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초록·키워드
본 논문은 의약품 유효기간 관리를 자동화하기 위해 딥러닝 기반 문자 인식 기술을 활용하여 개선된 VGGNet 모델을 제안하였다. 기존 VGGNet 구조를 확장하여 Convolution Layer와 Batch Normalization을 추가하고, Thin-Plate Spline(TPS) 연산을 적용함으로써 다양한 조명 조건과 왜곡된 텍스트 환경에서도 높은 인식 정확도를 달성할 수 있도록 설계되었다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 STR(Scene Text Recognition) 모델들보다 유의미하게 높은 성능을 보였으며, 특히 STAR-NET 대비 WRA(Word Recognition Accuracy)가 0.441%, Recall이 0.068%, Precision이 0.048% 향상되었다. 이 결과는 제안된 개선된 VGGNet 모델이 의약품 유효기간 관리에서 자동화의 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증한다. 본 논문은 의약품 관리의 효율성을 높이는 데 기여함을 보여주며, 다양한 환경에서 문자 인식 성능을 지속적으로 개선하기 위한 데이터 증강 및 추가 검증의 필요성을 제안하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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