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기술 융합(TC)

딥러닝 기반의 의료 OCR 기술 동향
Trends in Deep Learning-based Medical Optical Character Recognition

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.2 (2024.03)바로가기
  • 페이지
    pp.453-458
  • 저자
    윤성연, 최아린, 김채원, 오수민, 손서영, 김지연, 이현희, 한명은, 박민서
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A445029

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Optical Character Recognition is the technology that recognizes text in images and converts them into digital format. Deep learning-based OCR is being used in many industries with large quantities of recorded data due to its high recognition performance. To improve medical services, deep learning-based OCR was actively introduced by the medical industry. In this paper, we discussed trends in OCR engines and medical OCR and provided a roadmap for development of medical OCR. By using natural language processing on detected text data, current medical OCR has improved its recognition performance. However, there are limits to the recognition performance, especially for non-standard handwriting and modified text. To develop advanced medical OCR, databaseization of medical data, image pre-processing, and natural language processing are necessary.
한국어
광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량 의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연 어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨 (Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. OCR 엔진 및 서비스
1. Tesseract OCR
2. Easy OCR
3. docTR OCR
4. Keras OCR
5. Naver Clova OCR
6. Google Cloud Vision API
Ⅲ. 의료 OCR 기술
Ⅳ. 결론
References

키워드

광학 문자 인식 딥러닝 의료 인공지능 Optical Character Recognition Deep Learning Medical AI

저자

  • 윤성연 [ Sungyeon Yoon | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 대학원생 ]
  • 최아린 [ Arin Choi | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 대학원생 ]
  • 김채원 [ Chaewon Kim | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ]
  • 오수민 [ Sumin Oh | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ]
  • 손서영 [ Seoyoung Sohn | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ]
  • 김지연 [ Jiyeon Kim | 준회원, 서울여자대학교 디지털미디어학과 학부생 ]
  • 이현희 [ Hyunhee Lee | 준회원, 서울여자대학교 데이터과학전공 학부생 ]
  • 한명은 [ Myeongeun Han | 준회원, 서울여자대학교 데이터과학전공 학부생 ]
  • 박민서 [ Minseo Park | 정회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 조교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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