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| 한글제목(Korean Title) |
PDF 문서에서 텍스트, 이미지 및 도표를 자동으로 추출하기 위한 조건 기반 규칙과 Faster R-CNN 모델의 통합 적용 방안 연구 |
| 영문제목(English Title) |
Research on Jointly Applying Heuristic Rules and Faster R-CNNs for Automatically Extracting Texts, Figures and Tables from PDF Documents |
| 저자(Author) |
정선기
안효준
박수진
심대훈
이효진
권지현
최성필
Seonki Jeong
Hyojun An
Soojin Park
Daehun Shim
Hyojin Lee
Jihyun Kwon
Sungpil Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0398 ~ 0400 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
새로운 기술의 개발이나 방법론의 연구는 기존 기술을 바탕으로 시작된다. 그런 면에서 보고서는 후행 연구의 바탕이 될 가능성을 가진 정보의 고급 원천이다. 그러나 기술의 발달로 인해 수많은 정보가 매 순간 갱신되는 관계로 마땅한 조명을 받지 못하는 보고서가 존재한다. 보고서가 주로 취하는 PDF 형식은 전자 정보를 보관하고 공유하는 것을 목표로 하고 있어 자료에 대한 분석/추출 작업이 용이하지 않다[1]. 이는 보고서가 가진 정보를 신속하게 추출하여 기계가독형으로 바꾸는 데에 필요 이상의 노력이 들게 하여 보고서의 활용도를 낮춘다. 그러므로, 본 논문은 경험적 규칙을 이용하여 문자형 데이터를 추출하고, 같은 방법론으로는 낮은 추출률을 보이는 그림 및 도표 데이터는 Faster R-CNN 알고리즘에 기반한 심층 신경망 모델로 추출하여 문자형 데이터의 캡션과 짝지어 정형화된 JSON데이터 형태로 생성하는 연구를 진행하였다. [2]에서 제시한 그림과 도표 등을 구분하여 추출한 방법론을 따른 모델과 제안하는 방식인 그림과 도표를 구분하지 않고 추출하고 각각 모델의 성능을 비교하여 제안하는 모델이 높은 성능을 나타내고 있음을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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