 계층 그리고 엔진 계층으로 나누었다.
- 또한, 카메라 영상을 바탕으로 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 개인 컴퓨터용 문자 인식기를 비교 대상으로 하여, 성능 측정을 하였다. 그리고 이동통신기기 환경인 한국 표준 플랫폼 WIPKWire- less Internet For Interoperability)와 노르웨이 트롤텍사에서 개발한 PDA GUI Qt, 그리고 MS PocketPC 환경에 이식하여 재사용이 얼마나 용이한지 시험하였다. WIPI와 PocketPc의 경우 메모리 저장방식이 리틀 엔디안(Little Endian) 방식을 사용하며, 메모리 힙 사이즈는 최대 1Mbyte 환경이었다.
- 또한, 엔진 지원 계층에서는 광학 문자 인식기에서 필요한 데이터 사용 시 플랫폼마다 다른 메모리 저장 방식(Endian)에 대응하도록 저장된 데이터를 인식시스템과 분리시켜, 데이터들의 변화에 관계없이 효율적으로 시스템 갱신이 일어나도록 플러그-인(Plug-In) 데이터 구조를 설계하였다. 그리고 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 실수형을 정수형으로 변환하여사용하였으며, 라이브러리의 의존성을 없애기 위한 선형근사 방법을 사용하였다.
- 림 4와 같은 플러그-인(PlugTn) 데이터 구조와 같이 헤더를 두어 이 헤더 정보를 읽어 오면서 그에맞게 메모리 할당하고 연산을 하도록 구조화하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 하나의 플러그-인 데이터구조를 통해 모든 기본적 구조가 잡히고 전체 프로그램구조를 바뀌지 않고 이 파일만 수정함으로써 업데이트와 확장이 가능하도록 하였다.
- 식 (Big Endian, Little Endian)에 적응적인 대응을 위한 플러그-인(Plug-In) 데이터 구조를 설계하였으며, 인식성능을 향상시키기 위해 부동 실수형 데이터를 가상의 고정 소수점이 있는 정수형 데이터로 변환하였다. 또한 라이브러리의 의존성을 없애기 위해 선형 근사 방법을 문자 인식기에 적용하였다.
- 본 논문에서는 이동통신 플랫폼 환경에서 광학 문자 인식기를 위한 아키텍처를 각각 플랫폼 의존 지원계층, 인터페이스 계층, 엔진지원 계층 그리고 엔진 계층으로 크게 4 계층으로 나누었다. 또한, 엔진 지원 계층에서는 광학 문자 인식기에서 필요한 데이터 사용 시 플랫폼마다 다른 메모리 저장 방식(Endian)에 대응하도록 저장된 데이터를 인식시스템과 분리시켜, 데이터들의 변화에 관계없이 효율적으로 시스템 갱신이 일어나도록 플러그-인(Plug-In) 데이터 구조를 설계하였다. 그리고 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 실수형을 정수형으로 변환하여사용하였으며, 라이브러리의 의존성을 없애기 위한 선형근사 방법을 사용하였다.
- 구현 하였다. 또한, 카메라 영상을 바탕으로 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 개인 컴퓨터용 문자 인식기를 비교 대상으로 하여, 성능 측정을 하였다. 그리고 이동통신기기 환경인 한국 표준 플랫폼 WIPKWire- less Internet For Interoperability)와 노르웨이 트롤텍사에서 개발한 PDA GUI Qt, 그리고 MS PocketPC 환경에 이식하여 재사용이 얼마나 용이한지 시험하였다.
- 본 논문에서 구현한 문자 인식기에서는 이러한 방식을 이용해 128개의 구간으로 나눠 근사한 방정식을 구한 후 실험을 통해 신뢰할 만한 오차를 가지는 최소 구간 근사 방정식을 사용하였다.
- 위한 소프트웨어 아키텍처를 설계하였다. 본 논문에서 제안된 소프트웨어 아키텍처는 계층형 아키텍처로 설계되었으며, 플랫폼 의존 지원 계층, 인터페이스계층, 엔진 지원계층 그리고 엔진 계층으로 총 4개의 계층으로 나누었다. 엔진 지원 계층에서는 문자 인식기에서 데이터 이용 시 플랫폼마다 다른 메모리 저장 빙.
- 만약 각 단계가 모듈화 되어 있지 않다면, 하나의 프로세스에 문제가 있거나, 새로운 기능이 추가 또는 필요 없는 기능이 삭제될 때 재사용을 기대하기 힘들어 지므로, 각 단계를 모듈화 해야하고, 각 모듈은 인터페이스만을 제공하게 하여, 독립성을 유지시켜 주어야 한다. 본 논문에서는 공통으로 사용되는 이미지 모듈을 분리시키고, 각 기능별로 모듈화시켰다. 그리고 각 모듈은 필수적인 제약 사항만을 가지도록 하였다.
- 본 논문에서는 광학 문자 인식기를 위한 인터페이스로 총 4개의 함수를 정의 하였다. 표 4는 문자 인식을 위한 최소한의 인터페이스 함수를 보여주고 있다.
- 재사용이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 이동통신 플랫폼 환경에서 광학 문자 인식기를 위한 아키텍처를 각각 플랫폼 의존 지원계층, 인터페이스 계층, 엔진지원 계층 그리고 엔진 계층으로 크게 4 계층으로 나누었다. 또한, 엔진 지원 계층에서는 광학 문자 인식기에서 필요한 데이터 사용 시 플랫폼마다 다른 메모리 저장 방식(Endian)에 대응하도록 저장된 데이터를 인식시스템과 분리시켜, 데이터들의 변화에 관계없이 효율적으로 시스템 갱신이 일어나도록 플러그-인(Plug-In) 데이터 구조를 설계하였다.
- 엔진 지원 계층에서는 문자 인식기에서 데이터 이용 시 플랫폼마다 다른 메모리 저장 빙.식 (Big Endian, Little Endian)에 적응적인 대응을 위한 플러그-인(Plug-In) 데이터 구조를 설계하였으며, 인식성능을 향상시키기 위해 부동 실수형 데이터를 가상의 고정 소수점이 있는 정수형 데이터로 변환하였다. 또한 라이브러리의 의존성을 없애기 위해 선형 근사 방법을 문자 인식기에 적용하였다.
- 실험은 기존 ETRI에서 개발된 문자 인식기를 본 논문에서 제안한 아키텍처를 바탕으로 변환하였으며, 인식을 위한 분류기는 신경망을 이용하였다 그리고 변환된 문자 인식기를 다양한 이동통신 플랫폼 (WIPI, Qt, PocketPC)에서 실험 하였다. 실험 결과 문자 인식 소프트웨어 코드의 98% 이상이 재사용 가능함을 확인하였으며, 세 플랫폼 모두 성능이 향상된 동일한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
- 실험은 기존의 개인용 컴퓨터용으로 ETRI에서 개발된 카메라기반 문자 인식기를 제안된 소프트웨어 아키텍처에 기반 하여 재작성하고 이것을 바탕으로 이동통신 한국 표준 플랫폼 WIPKWireless Internet For Interoperability)과 노르웨이 트롤텍 사에서 개발한 PDA GUI Qt, 그리고 PDA용 MS PocketPC 에 이식하여 재사용 여부를 실험 하였다.
- 개별 픽셀 값을 얻어오거나 저장하며, 부분 이미지를 얻어오거나 저장하는 기능으로 구성되어 있다. 이미지 모듈은 전처리 과정, 영역 분할 과정, 정규화 과정 그리고특징 추출 과정에서 공통적으로 이미지를 이용한 처리를 수행하므로, 공통 모듈로 분리하여 확장 및 변경이용이하도록 하였다. 이미지 모듈은 값을 얻고자 하는 이미지를 입력으로 하고 원하는 화소 값 혹은 부분 이미지를 출력한다.
- 세 번째 계층은 엔진 지원 계층으로, 문자 인식 시스템 에서는 인식을 위해 데이터를 저장하여 사용하는 경우, 테이터를 메모리상으로읽어올 때 플랫폼 마다 다른 메모리 저장 방식(Endian) 으로 발생하는 문제점을 해결하기 위한 계충이다. 즉, 플랫폼의 메모리 저장 방식에 따라 적응적으로 데이터를 읽어 들여 각 플랫폼에 따른 의존성을 없애고, 업데이트와 확장이 가능하도록 하였다. 마지막으로 문자 인식 엔진 계층은 실제적인 문자 인식이 이루어지는 계층으로, 공통부분을 분리하고 플랫폼에 의존적인 부분을제거 하였으며, 각 독립적인 단위로 모듈화 하여 새로운기능의 수정, 추가, 삭제 시 확장이 가능하도록 구성된계층이다.
대상 데이터
- 논문은 총 5장으로 구성되어 있다. 2장에서는 소프트웨어 아키텍처와 광학 문자 인식기의 기본 개념을, 3장에서는 제안한 소프트웨어 아키텍처를, 4장에서는 이식되어진 WIPI와 Qt 그리고 PocketPC 플랫폼에, 카메라영상을 바탕으로 실험 결과를 살펴본다.
- 실험에 사용된 이미지는 640 * 480 크기의 컬러 이미지를 사용하였으며, 최대 지원 이미지는 1600 * 1200 크기로 제한하였다. 많은 양의 텍스트가 포함된 이미지의 경우 PocketPC LCD 사이즈 제한으로 인하여, 다음 줄로 표현되었다.
- 인식기는 신경망을 바탕으로 구현되었으며, 실험을 위한 환경은 AMD Baton 2500, 512 Mbytes 메모리 환경에서 구현 하였다. 또한, 카메라 영상을 바탕으로 한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 개인 컴퓨터용 문자 인식기를 비교 대상으로 하여, 성능 측정을 하였다.
이론/모형
- 이 아키텍처는 계총형 아키텍처 유형을 기반으로 설계 되었다. 그리고 설계한 아키텍처는 4개의 계층으로나누었으며 하위부터 각각 플랫폼 의존 지원 계층, 인터페이스 계층, 엔진 지원 계층 그리고 엔진 계층으로 나누었다.
성능/효과
- 둘째, 접근 권한으로 선언된 함수 및 데이터는 외부에서 직접적으로 접근이 되지 않으므로, 이들에 어떠한변경이 발생하여도 영향을 받지 않게 된다.
- 그리고 시스템의 진화 예측이 가능하고, 소프트웨어 유지 보수자로 하여금 변화를 보다 쉽게이해할 수 있도록 함으로써 수정에 대한 비용을 정확하게 측정할 수 있게 한다. 또한 시스템 구현 시 소프트웨어 시스템의 기본적인 요구사항과 기대되는 발전 방향에대한 시뮬레이션을 통한 요구사항과 발전 범위의 축적을통해 소프트웨어 개발에 있어서 위험성을 감소시킨다.
- 있었다. 서로 다른 이동통신 플랫폼 환경이며 다른메모리 저장 방식을 지원하는 환경하에서 광학 문자 인식기의 의존적인 부분만을 수정함으로써, 전체적으로 98.55% 이상의 코드 재사용이 가능하였다.
- 셋째, 시스템 수정 시 파급 범위를 한정시킴으로써 시스템 개발 및 유지 보수 과정에서 발생하는 변경에 효율적으로 대처할 수 있는 이점을 제공한다.
- 실험 하였다. 실험 결과 문자 인식 소프트웨어 코드의 98% 이상이 재사용 가능함을 확인하였으며, 세 플랫폼 모두 성능이 향상된 동일한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
- 위 실험 결과에서 알 수 있듯이, 기존의 ETRI에서개발한 개인 컴퓨터 환경에서의 인식결과와 마찬가지로 PocketPC, WIPI 그리고 Qt의 실험 결과에서 모두 동일한 인식 결과를 얻을 수 있었으며, 실수 형 데이터를정수형으로 변환하여 인식 성능 또한 향상되었음을 알수 있었다. 서로 다른 이동통신 플랫폼 환경이며 다른메모리 저장 방식을 지원하는 환경하에서 광학 문자 인식기의 의존적인 부분만을 수정함으로써, 전체적으로 98.
- 테스트 결과 중 많은 오 인식 결과를 보였는데, 이는전처리 과정과 영역 분할 과정을 거치면서 두 문자가붙어 한 문자로 인식되거나 한 문자가 두 문자로 인식되어, 오인식의 결과를 낳았다.
- 표에서도 볼 수 있듯이, 변환된 문자 인식기의 경우실수 형 데이터를 정수형으로 변환하여 사용한 결과, 기존의 경우보다 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.
후속연구
- 문자 인식 기술이 사용되고 있다. 더불어 현 재빠른 속도로 대중화되고 있는 디지털 카메라를 장착한 이동통신 기기의 보급에 미루어 볼 때 카메라 기반의 이동통신 기기 상에서 문자 인식에 대한 사회적 요구는증가될 것으로 예측 된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.