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0. 요약 본 논문에서는 딥러닝 객체 인식을 기반으로 한글 문서 내 표 및 박스의 텍스트 정보를 추출하고 이를 재배열하여 문장화하는 방안을 제시하였습니다. 객체 감지 모델 Yolo를 통해 추출한 문서 내 표 및 박스의 좌표 정보를 토대로 OpenCV와 Google Cloud Platform의 Vision API를 적용하여 문서로부터 표 및 박스 이미지를 분리하고 텍스트를 감지하였습니다. 추출한 표 및 박스 내 텍스트를 문장화하기 위한 규칙 기반의 텍스트 재배열 방법을 제안하였으며 이를 통해 표의 텍스트 정보가 원래 의도된 문장으로 도출되는지 확인하였습니다. 1. 서론 문서 내에는 본문의 텍스트 정보뿐만 아니라 다양한 형태의 그림이나 표 등의 자료를 포함하고 있는 경우가 많습니다. 이러한 자료 중 표 내부..

1. 서론 문서 내 표 영역의 경우, 표 내부 항목명과 항목 내용을 인식하는 것은 업무 자동화를 위한 문서 처리 에 있어서 중요한 부분입니다. 하지만 OCR만을 통해서는 표 내부의 문자를 인식하는 것에만 국한되어있고, 해당 내용이 무슨 의미를 가지는지는 인식을하지 못합니다. 따라서 문서 인식을 수행한 후, 사람의 손으로 항목을 분류해야 한다는 불편함이 있으며, 표 영역 내 구분자는 문자 인식의 정확도를 떨어뜨리는 요인이 되기도 합니다. 본 논문에서는 딥러닝 신경망을 통해 표 항목 내의 문자를 인식하고, 이를 통해 문서를 디지털화하는 방법을 제안합니다. 먼저 스캔된 문서 이미지 파일에서 CNN을 통해 표 영역을 검출합니다. 그 후, 표 영역 내 수직선과 수평선의 구분자로 분리된 각 영역을 검출한 후, 각각..

0. 요약 NLP 사전 학습 모델이 널리 사용되고 있지만, 대부분 텍스트에만 집중하고 문서 이미지 이해에 필수적인 레이아웃과 스타일 정보는 간과하고 있습니다. 본 논문에서는 스캔된 문서 이미지 전반에 걸쳐 텍스트와 레이아웃 그리고 이미지 정보를 고려한 joint 모델 LayoutLM을 제안합니다. (BERT + Fast R-CNN) LayoutLM이 문서 이미지 이해를 위해 텍스트와 레이아웃의 정보를 단일 프레임워크에서 학습하는 첫 번째 사례입니다. 이는 여러 Downstream task에서 최고 성능을 달성했습니다. form understanding (70.72 → 79.27) receipt understanding(94.02 → 95.24) document image classification (93..

1. Document Layout Analysis? 사람이 문서를 읽을 때에는 어떤 부분이 제목인지, 표는 어떻게 읽어야하는지, 이미지 아래에 작게 들어간 글자는 캡션이라고 이해하는 것 등 문서 내 정보에 대해 자연스럽게 인식할 수 있습니다. 하지만 OCR 기술은 단순히 글자만 인식할 뿐, 문서에 대해 자동으로 이해하고 각 글자들이 어떤 맥락에서 배치되어 있는지는 전혀 읽어내지 못합니다. 그래서 등장한 것이 Document Layout Analysis 기술입니다. 컴퓨터 비전(CV) 또는 자연어 처리(NLP)에서 사용하는 기술로, 주로 텍스트 문서내에서 관심 영역을 식별하고 분류하는 기술입니다. 이 기술은 문서의 레이아웃을 분석하여 텍스트, 이미지, 표, 그래프 등 다양한 요소를 구분하고, 이러한 요소들..