KR0160215B1 - 문서 보관 방법 및 문서 이미지 처리방법 - Google Patents

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Abstract

수표와 같은 문서의 고속의 기계 스캐닝은 디지탈 수표 이미지를 생성하고 이 생성된 이미지는 차후에 검색을 위하여 대용량 저장 장치에 보관 저장한다. 이미지 및/또는 문서는 자동적으로 기계에 의해 재확인되어, 서스펙트 화질을 갖는 이미지 및/문서를 식별한다. 서스펙트 이미지 및/또는 문서에 대한 기계의 재확인은 거부 혹은 수락 결정을 제공한다. 단지 수락 가능한 문서만이 보관된다. 수락된 문서는 대형의 데이타 그룹을 형성하여, 대형의 데이타 그룹은 각 개별 문서에 대한 저장 위치 식별자를 포함한다. 이러한 각각의 데이타 그룹용으로 인덱스가 저장되고, 각각의 문서의 저장 위치는 대형의 데이타 그룹내에 포함된다. 디지탈 이미지는 선택적으로 시각적 이미지로 변환되고, 사용자가 이들 시각적 이미지를 재확인한다. 기계의 수락/거부 결정을 조정하는데 사용자의 재확인이 이용되어, 올바른 방식으로 수락/거부 결정을 행하도록 기계를 학습시킬 수 있다.

Description

문서 보관 방법 및 문서 이미지 처리 방법
제1도는 본 발명에 따른 보관 서브시스템을 포함하는 이미지 보관 및 검색 시스템의 일반적 구성을 도시한 도면.
제2도는 본 발명에 따른 보관 서브시스템을 포함하는 제1도의 이미지 보관 및 검색 시스템 토폴로지(topology)를 도시한 도면.
제3도는 본 발명의 보관 서브시스템을 구성하는 주요 구성요소를 도시한 도면.
제4도는 제3도의 실시예의 포착/보관 작업 흐름을 도시한 도면.
제5도는 본 발명에 따라 DDS 그룹 파일을 저장하는 순차적인 방법 및 각각의 파일이 계층적 인덱스를 포함하는 방식을 도시한 도면.
제6도는 제3도의 화질 분석 처리부가 사용자의 선택에 의해 자동 모드 혹은 사용자 개입 모드에서 어떻게 선택적으로 동작하는지를 도시한 도면.
제7도는 본 발명의 작업 흐름 동작을 도시한 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
10 : 이미지 보관 및 검색 시스템 11 : 보관 서브시스템
12 : 분산 검색 서브시스템 24 : 포착 시스템
25 : 서스펙트 이미지 시스템 26 : 보관 시스템
본 발명은 수표(checks)와 같은 문서(documents)를 고속 처리하여 그 문서의 디지탈 이미지를 생성시키는 분야에 관한 것으로, 이들 이미지는 차후의 검색을 위하여 인덱싱되어 대용량 저장 장치에 축적 및 저장된다.
금융기관에서는 통상적으로 수년동안 금융 문서 및 이와 관련된 데이타의 보관기록물을 보존할 필요가 있다. 전형적으로, 이들 보관기록물은 원본의 문서 및/또는 원본의 문서에 대한 마이크로필름 이미지(microfilm image) 형태로 관리된다. 이론적으로는 이미지를 이용한 기법은 이들 보관기록물을 보존하는데 여러 장점을 제공한다. 그러나 실제로 본 발명 이전에는 이러한 수표 등의 보관기록의 경우처럼 수십억개나 되는 문서 이미지를 생성 및 관리할 수가 없었다.
컴퓨터 기반의 이미지 처리 시스템(computer-based image processing system) 혹은 이미지 포착 플랫폼(image capture platform)을 사용하여, 수표 등과 같은 문서를 스캐닝(scan)하고, 그 결과를 대용량 저장 장치에 디지탈로 저장하는 것은 본 기술분야에서 잘 알려져 있다.
본 명세서에서 참조로서 인용된 미국 특허 제 4,888,812 호에는 IBM 3890 고속 문서 판독기/소팅기(IBM 3890 high speed document reader/sorter)를 기반으로 하는 수표 처리 시스템이 개시되어 있는데, 이 시스템은 이미지 스캐너에 수표를 입력하고 그 수표의 화질(image quality)을 모니터링하여, 화질이 불량하면 처리를 인터럽트할 수도 있고, 이미지 데이타를 압축하고, 이미지의 해상도를 제어하고, 이미지 데이타를 병렬로 처리하고, 또한, 자기 저장장치 및 광학 저장장치와 같은 고속 및 저속의 대용랑 저장 장치에 수표 이미지를 저정하는 것과 같은 특징을 제공한다.
본 명세서에서 참조로서 인용된 미국 특허 제 4,941,425 호에는 정보 저장 및 검색 시스템이 개시되어 있는데, 이 시스템에서는 디지탈 카메라가 문서를 스캐닝하여 비디오 이미지를 형성한다. 데이타 처리기(data processor)는 이러한 비디오 이미지에 대응하는 인덱스 정보(index information)를 발생시킨다. 비디오 이미지 및 이에 대응하는 인덱스 정보는 광학 매체의 상이한 영역에 저장된다. 인덱스 정보는 텍스트(text)에 응답하는 자체-인덱스 소프트웨어(self-index software)를 사용하거나 수동으로 키보드를 사용하므로써 발생된다. 또한, 원격 위치에서 액세스하는 것도 가능하다.
본 명세서에서 참조로서 인용된 미국 특허 제 5,170,466 호에는 수표와 같은 문서를 스캐닝하고, 디지탈화하며, 압축하고, 그리고, 보관 모듈(archival modules)에 저장하는 저장/검색 시스템이 개시되어 있다. 여기서 저장된 문서는 워크스테이션 사용자(workstation operators)에 의해 검색 및 처리될 수 있다.
본 명세서에서 참조로서 인용된 미국 특허 제 5,187,750 호에는 계좌 문서 처리를 검사하고 문서르 자기/광학적으로 저장하고 이미지를 포착 및 검색하여 프린트에 출력하는 시스템이 개시되어 있다.
이와 같은 종래 기술에서 대용량의 이미지 보관 시스템(high volume image archive system)을 구축하는데 있어 하나의 주된 장애는 수십억건의 보관 문서의 인덱스를 생성하고 관리하는 것이 실제로 어렵다는 것이었다. 기존의 문서 이미지 저장 장치(전형적으로, 파일폴더 시스템(filefolder system)으로 지칭됨)는 본 발명의 동작에 따라 저장 및 인덱싱되는 항목(items)의 양보다 적어도 1,000배 작은 양의 항목(즉, 전형적으로 백만개 정도의 항목)을 저장 및 인덱싱하도록 설계되어 있다.
전술한 파일폴더 시스템은 전형적으로 각 항목에 대해 단순히 인덱스 레코드(index record)를 할당하는 인덱싱 방법을 이용하고 있다. 이러한 인덱스 레코드는, 고유 식별자(예를 들면, 포착 일자(capture date)와 결합된 문서 포착 시퀀스 번호(document capture sequence number))를 특정의 문서 저장 매체상에서 그 항목의 실제 물리적 위치를 가리키는 포인터(pointer)와 연관시킨다. 그 다음, 저장된 모든 항목에 대한 인덱스 레코드는 전체 항목 파일(all-items file)로 지칭되는 대형의 테이블 또는 파일에 축적된다. 이러한 항목을 탐색하려면, 이 테이블의 항목의 인덱스 레코드를 검색함으로써 탐색된다. 그 다음 이 인덱스 레코드는 문서 저장 매체상에서 그 항목을 위치지정하는데 필요한 정보를 제공한다.
이러한 기존의 컴퓨터 기술로는 전체 항목 인덱스 파일의 크기에 실질적인 제한이 가해지며, 이러한 제한은 수표와 같은 문서의 이미지를 보관하는데 사용되는 대용량의 이미지 보관 시스템의 경우에 요구되는 수십억개의 항목을 처리해야 하는 요건을 충족시키지 못한다.
종래 기술의 경우, 대용량의 이미지 보관 시스템을 구축하는데 있어 또 다른 주요 장애는, 매일 누적적으로 수백만개의 문서를 이미지 포착, 화질 보장, 인덱싱 및 보관한다는 것이 사용자의 개입없이는 실제로 어렵다는 것이다. 예를 들면, 기존의 이미지 파일폴더 시스쳄은 전형적으로 상기 처리에 있어 적어도 인덱싱 및 화질 보장 단계에서 연속적인 사용자의 개입(human intervention)을 요구한다. 매분마다 수천개의 문서를 포착하고, 화질을 보장하고, 인덱싱하고, 보관해야 하는 경우, 사용자의 개입이 문서당 수초정도 밖에 걸리지 않는다 하더라도 이러한 사용자의 개입은 분명히 실용적이지 못하다.
본 발명은 상당수의 문서를 매일 누적적으로 포착, 화질 보장, 인덱싱 및 보관하는 것을 관리하기 위하여 이미징 기법을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 장치, 방법 및 시스템 아키텍쳐를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 본 발명에 따르면 저장된 수십억개의 개별 항목을 인덱싱할 수 있는 계층적 인덱싱 수단이 제공된다.
본 발명은 서스펙트 이미지 및 서스펙트 문서평가(suspect image and suspect document evaluation)를 비롯한 문서 이미지 처리 기법을 제공하는데, 이러한 평가는 서스펙트 이미지/문서를 자동적으로 식별하도록 동작한다. 각 문서에 대해 다수의 디지탈 이미지가 형성된다. 각 디지탈 이미지에 대하여 의심도값(suspiousness values)이 계산되며, 이러한 의심도값은 문서의 보관을 위한 그들의 임계도(criticality)에 따라 가중치가 부여된다.
본 명세서에서 사용되는 문서 혹은 수표라는 용어는 수표와 같은 문서의 잘 알려진 하드 카피(hard copy)를 포함한다. 이러한 수표의 하드 카피는, 예를 들면, 사전인쇄된 그래픽 이미지 및 그래픽 텍스트, MICR 잉크를 사용하여 인쇄된 영숫자 데이타, 수표의 수취인 및 금액과 같이 기계로 인쇄되거나 손으로 기재된 데이타(수기 데이타)를 포함한다.
본 명세서에서 사용된 문서 이미지 데이타 혹은 이미지 데이타라는 용어는, 일반적으로 문서 혹은 수표의 하나 혹은 그 이상의 디지탈 화상(digital pictures)을 의미한다.
본 명세서에서 사용된 코딩된 데이타라는 용어는, 일반적으로 문서 혹은 수표로부터 광학 문자 판독(Optical Charater Reading: OCR), MICR 판독 및 수기 데이타의 기계 판독을 통하여 포착된 데이타를 의미한다.
본 명세서에서 사용된 연관된 데이타(associated data) 혹은 임의로 연관된 데이타(arbitration associated data)라는 용어는 일반적으로 문서 혹은 수표와 연관된 사용자 정의 데이타(user-defined data)를 의미하는데, 예를 들면, 문서 스캐닝시에 사용자가 제공하는 음성 주석 데이타(voice annotation data), 특정 수표 계정(particular checking account)과 연관된 서명 카드(signature card)로부터의 서명일 수있다.
문서 데이타 구조(Document Data Structure : DDS)라는 용어는, 소정의 문서 혹은 수표와 관련된 상기 정의된 이미지 데이타, 코딩된 데이타 및 이와 연관된 데이타의 집합(collection)을 의미한다.
본 명세서에서 사용된 의심도(suspioussness) 혹은 의심도값(suspioussness value)이란 기계 계산(machime computation)에 의한 측정값(measurement)을 의미하는데, 이 측정값은 사용자가 이미지를 보고 이 이미지가 관찰자에게 의미있는 정보를 전송하는지의 여부를 판단하는 시뮬레이션(simulation)값이 된다. 환언하면, 이 측정값은 사용자가 이미지를 수락 가능한 것으로 혹은 수락 가능하지 않은 것으로 결정할 확률을 기계가 측정한 값이 된다.
본 발명은 문서 데이타 구조(DDS)(즉, 디지탈 이미지, 코딩된 데이타 및 연관된 데이타)의 문서 저장장치를 제공한다. 카메라 이미지는 수표를 스캐닝함으로써 형성된다. 그 다음, 각 카메라 이미지로부터 다수의 디지탈 이미지가 도출된다. 예를 들면, 흑백의 전면 이미지(front view, black/white image : FBW), 선명 정도의 전면 이미지(front view, gray scale image : FGS), 흑백의 후면 이미지(back view, black/white image : BBW), 및 선명 정도의 후면 이미지(back view, gray scale image : BGS)를 포함하는 4가지 디지탈 이미지가 수표의 전면 및 후면 카메라 이미지로부터 형성된다.
본 발명의 선택사양적 특징(optional features)에 따르면 이미지/문서, 통상적으로 서스펙트 이미지/문서를 사용자가 재확인할 수 있도록 하고 있다는 것이다. 하나의 문서의 개별 서스펙트 이미지, 한 문서 전체, 및 상당수의 문서(예를 들면, 100,000개의 문서)로 구성되는 단위 처리량(Unit of Work : UofW)의 문서에 대한 화질 분석 결과를 요약한 데이타 및 보고서(reports)가 생성된다.
사용자는 다수의 화질 분석 파라미터(digital quality analysis parameters)를 정의한다. 이들 파라미터와 스캐닝 및/또는 후속적인 이미지 처리동안 검출된 이상 상황(anomalous conditions)을 사용하여, 각 디지탈 이미지, 하나의 문서 및 단위 처리량의 문서에 대한 의심도값이 계산된다. 사용자가 정의한 임계치 이상의 의심도를 갖는 이미지 및/또는 문서는 서스펙트 문서(suspect document)로 식별된다. 문서는 또는 그 문서의 디지탈 이미지로부터 직접 검출된 화질에 무관하게 (예를 들면, 문서의 스캐닝동안 문서 스캐닝 메카니즘에서 검출된 오동작(malfunction)으로 인하여) 서스펙트 문서로서 식별될 수 있다.
한 문서의 개별 이미지, 한 문서 전체 및 단위 처리량의 문서의 수락/거부(accept/refect)에 대한 결정은 각각에 대해 계산된 의심도값 및 화질 수락/거부 파라미터를 근거로 하여 행해질 수 있다. 거부된 하나의 문서의 개별 서스펙트 이미지, 한 문서 전체 및 단위 처리량의 문서는 재포착될 수 있다. 문서 저장은 전형적으로, 수락 결정이 행해진 한 문서의 개별 이미지, 한 문서 전체 및 단위 처리량의 문서에 대해서만 발생된다.
선택사양적으로 사용자는 서스펙트 문서 이미지 혹은 하나이상의 서스펙트 문서 이미지를 갖는 문서와 연관된 문서 이미지를 시각적으로 재확인할 수 있다. 수락/거부 결정은 이러한 시각적 재확인을 근거로 행해질 수 있다. 이 결정은 이미지, 문서 및 단위 처리량의 문서에 대해 기계의 수락/거부 결정을 무효화(override)할 수 있다. 또한, 수락된 문서를 사용자가 재확인하도록 하여 기계의 수락 결정을 검사할 수도 있다. 이처럼 사용자가 기계 동작을 재확인함으로써, 기계의 수락/거부 결정이 사용자가 내린 수락/거부 결정에 보다 근접하게 일치하도록 화질 파라미터를 용이하게 조절할 수 있다. 소정의 사용자 정의 파라미터에 따라, 시스템이 정상 혹은 허용가능한 범위내에서 동작할 때에는 선택사양적인 사용자의 시각적 재확인 단계를 거치지 않고 우회하도록 허용된다.
본 발명은 또한 자기 디스크, 자기 테이프 및 광학 디스크를 포함하는 각종 매체상에 문서를 보다 효율적으로 저장하기 위해, 다수의 DDS를, 예를 들어, 100개의 수표를 대형의 데이타 블록(이 데이타 블록은 제5도에서 DDS 그룹으로 지칭됨)으로 자동적으로 통합하거나 혹은 블록화하는 구성 및 배치를 제공한다.
예를 들면, 순차적으로 포착된 100개의 수표에 해당하는 DDS들이 DDS 그룹으로 통합되어 보관 저장될 수 있다.
본 발명은, 전술한 DDS 데이타 통합 방법과 결합하여, 수십억개의 개별 수표를 인덱싱하는 수단을 제공하며, 또한 검색 성능 및 비용간에 적절한 균형(trade off)을 유지하는 계층적 인덱싱 방법(hierarchical indexing method)을 제공한다.
또한, 본 발명에 따라 각 DDS 그룹을 저장하면, 이 DDS 그룹에 포함되는 각 개별 DDS의 어드레스를 포함하는 DDS 그룹 레벨 인덱스(DDS group level index)가 저장되게 된다. 전형적인 검색 요청에 따라 특정의 DDS가 식별된다. 이 DDS의 식별자 번호는 이 DDS가 위치된 DDS 그룹으로 인도하며, 이 DDS 그룹의 DDS 그룹 레벨 인덱스는 요청된 DDS의 어드레스를 제공하여, 궁긍적으로 DDS의 개별 디지탈 이미지, 코딩된 데이타 및 연관된 데이타 부분을 제공하게 된다.
본 발명의 특징으로서, DDS가 임시로 저장된다. 이 임시 저장은 보관 저장 후에 자동적으로 소거되며, 재사용을 위해 준비된다.
본 발명의 전술한 목적, 다른 모든 목적, 장점 및 특징은 도면을 참조한 후 속하는 본 발명의 상세한 설명으로부터 명확하게 이해될 것이다.
본 발명은 보다 대용량의 이미지 보관 및 검색 시스템의 일부를 형성하는 보관 서브시스템에 관한 것이다. 제 1도에는 이러한 보관/검색 시스템(10)의 통상적인 구성이 개시되어 있다. 본 발명은 일반적으로 보관 서브시스템(11)에 관한 것이다.
제 2도에는 보관/검색 시스템(10)의 토폴로지(topology)가 도시된다. 제 2도는 통신 네트위크(communication network)(15)를 포함하는데, 이 통신 네트워크의 구조는 본 발명에서 중요하지 않다. 통신 네트워크(15)는 원격 사이트 A에 서비스를 제공하기 위해 위치된 토큰링 네트워크(token ring network)(16)와 통신하고, 원격 사이트 B(18)와 통신하며, 로컬 토큰링 네트워크(20)를 구비한 포착 사이트(capture site)(19)와 통신한다. 제 2도는 본 발명을 제한하는 것은 아니며, 사실상, 다수의 이러한 통상적인 유형의 구성(configurations)을 포함할 수 있는데, 이러한 구성은,예를들어, 다수의 포착 사이트, 다수의 로컬 및 원격 사이트 서버(multiple local and remote site servers), 그리고 다수의 로컬 및 원격 클아이언트 워크스테이션(local and remote client workstation)을 구비할 수 있다.
제 1도의 보관 서브시스템(11)은 제 2도의 포착 사이트(19)에 위치한다.
보관 서브시스템(11)은 DDS의 포착, 평가 및 장기간 저장(long-term storage)을 담당하는데, 이들 기능은 비용(cost), 처리 효율(processing efficiency), 화질(image quality)을 최적화하는 방식으로 수행된다. 따라서, 보관 서브시스템(11)은 차후에 용이하게, 낮은 비용으료, 신뢰성 있게 DDS를 찾을 수 있도록 DDS를 포착, 화질 확인 및 저장한다.
보관 서브시스템(11)은 다수의 개별 DDS를 하나의 통합된 DDS 그룹(consolidated DDS group)으로 자동적으로 블록화(block)하여 자기 디스크, 자기 테이프 및 광학 디스크를 포함하는 각종 매체상에 효율적으로 저장하도록 구성 및 배치된다. 보관 서브시스템(11)은 서스펙트 이미지/문서를 자동적으로 평가하고, 의심도(degree of suspiciousness)에 의해 서스펙트 이미지/문서의 순위(ranks)를 매기는 서스펙트 이미지/문서 처리 기능을 포함하여, 사용자가 서스펙트 이미지/문서를 고속으로 재확인할 수 있도록 하며, 하나의 문서의 개별 서스펙트 이미지들과 하나의 문서 전체, 그리고 다수의 문서를 포함하는 단위 처리량의 문서에 대한 데이타를 누적하고 화질 통계(image quality statistics)를 보고(report)한다.
제3도를 살펴보면, 보관 서브시스템(11)은 (1) 이미지 포착, (2) 서스펙트 이미지 처리 및 (3) 이미지 보관의 3가지 처리를 구현하는, 3가지 주요 구성요소, 즉, 포착 시스템(24), 서스펙트 이미지 시스템(25) 및, 보관 저장 장치(27)를 갖는 보관 시스템(26)을 포함한다.
포착 시스템(24)은 보관 시스템(11)에 이미지 포착 기능을 제공한다. 포착 시스템(24)은 (1) 고속 포착 처리부(29)[하나의 실시예로는 IBM 수표 처리 제어 시스템(IBM Check Processing Contral System : CPCS)을 구비한 IBM 이미지 플러스 고성능 트랜잭션 응용 라이브러리 서비스(IBM Image Plus High Performance Transaction Application Library Services : HPTS ALS)가 있다]과, (2) 이미지 데이타베이스(image database)(36)[하나의 실시예로는 IBM 수표 이미지 관리 시스템(Check Image Management System : CIMS)가 있다]와, (3) 이상 상황 검출 처리부(anomalous condition detection process)(130)[하나의 실시예로는 이상 상황 플래그를 발생시키도록 동작하는 IBM 3897이 있다]에 의해 구현된다.
포착 시스템(24)은 수표 등의 문서의 하나 혹은 그 이상의 디지탈 이미지를 생성하며, 이들 디지탈 이미지 각각은 수표의 카메라 이미지로부터 도출된다. 예를 들면, 컴퓨터는 수표의 전면 카메라 이미지 및 후면 카메라 이미지를 조작하여 4개의 디지탈 이미지(FBW, FGS, BBW 및 BGS)를 만들어 낸다.
고속 포착 처리부(29)의 수표 처리 제어 시스템(CPCS) 부분은, 수표의 계좌 번호, 은행의 미국은행협회(ABA) 번호 및 수표의 일련번호를 나타내는 수표의 MICR 문자와 같은 코딩된 데이타를 관리할 수 있도록 한다. 수표 처리 제어 시스템(CPCS)은 또한 예를 들어, IBM 3890/XP 계열의 문서 프로세서(전술한 미국 특허 제 4,888,812 호 참조)를 사용하여 수표 등의 고속 처리를 제어하고, 그 결과를 보고한다.
고속 포착 처리부(29) 및 이미지 데이타베이스(36)의 고성능 트랜잭션(HPTS) 부분은 이미지 데이타를 관리한다. 이미치 처리, 이미지 보관 및 이미지 검색 기능은 고성능 트랜잭션 응용 라이브러리 서비스(HPTS ALS)에 의해 제공되는 소프트웨어상에 구축된다.
서스펙트 이미지 시스템(25)은 (1) 화질 분석(Image Quality Analysis : IQA) 처리부(30), (2) 서스펙트 이미지 재확인(Suspect Image Review : SIR) 처리부(31) 및 (3) 화질 보고(Image Quality Reporting: IQR) 처리부(32)에 의해 구현된다.
화질 분석 처리부 혹은 처리 수단(30)은 서스펙트 문서 이미지를 자동적으로 식별하고 해석하는 일괄 처리(batch process) 시스템이다.
서스펙트 이미지 재확인 처리부 혹은 처리 수단(31)은 선택적으로 사용자가 사용자 워크스테이션에서 서스펙트 이미지를 재확인할 수 있도록 해 준다.
화질 보고 처리부(32)는 화질 분석 처리부(30)로부터의 데이타를 축적하고, 이 데이타를 근거로 보고서를 작성하는 배치 처리 시스템이다.
보관 시스템(26)은 (1) 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)[하나의 실시예로는 IBM 이미지 보관 통합 처리부(Image Archive Consolidation Facility : IACF)이 있다]와, (2) 계층적 저장 액세스 처리부(34)[하나의 실시예로는 IBM 객체 액세스 관리자(Object Access Manager : OAM)가 있다]와, (3) 보관 저장 장치(27)에 의해 구현된다.
일 실시예에서, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)는 고속 포착 처리부(29)의 고성능 트랜잭션 응용 라이브러리 서비스(HPTS ALS) 부분에 의해 제공되는 포착 이미지에 적합한 인터페이스를 제공한다. 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)의 주된 기능은, 고속 포착 처리부(29)에 의해 제공되는 포착 이미지를 DDS 그룹들로 통합하되, 상당수의 문서 이미지를 저장하고 있는 저장 장치(27)에서 최적으로 저장되도록 하고, 차후에 저장 장치(27)로부터 임의의 수의 문서 이미지를 검색할 때 최적의 검색 및 최적의 분리화(unbundling) 혹은 통합해제화(de-consolidation)를 제공하도록 하는 것이다.
계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)는 이미지 데이타베이스(36)의 수표 이미지 관리 시스템(CIMS) 부분으로부터 디지탈 이미지를 복사하고, 이들 이미지를 대형의 DDS 데이타 구조(즉, 디지탈 형태로 문서 이미지 및 정보를 저장하기 위한 대형의 데이타 구조, 종종 BLOBS로 지칭됨)로 통합한다. 이후, 이들 DDS 데이타 구조는 계층적 저장 액세스 처리부(34)의 제어하에 저장 장치(27)로 이동되거나 혹은 저장된다.
계층적 저장 액세스 처리부(34)는 저장 장치(24)로 저장되거나 혹은 저장장치(27)로부터 판독될 DDS 데이타가 저장되거나 검색되도록 한다. 계측적 저장 액세스 처리부(34)는 저장 장치(27)로 어떠한 특정 유형(예를 들면, 자기 혹은 광학저장)이 사용되는지에 무관하게 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)와 저장 장치(27)간에 일정한 인터페이스를 제공한다.
제4도는 제3도의 포착/보관 작업 흐름의 실시예를 도시하고 있다. 전술한 미국 특허 제 4,888,812 호에 개시된 바와 같이 이미지 스캐너(37)는 수표 등을 스캐닝한다. 스캐너 출력은 이미지 포착 시스템(24)으로 제공된다.
포착 시스템(24)은 화질이 의심스러운 문서 이미지, 문서 및 단위 처리량의 문서를 식별한다. 화질 보고 처리부(32)는 화질 분석 처리부(30)에 대한 입력 및 화질 분석 처리부(30)로부터의 출력과 관련하여 상세한 보고서를 제공한다.
포착 시스템(24)은 각 문서의 각각의 디지탈 이미지를 자동적으로 재확인하여, 기계 검출가능한 각종 이상 상황을 찾는 동시에 연관된 스캐닝 장치 및 소프트웨어가 올바르게 동작하는지 검사한다. 문서 이미지 혹은 이와 관련된 데이타에서 이상이 발견되거나 혹은 이미지 포착 시스템의 동작에서 이상 상황이 검출되면, 연관된 이미지 및 문서는 서스펙트 이미지 및 문서로서 플래그가 설정된다. 문서는 이 문서와 관련한 서스펙트 이미지가 없을 때에도 서스펙트 문서로 표시될 수 있다는 데에 주목하여야 한다. 예를 들면, 문서의 스캐닝동안 문서의 이동이 너무 느리거나, 혹은 스캐닝동안 문서의 조명 램프(document illuminaion lamp)가 너무 밝으면, 이 문서는 서스펙트 문서로서 플래그가 설정된다. 포착 시스템(24)은 모든 서스펙트 문서의 리스트, 이와 연관된 서스펙트 식별 플래그(flages)를 데이타 파일로 생성한다. 포착된 모든 이미지 데이타는 이 이미지 데이타가 서스펙트 이미지 데이타인지의 여부에 관계없이 직접 액세스 저장 장치(direct access storage device : DASD)(39)에 저장된다
화질 분석 처리부(30)는 서스펙트 이미지/문서/단위 처리량의 문서 데이타의 통계 분석을 행한다. 예를 들면, 화질 분석 처리부(30)는 이미지 포착 시스템(24)에 의해 서스펙트 이미지로 식별된 각각의 이미지 혹은 서스펙트 문서와 관련된 각 이미지의 화질을 결정하고, 하나 또는 그 이상의 서스펙트 이미지를 갖거나 서스펙트 문서로서 식별된 각 문서의 화질을 결정하고, 또한 하나 이상의 서스펙트 이미지 혹은 문서를 포함하는 각각의 단위 처리량의 화질을 결정한다. 이 결정의 결과는 파일에 누적되어, 서스펙트 이미지/문서의 재확인에 사용되고, 화질 보고 처리부(32)에 의한 화질 보고에 사용된다. 단위 처리량의 문서가 서스펙트 이미지 및 문서를 가지지 않는 경우, 이 특정의 단위 처리량의 문서와 관련하여 이러한 사실이 단순히 기록된다.
파일 분석 처리부(30)는 자동 모드 혹은 검사/사용자 개입 모드로 선택적으로 동작한다. 자동 모드인 경우, 제4도의 참조번호(40)로 도시된 바와 같이, 화질 분석 처리부(30)는 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)와 직접 통신한다. 검사 모드인 경우, 제4도의 참조번호(40, 41)에 도시된 바와 같이, 화질 분석 처리부(30)는 수동 제어하에 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33) 및 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)와 통신한다.
검사 모두 동작의 경우, 예를 들어, 사용자는 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)에서 수락된 단위 처리량의 문서를 재확인할 수 있어서, 자동 모드로 동작할 때 이 화질 분석 처리부(30)의 수락/거부 결정에 관련된 파라미터가 단위 처리량의 문서의 화질에 대하여 적절한 기계 결정(machine determination)을 행하는 올바른 파라미터인지의 여부를 검사할 수 있다. 사용자는 이들 파라미터를 조절함으로써, 화질 분석 처리부(30)가 적절하게 동작하도록 학습(learn)시킬 수 있다.
화질 분석 처리부(30)가 자동 모드로 설정되고, 단위 처리량의 문서 보관될 수 있다고 결정될 때, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33) 및 계층적 저장 액세스 처리부(34)는 저장 장치(27)에 단위 처리량의 문서를 저장한다.
화질 분석 처리부(30)가 검사 모드로 설정되거나, 혹은 화질 분석 처리부(30)가 문서 혹은 단위 처리량의 문서를 거부할 때, 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)는 사용자 단위 처리량의 문서의 이미지를 시각적으로 재확인할 수 있도록 허용한다. 사용자는, 예를 들어, 서스펙트 이미지를 수동으로 재스캐닝(rescan)하여 서스펙트 이미지를 대체할 것을 선택함으로써, 보관 결정을 할 수 있다.
사용자는 단위 처리량의 문서내의 서스펙트 이미지의 일부 혹은 모두에 대한 동적인 시각적 재확인(dynamic visual review)을 근거로 보관/거부 결정을 행하며, 또한 화질 보고 처리부(32)에 의해 발생되는 그 단위 처리량의 문서에 대한 보고서를 사용할 수 있다.
사용자가 서스펙트 이미지의 재확인 처리부(31)에서 단위 처리량의 문서를 수락하는 경우, 보관 처리(즉, 저장 장치(27)에 단위 처리량의 문서를 저장)가 자동적으로 진행되거나 혹은 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)에서 사용자에 의해 수동으로 행해질 수 있다. 사용자가 서스펙트 이미지의 재확인 처리부(31)에서 단위 처리량의 문서를 거부하는 경우, 보관 처리동작은 실행되지 않으며, 이미지 스캐너(image scanner)(37)의 동작에 의해 혹은 저속 재포착 스캐너(도시되지 않음)의 동작에 의해 전체 단위 처리량의 문서를 재포착해야 한다. 거부 결정시 단위 처리량의 문서는 직접 액세스 저장 장치(DASD)(39)로부터 삭제된다.
제4도의 작업 흐름의 일부로서, 화질보고 처리부(32)는 자동적으로, 혹은 사용자의 요구(demand)에 따라, 개개의 단위 처리량의 문서 혹은 화질 분석 처리부(30)의 전체동작시간에 대한 세부 정보 및 요약 정보의 하드 카피 인쇄 출력(hard copy printout)을 제공한다. 따라서 화질 보고 처리부(32)에 의해 서스펙트 이미지 발생 및 화질 분석 처리부(30)에 의한 서스펙트 이미지 처리에 관련된 장기간 및 단기간에 걸친 경항(trends) 및 통계에 대한 평가(evaluation)와 수집(compilation)이 가능해진다. 이 평가와 수집은 사용자 정의 파라미터(operator specified parameters)에 의해 제어된다.
서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)에 의해 사용자는 수락된 문석 혹은 서스펙트 문서의 문서 이미지를 검색(browse)할 수 있다. 이 이미지 검색 기능(image browse function)에 의해 사용자는 서스펙트 이미지 제확인 처리부(31)에서 사용자 정의 단위 처리량의 문서에 포함된 이미지 모두 혹은 소정 부분을 조사할 수 있다. 이 검색 기능은 줌(zoom), 인핸스(enhance), 대체 화면 보이기(show alternative views), 인쇄(print) 등과 같은 특징을 포함한다. 주목할 것은, 이러한 이미지 검색 기능이 단위 처리량의 문서가 여전히 직접 액세스 저장 장치(DASD)(39)에만 존재하는 동안, 즉 단위 처리량의 문서가 아직 보관되지 않은 동안에 발생된다는 점이다. 사용자는 재확인할 문서 이미지의 어떤 문서 식별자(Document Identifier : DI)라도 지정할 수 있지만, 통상 의심도 값의 내림차순으로 이미지를 재확인하는 것이 바람직하다. 사용자는 재확인할 이미지의 문서의 문서 식별자(DI)를 알 필요는 없으며, 대신에 재확인할 이미지의 DDS를 지정할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자는 그 식별자를 사용하여 DDS의 재확인을 지정할 수 있거나 혹은 검토를 위하여 다음의 DDS를 지정할 수도 있다.
제6도에는 사용자의 선택에 의해, 화질 분석 처리부(30)가 자동모드 혹은 사용자 개입 모드에서 어떻게 선택적으로 동작하는지가 예시되어 있다. 전술한 바와 같이, 포착시스템(24)은 화질 분석 처리부(30)에 출력을 제공한다. 화질 분석 처리부(30)가 자동 모드로 설정되고 단위 처리량의 문서의 보관을 수락할 경우, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)와 계층적 저장 액세스 처리부(34)는 사용자의 개입없이 저장 장치(27)에 단위 처리량의 문서를 자동적으로 저정한다.
화질 분석 처리부(30)가 검사 모드 혹은 사용자 개입 모드로 설정된 경우, 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)는 수락된 단위 처리량의 문서 및 거부된 단위 처리량의 문서 모두를 재확인할 기회를 갖는다. 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)에서 사용하느 재확인없이 단위 처리량의 문서를 수락할 수 있으며, 그 결과 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33) 및 계층적 저장 액세스 처리부(34)는 저장 장치(27)에 단위 처리량의 문서를 저장하도록 동작한다. 서스펙트 이미지 재확인 처리부(31)에서 사용자가 단위 처리량의 문서의 일부 혹은 모든 문서 이미지를 검색하는 경우, 사용자는 재확인 후에 단위 처리량의 문서를 수락하거나, 수동적인 저속 스캐너를 사용하여 거부된 단위 처리량의 문서를 재스캐닝하여 불량한 문서 이미지를 대체할 수 있고, 혹은 재확인 후에 단위 처리량의 문서를 거부하고 모든 거부된 단위 처리량의 문서의 재스캐닝을 개시할 수 있다.
제5도와 관련하여, (전형적으로 만개 내지 십만개의 문서 혹은 수표를 포함하는) 단위 처리량의 문서의 각각의 보관가능하도록 될 때, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)는, 계층적 저장 액세스 처리부(34)의 동작에 의해 저장장치(27)에 통합될 테이타를 저장하기에 앞서, 개개의 DDS를 (예를 들어, 각각 100개의 DDS를 포함하는) 보다 대형의 DDS 그룹 혹은 객체(objects)로 통합하거나 패키지화함으로써 단위 처리량의 문서를 처리한다.
이러한 DDS 그룹은 각각 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)에 의해 구성되는 인덱스를 포함한다. 이 인덱스는 DDS 그룹 내의 개별 DDS의 저장 위치 혹은 어드레스를 지정한다. 또한 계층적 인덱스/테이타 통합 처리부(33)는 이러한 각각의 DDS 그룹에 대해 식별키(identifying key)를 생성한다.
제5도는 본 발명에 따른 계층적 인덱스를 도시하고 있는데 이 인덱스는 DDS 그룹 파일을 저장하는 순차적 방법을 정의한다.
제5도의 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(즉, 제3도의 참조번호(33))는 개별 DDS 요소를 보다 대형의 데이타 구조로 통합하도록 동작한다. 제5도에서는 이들 대형의 데이타 구조중 2개의 데이타 구조가 DDS 그룹 N, DDS 그룹 M으로 식별되어 있다. 도시된 바와 같이, DDS 그룹 N은 DDS 그룹 N1,DDS 그룹 N2등을 포함하고, DDS 그룹 M은 DDS 그룹 M1, DDS 그룹 M2등을 포함한다.
이러한 각각의 DDS 그룹은 (예를 들면, DDS 그룹 N에 대한 포인터(45)에 의해) 단일 엔티티(entity)로서 인덱스되고, 그 포인터(45)는 매체불륨 ID(47)와, 이 매체 볼륨에서 DDS 그룹 N 및 그의 인덱스(49)가 저장되는 인덱스 위치(48)를 포함한다.
또한 각 DDS 그룹용으로 저장되는 각각의 인덱스(예를 들면, DDS 그룹 N에 대한 인덱스(49))는 DDS 그룹내의 개개의 각 DDS에 대한 포인터(예를 들면, DDS N1에 대한 포인터(50))를 포함한다.
또한 각각의 저장된 DDS는 DDS의 부요소(sub elements)에 대한 인덱스를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제5도에 도시된 바와 같이, DDS N5는 DDS N5의 각종 이미지 뷰, DDS N5용의 코딩된 데이타 및 DDS N5에 대한 음성 데이타 등의 다른 관련 데이타를 포함하는 저장 장소(51)를 가리키는 포인터를 포함한다.
제5도에서 문서 레벨 인덱스(document level index)(52)로서 도시된 것 대신에 각각의 DDS 부요소가 그의 길이 및 유형에 대하여 자체식별(self-identify) 될 수도 있으며, 이것에 의해 간단한 데이타 파싱 방안(data parsing scheme)을 사용하여 DDS의 부요소를 위치지정할 수 있다.
제5도의 라이브러리 레벨 인덱스(library level index)(60)는 참조번호(45),(46) 등으로 식별되는 포인터 혹은 레코드의 세트를 포함하며, 각 레코드는 특정의 DDS 그룹을 가리킨다. 보관장치의 저장 크기 및 각 매체 볼륨의 저장 크기에 따라, 매체 볼륨당 하나의 라이브러리 레벨 인덱스(60)가 있을 수 있거나, 혹은 라이브러리 레벨 인덱스가 직접 액세스 저장 장치(DASD)와 같은 별도의 고속 액세스 매체상에 유지되거나 혹은 메모리에 유지될 수 있다.
제5도의 계층적 방안을 임의의 수의 레벨로 확장하여, 인덱스 통합 레벨을 확장할 수가 있다.
제3도의 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)의 요청에 따라 계층적 저장 액세스 처리부(34)는 그룹 N과 같은 DDS 그룹을 저장 장치(27)에 저장한다. 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)는 저장장치(27)에 성공적으로 보관된 모든 DDS 그룹의 레코드를 생성시킴으로써, 지정된 DDS그룹을 이미지 데이타베이스 처리부(36)의 수표 이미지 관리 시스템(CIMS) 부분으로부터 삭제하고, 그것에 의해 이미지 데이타베이스 처리부(36)의 수표 이미지 관리 시스템(CIMS) 부분과 관련된 저장 공간을 해방하는 것이 가능하다.
하나의 DDS 그룹으로 통합되는 DDS의 수는 사용자에 의해 정의될 수 있고, 저장 장치(27)의 저장 특성에 맞도록 이 수를 변경할 수 있다.
계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)에 의해 형성되는 모든 DDS 그룹은, 관련 이미지 데이타의 어드레스, 코딩된 데이타의 어드레스 및 다른 데이타의 어드레스를 포함하는 제5도의 참조번호(52)와 같은 문서 레벨 인덱스를 포함할 수 있다. 차후에 DDS 그룹을 검색할 때, 이 인덱스(52)를 사용하여 DDS 그룹의 인덱스(52)의 세분성(granularity)에 따라 DDS 그룹내의 데이타로 직접 액세스할 수 있다.
계층적 저장 액세스 처리부(34)는 먼저 DDS 그룹의 인덱스(52)를 검색함으로써 필요한 항목의 어드레스를 식별하고, 다음으로 지정된 DDS를 검색할 수 있으며, 그후 지정된 DDS 항목이 저장 장치(27)로부터 검색된다.
계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)가 검색 모드로 동작할 때, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)는 먼저, 어느 DDS 그룹이 요청된 항목을 포함하고 있는가를 결정한다. 예를 들면, DDS N1내에 포함된 코딩된 데이타에 대한 요청은 DDS 그룹 N에 포함되는 것으로 알려져 있다. DDS 그룹 N의 인덱스(49)가 저장 장치로부터 검색되고, DDS N1의 코딩된 데이타의 어드레스가 판독되고, 이 어드레스를 사용하여 저장장치(27)로부터 코딩된 데이타를 인출(fetch)한다.
DDS 그룹 N에 포함된 모든 DDS를 보관 저장 장치로부터 검색하기 위해서는, 계층적 인덱스/데이타 통합 처리부(33)로부터의 검색 요청은 단지 DDS 그룹내의 최초의 DDS의 어드레스만을 포함하면 된다. 이러한 검색 요청에 따라, 저장 장치(27)로부터 모든 DDS 그룹 N의 DDS들이 인출된다.
특정 DDS 혹은 DDS의 일부(예를 들어, DDS N5)가 요청될 때에는, 이 DDS의 식별자를 지정함으로써 보관 저장 장치로부터 DDS 그룹 N의 인덱스(49)가 인출된다. 인덱스(49)를 사용하여, DDS 그룹 N내의 DDS N5의 어드레스 혹은 이와 연관된 데이타를 찾아낸다.
제7도는 본 발명의 동작을 도시하는데. 이 동작은 단계(100)에서 수표의 스캐닝으로부터 시작된다. 수표 스캐닝의 결과, 단계(101)에서 다수의 디지탈 이미지가 형성되고, 단계(102)에서 수표의 코딩된 데이타 및 이와 관련된 데이타의 디지탈 레코드가 형성되며, 단계(105)에서 수표의 스캐닝 및 처리 동안의 이상 상황이 검출된다. 단계(103)에서는, 단계(101)에서 제공되는 이미지와 단계(102)에서 제공되는 데이타가 통합되어 DDS로 형성되고, 이 DDS용의 문서 레벨 인덱스가 형성되고, 이 DDS가 일시적으로 저장된다.
단계(104)에서, 사용자는 기계가 디지탈 이미지(101)를 결정할 때 사용하는 다수의 화질 파라미터(digital image quality parameters)를 정의한다.
단계(106)에서, 기계는 화질 파라미터(104), 검출된 이상 상황(105) 및 디지탈 이미지(101)를 사용하여 의심도값을 계산한다. 이 비교의 결과로서 단계(110)에서 임시 수락/거부 결정(tentative accept/reject decision)을 행한다. 단계(106)의 기능의 구성 및 동작의 상세한 설명은 화질 분석 방법 및 장치(Image Quality Analysis Method and Apparatus)라는 명칭으로 1994년 2월 14일 출원된 미국 특허출원 제 08/195,728 호에 개시되어 있으며, 상기 출원은 본 명세서에서 참조로서 인용된다.
단계(110)에서 보관을 수락하기로 결정한 경우, 단계(111)에서 다수의 DDS를 DDS 그룹으로 통합하고, 단계(112)에서 제5도의 그룹 레벨 인덱스를 형성하여 DDS 그룹내의 각 DDS를 위치지정하거나 어드레싱하고, 단계(113)에서 DDS 그룹과 그의 그룹 레벨 인덱스를 보관 저장한다. 이제 단계(121)에서 임시 저장(103)을 소거한다. 단계(122)에서 제5도의 라이브러리 레벨 인덱스를 형성하여 저장 장치(27)내의 각 DDS 그룹을 위치지정하거나 이드레싱하고, 그 후 단계(123)에서 라이브러리 레벨 인덱스를 저장 장치(27) 혹은 직접 액세스 저장 장치(DASD)에 저장한다.
제7도에는 본 발명의 선택사양적 실시예가 도시되어 있는데, 이 실시예에 의하면 단계(140)에서 사용자는 선택적으로 의심스러운 이미지를 시각적으로 재확인할 수 있다. 이러한 재확인에 의해, 단계(141)에서 문서가 선택적으로 재스캐닝되어 새로운 DDS가 형성될 수 있고, 단계(142)에서 사용자가 임시 수락/거부 결정(110)을 무효화(override)할 수 있다. 또한, 제7도는 사용자가 기계에 의한 화질 결정에 동의하지 않을 때, 사용자가 선택적으로 화질 파라미터를 변경할 수 있음을 예시한다. 단계(143)에서는, 기계에 의한 수락/거부 결정(110)이 단계(140)에서의 사용자의 재확인과 일치하도록 화질 파라미터를 조절한다.
본 발명은 바람직한 실시예를 참조하여 기술되었지만, 당업자라면 본 발명의 사상 및 범주를 벗어나지 않고서도 쉽게 다른 실시예를 구현할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 따라서, 전술한 상세한 설명을 본 발명을 제한하려는 것이 아니다.

Claims (7)

  1. 다수의 문서의 각각의 하나 혹은 그 이상의 디지탈 이미지 및 상기 문서와 연관된 디지탈 데이타를 처리하기 위한 기계 기반의 문서 보관 방법에 있어서, ① 하나의 문서를 기계로 스캐닝하여, 상기 문서에 대응하는 하나 혹은 그 이상의 디지탈 이미지 및 연관된 데이타를 형성하는 단계와, ② 상기 스캐닝 동안 및 후속의 이미지 처리 동안 발생할 수 있는 이상 상황을 기계로 검출하는 단계와, ③ 다수의 화질 파라미터를 정의하는 단계와, ④ 상기 정의된 화질 파라미터 및 상기 검출된 이상 상황의 함수로서 상기 다수의 디지탈 이미지에 대한 의심도값을 기계로 계산하는 단계와, ⑤ 상기 기계에 의한 의심도값 계산의 결과에 무관하게 상기 다수의 문서에 대한 기계 스캐닝을 지속하는 단계와, ⑥ 상기 다수의 디지탈 이미지 각각에 대해 상기 기계로 계산된 의심도값에 근거하여 기계로 보관을 권고하는 단계와, ⑦ 보관 권고가 행해졌을 때에만 상기 하나 혹은 그 이상의 디지탈 이미지 및 상기 연관된 데이타를 디지탈 저장 장치에 기계에 의해 보관하는 단계와, ⑧ 상기 기계에 의해 보관하는 단계 이전에, 디지탈 이미지 및 연관된 데이타를 기계에 의해 임시 저장하는 단계와, ⑨ 상기 기계에 의해 보관하는 단계 후에, 상기 임시 저장을 기계에 의해 소거하는 단계와, ⑩ 서스펙트 화질로 이루어진 하나 혹은 그 이상의 디지탈 이미지를 갖는 문서의 디지탈 이미지를 기계에 의해 시각적 이미지로 변환시키는 단계와, ⑪ 상기 시각적 디지탈 이미지에 대해 사용자가 시각적으로 재확인하는 단계와, ⑫ 상기 사용자의 시각적 재확인에 근거하여 사용자가 문서에 대해 수락/거부 결정을 행하는 단계와, ⑬ 상기 화질 파라미터를 변경하여 장래에 상기 기계에 의해 계산된 의심도값과 상기 사용자가 행한 문서에 대한 수락/거부 결정을 일치시키는 단계를 포함하는 기계 기반의 문서 보관 방법.
  2. 제1항에 있어서, 기계를 사용하여 보관하기 위해, 보관이 권고된 문서의 다수의 이미지 및 연관된 데이타를 데이타 그룹으로 통합하는 단계-상기 데이타 그룹은 상기 데이타 그룹내에 통합된 상기 각각의 보관 권고된 문서의 저장 위치를 식별하는 인덱스를 포함함-를 더 포함하며, 상기 기계를 사용하여 보관하는 단계는 상기 디지탈 저장 장치내에 저장된 상기 각각의 데이타 그룹의 저장 위치를 식별하는 단계를 포함하는 기계 기반의 문서 보관 방법.
  3. 제2항에 있어서, 선택된 문서를 포함하는 데이타 그룹의 저장 위치를 정의하여, 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 선택된 문서를 기계를 사용하여 검색하는 단계와, 상기 정의된 데이타 그룹 저장 위치에서 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 데이타 그룹 인덱스를 기계를 사용하여 인출하는 단계와, 상기 인출된 인덱스로부터 상기 선택된 문서의 저장 위치를 기계를 사용하여 판독하는 단계와, 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 선택된 문서를 기계를 사용하여 인출하는 단계를 포함하는 기계 기반의 문서 보관 방법.
  4. 문서 이미지 처리 방법에 있어서, ① 기계를 사용하여 하나의 문서를 스캐닝하여, 상기 문서에 대응하는 다수의 디지탈 이미지를 형성하는 단계와, ② 상기 기계 스캐닝과 관련하여 발생될 수 있는 이상 상황을 검출하는 단계와, ③ 다수의 디지탈 화질 파라미터를 정의하는 단계와, ④ 상기 파라미터 및 상기 검출된 이상 상황에 근거하여 상기 다수의 디지탈 이미지의 각각에 대한 이미지 의심도값을 기계를 사용하여 계산하는 단계와, ⑤ 상기 파라미터 및 상기 계산된 이미지 의심도값에 근거하여 문서 의심도값을 기계를 사용하여 계산하는 단계와, ⑥ 기계를 사용하여 상기 문서 의심도값에 근거하여 문서 수락/거부 결정을 행하는 단계와, ⑦ 각각의 스캐닝된 문서에 대한 상기 문서 수락/거부 결정에 무관하게 전술한 단계들을 반복하여 상기 문서들에 대한 스캐닝을 지속하는 단계와, ⑧ 문서 거부 결정이 행해졌을 때, 상기 거부된 문서를 기계를 사용하여 재스캐닝하는 단계와, ⑨ 기계를 사용하여, 문서 수락 결정이 행해진 다수의 문서들로부터의 다수의 디지탈 이미지를 데이타 그룹으로 통합하는 단계-상기 데이타 그룹은 상기 다수의 디지탈 이미지의 저장 위치를 정의하는 인덱스를 포함함-와, ⑩ 디지탈 저장 장치내에 상기 데이타 그룹을 저장하는 단계-상기 저장 단계는 디지탈 저장 장치내에 저장된 각각의 데이타 그룹의 저장 위치를 식별하는 단계를 포함함-와, ⑪ 기계를 사용하여, 문서 거부 결정이 행해진 문서에 해당하는 디지탈 이미지를 시각적 이미지로 변환하는 단계와, ⑫ 사용자가 상기 시각적 이미지를 재확인하는 단계와, ⑬ 상기 디지탈 화질 파라미터를 변경하여 장래에 상기 기계 수락/거부 결정과 상기 사용자의 시각적 재확인을 일치시키는 단계를 포함하는 문서 이미지 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서, 기계를 사용하여, 선택된 문서를 포함하는 데이타 그룹의 저장 위치를 정의함으로써 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 선택된 문서의 적어도 하나의 디지탈 이미지를 검색하는 단계와, 기계를 사용하여, 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 데이타 그룹의 인덱스를 인출하는 단계와, 기계를 사용하여, 상기 인출된 인덱스로부터 상기 선택된 문서의 저장 위치를 판독하는 단계와, 상기 판독한 저장 위치를 사용하여, 상기 디지탈 저장 장치로부터 상기 선택된 문서의 적어도 하나의 디지탈 이미지를 기계를 사용하여 인출하는 단계를 포함하는 문서 이미지 처리 방법.
  6. 제4항에 있어서, 기계를 사용하여, 상당량의 문서를 스캐닝하여, 상기 문서의 각각에 대하여 적어도 하나의 디지탈 이미지를 형성하는 단계와, 상기 스캐닝된 상당량의 문서의 각각에 해당하는 유사한 상당량의 연관된 데이타를 각각 형성하는 단계와, 기계를 사용하여, 소량의 문서에 해당하는 상기 다수의 디지탈 이미지와 연관된 데이타를 데이타 그룹으로 통합하는 단계와, 상기 데이타 그룹의 저장 위치를 가리키는 라이브러리 레벨 인덱스를 제공하는 단계와, 상기 데이타 그룹내의 상기 디지탈 이미지와 연관된 데이타의 저장 위치를 가리키는 그룹 레벨 인덱스를 제공하는 단계와, 상기 데이타 그룹내의 상기 라이브러리 레벨 인덱스, 상기 그룹 레벨 인덱스, 상기 디지탈 이미지 및 상기 연관된 데이타를 보관하는 단계를 포함하는 문서 이미지 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 데이타 그룹내의 각각의 문서에 대하여, 상기 각각의 문서에 대응하는 상기 디지탈 이미지 및 연관된 데이타의 저장 위치를 가리키는 문서 레벨 인덱스를 제공하는 단계와, 상기 문서 레벨 인덱스를 보관하는 단계를 포함하는 문서 이미지 처리 방법.
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