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2차원 QR Code는 1차원 바코드의 용량, 크기, 방향에 대한 한계를 개선하였으며, 방대한량의 데이터를 압축하여 저장할 수 있는 능력을 갖추고 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 최근에는 QR Code를 인식할 수 있는 스마트 폰의 도입과 사용의 증대로 QR Code의 도입이 급속도로 확산되었다. 하지만 다양한 정보를 저장할 수 있는 QR Code의 디코딩 기술에 대한 구체적인 문서화가 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 QR code의 인코딩에 따른 디코딩 과정에 대해 구체적인 처리 절차와 알고리즘을 제시하고 예를 통해 디코딩 과정을 상세히 이해시키는 데 연구목적이 있다.

Two-dimensional QR Code has improved greatly the limits on the capacity, size, direction of the one-dimensional bar code. And it has the capacity of compressing and storing the massive amount of data and is widely used in many applications. Recently, the two-dimensional QR Code has been spread rapidly because of introducing the smart phones and increasing the amount of using them. However, there is little documentations about decoding the QR Code in which can store the large amount of information. In this paper, therefore, we present specific processing procedures and algorithms on decoding the two-dimensional QR Code and then make us understand their decoding process by explaining some examples.

기존의 바코드는 정보 배열이 나란히 나열된 선 모양을 가지며 이를 1차원 바코드라 부른다. 이에 반해 2차원 바코드는 점자방식 또는 모자이크방식 코드로 작은 정사각형 도는 직사각형 안에 정보를 표현한다. 2차원 바코드는 기존의 1차원 바코드보다 작은 공간에 많은 데이터를 표현 가능함으로써 보다 효율적인 바코드의 구현이 가능하다. 현재 ISO 국제 표준화된 2차원 바코드는 총 4가지로 분류되는데 QR Code, Data Matrix, PDF417, MaxiCode가 있다. 본 논문에서는 ISO 국제 표준화된 바코드 중 하나인 Data Matrix의 Base 256 모드에 대한 기본 개념, 구성 방법, 인코딩 및 디코딩 방법을 상세히 제안한다. Data Matrix 심벌에 저장된 데이터를 보다 효율 적으로 구성하기 위해 숫자, Alphanumeric 문자, 이진법에 따라 다른 인코딩, 디코딩 방법을 사용하게 되는데 본 논문에서는 이를 고려한 디코딩 방법에 초점을 맞춰 기술할 것이다.

Conventional bar code has the appearance of line bars and spaces, called as one-dimensional bar code. In contrast, the information in two-dimensional bar code is represented by either a small, rectangular or square with the types of mosaic and Braille. The two-dimensional bar code is much more efficient than one-dimensional bar code because it can allow to store and express large amounts of data in a small space and so far there is also a little information about decoding the Data Matrix in base 256 mode. According to the ISO international standards, there are four kinds of bar code: QR code, Data Matrix, PDF417, and Maxi code. In this paper, among them, we focus on describing the basic concepts of Data Matrix in base 256 mode, how to encode and decode them, and how to organize them in detail. In addition, Data Matrix can be organized efficiently depending on the modes of numeric, alphanumeric characters, and binary system and expecially, we focus on describing how to decode the Data Matrix code by four modes.

Background: In this study, we investigated how to convert the Panax ginseng DNA sequence code and chemical fingerprints into a two-dimensional code. In order to improve the compression efficiency, GATC2Bytes and digital merger compression algorithms are proposed. Methods: HPLC chemical fingerprint data of 10 groups of P. ginseng from Northeast China and the internal transcribed spacer 2 (ITS2) sequence code as the DNA sequence code were ready for conversion. In order to convert such data into a two-dimensional code, the following six steps were performed: First, the chemical fingerprint characteristic data sets were obtained through the inflection filtering algorithm. Second, precompression processing of such data sets is undertaken. Third, precompression processing was undertaken with the P. ginseng DNA (ITS2) sequence codes. Fourth, the precompressed chemical fingerprint data and the DNA (ITS2) sequence code were combined in accordance with the set data format. Such combined data can be compressed by Zlib, an open source data compression algorithm. Finally, the compressed data generated a two-dimensional code called a quick response code (QR code). Results: Through the abovementioned converting process, it can be found that the number of bytes needed for storing P. ginseng chemical fingerprints and its DNA (ITS2) sequence code can be greatly reduced. After GTCA2Bytes algorithm processing, the ITS2 compression rate reaches 75% and the chemical fingerprint compression rate exceeds 99.65% via filtration and digital merger compression algorithm processing. Therefore, the overall compression ratio even exceeds 99.36%. The capacity of the formed QR code is around 0.5k, which can easily and successfully be read and identified by any smartphone. Conclusion: P. ginseng chemical fingerprints and its DNA (ITS2) sequence code can form a QR code after data processing, and therefore the QR code can be a perfect carrier of the authenticity and quality of P. ginseng information. This study provides a theoretical basis for the development of a quality traceability system of traditional Chinese medicine based on a two-dimensional code.

In this paper we present a barcode reader to decode two-dimensional symbology PDF-417 and propose a novel method to extract the bar-space patterns directly from the gray-level barcode image, which employs the location and the distance between extreme points of each row of the barcode image. This algorithm proves to be very robust from the high convolution distortion environments such as defocussing and warping, even under badly illuminating condition. If the scanned barcode image is a result of the convolution of a Gaussian-shaped point spread function with a bi-level image, popular image segmentation methods such as image thresholding can not distinguish between very narrow bar-space patterns with a couple of pixels wide. The proposed algorithm shows improved performance over current barcode readers.

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

이차원 바코드는 인식이 편리하고 영상의 변이나 손실에 강인하기 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 이차원 바코드의 한 종류인 데이터매트릭스를 검출하고 인식하는 방법을 소개한다. 모바일 안드로이드 환경에서 빠른 속도로 검출 및 인식 과정을 수행하기 위해 JNI를 이용하여 C로 기능을 구현하였다. 먼저, 이차원 영상을 이진화한 후 연결 성분 탐색을 통해 바코드 후보영역을 추출한다. 그리고 직선을 검출하여 데이터매트릭스의 주요소인 L 인식 패턴과 타이밍 패턴을 찾는다. 각 패턴을 이용하여 바코드 영역의 꼭지점을 찾아낸 후, 회전이나 기울어짐을 정규화하여 정사각형 형태로 교정한다. 그 후, 타이밍 패턴을 기준으로 데이터 영역을 인식한다.

다양해진 디지털 미디어와 디지틀 컨텐츠의 유통이 점차 대용량화에 따른 변화와 콘텐츠 서비스 환경 구축의 개발이 본격화되고있다. 또한 다룰 수 있는 사용자 단말기의 다양화로 인해, 자원을 식별하고 검색하기 위한 식별기호의 중요성이 인식되어져 왔다. 이러한 물리적 콘텐츠와 디지털 콘텐츠의 통합 서비스의 방안으로 정보자원에 대한 효율적인 접근과 저작권 보호를 위한 필요성에 의해 2차원 바코드 기술을 이용한 MPEG21 DII의 디지털컨텐츠 식별체제의 운영 방안을 검토한다.

In this paper, we propose an algorithm to decode Data Matrix two dimensional barcode symbology. We employ hough transform and bilinear image warping to extract the barcode region from the image scanned using a CMOS digital camera. The location of barcode can be found by applying Hough transform. However, barcode image should be warped due to the nonlinearity of lens and the viewing angle of camera. In this paper, bilinear warping transform is adopted to wa게 and align the barcode region of the scanned image. Codeword can be detected from the aligned barcode region.

In this paper, we propose a data encoding algorithm for two-dimensional barcode system. In general, one-dimensional barcode is just a key which can access detailed information to the host computer database. But the two-dimensional barcode is a new technology which can obtain high density information without access to the host computer database. We implemented encoding algorithm for Data Matrix Barcode which is the most widely used among the many kind of two-dimensional barcodes. And we marked to a real object using Digital Signal Processor(DSP) Marking System. The performance of proposed algorithm is verified through the result of marking work.

이차원바코드 기술과 암호화 알고리즘을 이용하여 문서의 위${\cdot}$변조 등을 방지하고 문서의 상태를 기업체나 공공기관 등에서 쉽게 확인하여 판단할 수 있는 시스템을 제안한다. 모든 위${\codt}$변조 확인이 필요한 문서에 암호화된 이차원바코드를 첨부한다. 확인자 측에서는 첨부된 이차원 바코드를 바코드 리더기로 인식하거나 이차원 바코드의 사진을 관련 인터넷 웹 사이트를 통해 문서의 위${\cdot}$변조를 판단한다.