KR101275645B1 - 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 자기잉크문자(Magnetic Ink Character : MIC) 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자기잉크문자의 규격화된 특성을 이용하여, 수표에 인쇄된 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하고, 이진화된 픽셀 데이터에 나타난 패턴을 파악하여 자기잉크문자의 규격화된 특성과 비교함으로써 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터만으로도 투입된 권류(券類)가 수표인지의 여부를 판단할 수 있는 수표 인식 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 투입된 권류의 영상 데이터로부터 자기잉크문자가 인쇄된 영역의 부분 영상 데이터를 추출하는 단계, 상기 추출된 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하는 단계, 상기 픽셀 단위로 이진화된 각 픽셀의 픽셀값을 이용하여 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 판단하는 단계를 포함하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법을 제공한다.

Description

자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법 {A method of recognizing checks using image data of magnetic ink character band}

본 발명은 자기잉크문자(Magnetic Ink Character : MIC) 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자기잉크문자의 규격화된 특성을 이용하여, 수표에 인쇄된 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하고, 이진화된 픽셀 데이터에 나타난 패턴을 파악하여 자기잉크문자의 규격화된 특성과 비교함으로써 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터만으로도 투입된 권류(券類)가 수표인지의 여부를 판단할 수 있는 수표 인식 방법에 관한 것이다.

수표(手票)는 일정량의 통화를 청구하기 위해 금융기관에 통지하는 협상법률문서로, 거래 사회에서 현금유통량을 감소시켜 고객의 은행 이용도를 한층 높여줌으로써 자금의 동원, 배분의 집중수단과 현금의 손실을 방지하는 현금 대용수단으로 중요한 역할을 하고 있다.

이러한 수표에는 기계 판독이 가능하도록 수표의 앞면 아래 쪽에 규격화된 특수한 자기잉크문자가 인쇄되어 수표번호, 일련번호, 계정번호 등을 기록하고 있다. 우리나라에서도 1979년부터 자기잉크문자가 인쇄된 수표를 공급하기 시작했고, 흔히 알려진 "점선 아래의 앞뒷면은 전산처리 부분이오니 글씨를 쓰거나 더럽히지 마십시오" 라는 문구가 인쇄된 곳의 아랫부분이 바로 MICR(Magnetic Ink Character Recognition) 밴드 부분이다.

위와 같이, 수표의 기계 판독이 가능해짐에 따라 금융자동화기기에서도 수표를 사용할 수 있게 되었고, 금융자동화기기에서 수표를 사용하게 된 초창기부터 현재까지는 수표의 입금부가 현금의 입금부와 따로 분리되어 있었다.

하지만 금융자동화기기가 설치되는 좁은 장소를 보다 효율적으로 활용하기 위해 각 금융기관에서는 현금과 수표의 입금부를 하나로 통합시켜 공간활용성을 극대화시킨 금융자동화기기를 개발했고, 이에 따라 근래 개발된 현금과 수표의 통합 입금부를 구비한 금융자동화기기에서는 금융자동화기기 내부에서 자체적으로 현금과 수표를 구별하여 입금처리 할 수 있는 방법이 사용되고 있는 실정이다.

하지만 종래의 금융자동화기기에서는 독립적으로 구비되어 있었던 수표 투입구로 투입되는 권류가 수표인 것으로 간주되어 바로 당해 권류에 대한 고해상도 영상 데이터를 독취하고 자기잉크문자인식 과정을 거쳤던 것에 반해, 현금과 수표의 통합 입금부를 구비한 금융자동화기기는 기기 내부에서 자체적으로 투입되는 권류가 현금인지 수표인지 구분한 후 수표인 경우에만 자기잉크문자를 인식하고 현금인 경우에는 저해상도의 영상 데이터만으로도 권종의 판별이 가능하므로, 결국 투입된 권류가 현금인지 또는 수표인지의 여부를 신속하게 구분하여 그 각각에 맞는 판별 프로세스를 수행하여야 할 필요성이 제기되었고, 이때 높은 해상도의 영상 데이터를 이용하여 수표인지 여부를 판단한다면 지나치게 많은 시간이 소요되어 현금과 수표의 입금부를 통합시킨 금융자동화기기의 효용이 떨어진다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 현금과 수표의 입금부가 하나로 통합된 금융자동화기기에 있어 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판단할 때, 자기잉크문자의 규격 특성을 이용하여 저해상도의 영상 데이터만으로 신속하게 수표인지의 여부를 판단할 수 있는 인식방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법은, 수표 내에는 자기잉크문자가 정해진 위치에 규격화된 크기로 인쇄되어 있다는 점에 착안하여, 투입된 권류의 저해상도 영상 데이터에서 자기잉크문자가 있을 것으로 예상되는 부분의 부분 영상 데이터를 추출하고, 추출한 부분을 픽셀 단위로 이진화(binary-coded)한 뒤, 이진화된 부분의 픽셀 데이터에 나타난 패턴을 파악하여 자기잉크문자의 규격과 비교함으로써 저해상도의 영상 데이터만으로 자기잉크문자의 인쇄 유무에 대한 판단을 통해 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판단하게 된다.

본 발명에 따른 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법은 자기잉크문자의 규격화된 성질을 이용함으로써 저해상도의 영상 데이터만으로도 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판별하는데 요구되는 충분한 신뢰성을 제공함으로써, 현금과 수표가 혼재되어 투입되는 경우에도 이의 판별을 신속하게 처리할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따라 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터를 이용하여 수표를 인식하는 방법을 순차적으로 보여주는 순서도.
도 2는 투입된 권류의 영상 데이터로부터 자기잉크문자가 인쇄된 부분의 부분 영상 데이터가 추출되는 과정을 설명하기 위한 도면
도 3은 추출한 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화한 결과로서, 각 픽셀에 '0' 또는 '1'이 픽셀값으로 할당된 결과를 보여주는 도면
도 4는 픽셀 단위로 이진화된 영상 데이터를 바탕으로 추출 영역의 영상을 재구성한 결과를 보여주고 있는 도면
도 5 및 도 6은 이진화된 영상 데이터에 기초하여, 이진화를 통해 각 픽셀에 할당된 픽셀값들의 조합을 이용한 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 추출된 영상에 자기잉크문자가 포함되어 있는지의 여부를 판단하는 과정을 설명하기 위한 도면

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하지만, 본 발명은 그 요지를 이탈하지 않는 한 이하의 실시예에 한정되지 않는다.

본 발명의 구체적인 실시예를 설명하기에 앞서 본 발명의 배경을 살펴보면, 최근의 금융자동화기기에서는 통상 투입된 모든 권류에 대해서 일차적으로 고해상도 영상 데이터를 독취하게 되는데, 이는 지폐에 기록된 지폐번호나 수표에 수기로 기재된 금액 등의 정확한 판독을 위해서는 비교적 고해상도의 영상 데이터가 필요하기 때문이다.

그러나, 이와 같이 고해상도의 영상 데이터를 독취하였다고 하더라도, 현금과 수표의 통합 입금부를 구비한 금융자동화기기에서 이런 고해상도 영상 데이터를 이용하여 투입된 권류가 수표인지의 여부를 일일이 확인하다 보면 데이터 처리 시간이 증가하게 되어 전체적인 프로세스가 지연된다는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명에서는 저해상도 영상 데이터만을 이용하여 수표인지의 여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하고 있으며, 이를 위해 본 발명에서는 투입된 권류에 대해 일차적으로 독취된 고해상도의 영상 데이터를 저해상도로 변환하여 사용한다. 본 발명에서, 고해상도라 함은 통상 100dpi(dots per inch) 내지 300dpi의 해상도를 말하고, 저해상도라 함은 통상 30dpi 내지 70dpi의 해상도를 말하며, 이하의 실시예에서는 투입된 권류의 이미지를 200dpi의 고해상도로 독취한 후, 이를 다시 50dpi의 저해상도로 변환한 저해상도 영상 데이터를 이용하여 수표인지의 여부를 판단하는 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따라 자기잉크문자 영역의 저해상도 영상 데이터를 이용하여 수표를 인식하는 방법을 순차적으로 보여주는 순서도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 저해상도 영상 데이터를 이용한 수표 인식 방법은, 투입된 권류의 저해상도 영상 데이터로부터 자기잉크문자 영역의 부분 영상 데이터를 추출하는 단계(S100), 추출한 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하는 단계(S200), 이후, 이를 바탕으로 수표인지의 여부를 판단하는 단계(S300)로 이루어진다.

이때, 인식에 적용되는 영상 데이터는 권류 사용자의 낙서 등 불필요한 문자가 인식되는 것을 최대한 배제하기 위하여 가시광선 영상보다는 적외선 영상 데이터를 사용하는 것이 좋다.

이하, 도 2 내지 도 5에서는 도 1에 도시된 각 단계에 대하여 보다 구체적으로 상세하게 설명한다.

도 2는 도 1에 도시된 자기잉크문자 영역의 부분 영상 데이터를 추출하는 단계(S100)에서 투입된 권류의 영상 데이터로부터 자기잉크문자가 인쇄된 부분의 부분 영상 데이터가 추출되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 S100 단계에서는 투입되는 권류의 전면 및 후면 영상 데이터로부터 각각 상, 하부의 막대 형태의 특정 영역(도면에 점선으로 표시된 영역)에 대한 부분 영상 데이터를 추출한다.

이와 같이, 투입되는 권류의 네 부분의 부분 영상 데이터를 추출하는 이유는 수표가 어떤 방향으로 투입되더라도 수표에 기재된 자기잉크문자 영역을 추출해낼 수 있도록 하기 위한 것으로서, 상술한 바와 같이 부분 영상 데이터를 추출함으로써 수표의 전면 하단부에 규격화되어 인쇄되는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 투입되는 수표의 투입방향과 무관하게 추출할 수 있게 된다.

도 2에서 특정하고 있는 추출 위치에 대해서 더욱 상세히 설명하면, 수표에 자기잉크문자가 인쇄되는 영역은 각 국가별로 그 위치에 약간씩의 차이가 존재하기는 하나 비교적 유사한 규격을 따르고 있으며, 그에 따르면 통상 자기잉크문자는 수표 전면의 하단으로부터 3~7㎜ 떨어진 위치에 인쇄되고, 인쇄되는 자기잉크문자는 대략 3㎜정도의 높이를 가지고 있다.

즉, 도 2에 도시된 바와 같이, 투입되는 수표의 전면 및 후면의 영상 데이터에서 각각 두 부분씩 총 네 부분의 부분 영상 데이터를 추출하되, 각각의 부분 영상 데이터를 투입되는 수표의 상, 하측 단부에서 3㎜ 떨어진 위치에서부터 최대 7㎜의 높이를 갖는 막대 형태로 추출하게 되면, 추출된 네 부분의 부분 영상 데이터 중 적어도 하나에 자기잉크문자가 포함되게 된다.

하지만 본 발명에 따른 수표인식방법을 적용함에 있어서는, 추출된 부분 영상 데이터 내에 자기잉크문자가 인쇄된 부분의 영상이 반드시 모두 포함되어야 할 필요는 없으며, 자기잉크문자 영상의 일부분(영상 데이터의 변환 해상도에 따라 차이가 있지만 보통 자기잉크문자 높이의 2/3이상)이 포함되는 정도이면 충분하다(이와 관련하여 자기잉크문자의 일부분만이 추출된 부분 영상 데이터 내에 포함된 경우 본 발명에 따른 수표인식방법의 적용은, 도 5 및 도 6를 참조하여, 픽셀단위로 이진화된 데이터를 바탕으로 수표인지의 여부를 판단하는 단계(S300)를 설명할 때 구체적으로 설명하기로 한다).

바람직한 실시예의 한 예로써, 이하에서는 도 2에 도시된 바와 같이, 투입되는 수표의 전면 및 후면의 영상 데이터에서 각각 상, 하 두 부분씩 총 네 부분의 부분 영상 데이터를 추출하되, 투입된 권류의 상, 하 단부로부터 각각 4㎜ 떨어진 위치부터 5㎜의 폭을 갖는 막대 형상의 부분 영상 데이터를 추출하는 경우를 설명하기로 한다.

이때, 상술한 부분 영상 데이터를 추출함에 있어서는, 통상 자기잉크문자가 수표의 좌, 우 가장자리(측면)로부터 8㎜ 떨어진 위치에 인쇄되는 것을 고려하여, 양 측면으로부터 8㎜까지는 제외하고 막대 형태로 부분 영상 데이터를 추출한다.

도 2에 도시된 예시에서는, 상술한 바와 같이 추출된 5㎜ 폭의 부분 영상 데이터 내에 수표가 인쇄된 자기잉크문자의 영상이 모두 포함되는 경우를 보여주고 있으며, 이하의 도 3 내지 도 6에서도 도 2에 도시된 실시예를 바탕으로 본원 발명의 수표인식방법을 설명하겠으나, 이미 앞에서 언급한 바와 같이 본원 발명은 상기한 실시예에 한정되어 적용되는 것은 아니며, 추출된 부분 영상 데이터에 자기잉크문자의 적어도 2/3 이상이 포함되는 경우이면 모두 적용이 가능하다(이와 관련하여서는 후술하는 도 3 내지 도 6의 설명에서 보다 구체적으로 설명하기로 한다).

이하에서는 도 3 및 도 4를 참조하여, 도 1에 도시된 부분 영상 데이터의 픽셀 단위 이진화 단계(S200)를 설명한다.

도 3은 추출한 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화한 결과로서, 각 픽셀에서 독취된 데이터 값에 따라 해당 픽셀에 '0' 또는 '1'이 픽셀값으로 할당된 결과를 보여주는 도면이다.

이렇게, 독취된 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하는 이유는 권류에 인쇄된 문자를 더욱 정확하고 신속하게 인식하기 위해서 권류에 인쇄된 문자와 권류 바탕과의 대조도를 높여 단순화시킬 필요성이 있기 때문이다. 즉, 부분 영상 데이터 중 문자가 인쇄된 픽셀과 인쇄되지 않은 픽셀의 대조도를 높이는 방법으로 단순화시켜 정확히 구분함으로써 후술할 픽셀 단위로 이진화된 데이터를 바탕으로 자기잉크문자의 규격과 비교하는 단계의 신속성, 정확성을 높일 수 있다.

이를 위해, 본 실시예에서는 독취된 부분 영상 전체에 대한 밝기의 평균값을 기준으로 평균보다 어두운 부분에 데이터 '1'을 할당하고, 평균보다 밝은 부분에 데이터 '0'에 할당하는 방법을 이용하여, 문자가 인쇄된 픽셀과 그렇지 않은 픽셀을 명확하게 구분하고, 이렇게 이진화된 데이터에 드러난 패턴을 바탕으로 규격화된 자기잉크문자와의 규격특성비교(도 5 내지 도 6에서 설명)를 통해 자기잉크문자의 인쇄여부를 정확하게 판별할 수 있게 된다.

도 3에서는 추출된 부분 영상 데이터에 자기잉크문자 '0'과 '5'가 인쇄된 경우를 예시적으로 도시하고 있다. 도 3에서 픽셀 단위로 이진화된 데이터가 10×n 행렬의 형태로 나타나는 것은 50dpi 해상도의 영상에서 1pixel은 대략 0.5㎜ 정도의 폭을 갖게 되고, 이에 따라 폭 5㎜로 추출된 부분 영상 데이터의 이진화 결과는 10개의 행을 가지는 것으로 나타날 수 있기 때문이다.

도 4는 , 도 3에서와 같은 방법을 통해 픽셀 단위로 이진화된 영상 데이터를 바탕으로, '1'의 값을 갖는 픽셀을 흰색으로 처리하고, '0'의 값을 갖는 픽셀을 검은색으로 처리한 영상을 보여주고 있는 도면이다.

도 4에서 나타나는 바와 같이, 본 발명에 따른 픽셀 단위의 이진화 과정을 거친 영상은 추출 부위에 포함되는 문자 인쇄 영역과 배경 영역이 뚜렷하게 구별되고 있음을 확인할 수 있다.

도 5 및 도 6은, 도 3에서와 같이 픽셀 단위로 이진화된 영상 데이터에 기초하여, 이진화를 통해 각 픽셀에 할당된 픽셀값들의 적절한 조합을 이용한 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 추출된 영상에 자기잉크문자가 포함되어 있는지의 여부를 판단함으로써, 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판단(S300)하는 본원 발명의 수표인식방법을 설명하기 위한 것으로서, 이하에서는 이들 도면을 참고하여 본원 발명에 따른 수표인식방법을 구체적으로 설명하기로 한다.

이진화 결과 얻은 픽셀값들의 적절한 조합을 이용한 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 추출된 영상에 자기잉크문자가 포함되어 있는지의 여부를 판단하기 위해서는 먼저 일차적으로, 도 5에 도시된 바와 같이 행방향(도시된 행렬의 열(column)이 증가하는 방향)으로 픽셀에 할당된 데이터를 각 행별로 합산하고(horizontal projection), 그 결과 얻은 도 5 오른쪽의 10×1 행렬을 분석하여 투입된 권류에 인쇄된 문자의 이진화된 픽셀값들이 자기잉크문자의 높이 규격을 만족시키는지 확인한다

상기 10×1 행렬의 분석은 행렬의 열방향(도시된 행렬의 행(row)이 증가하는 방향)으로 데이터가 0이 아닌 부분이 연속적으로 다섯 픽셀 이상 계속되는지 검토하는 과정으로 이루어진다. 이때, 검토방향은 수직방향이기만 하면 되고, 도 5에 도시된 것처럼 반드시 아래에서 위로 올라가는 방향이어야 하는 것은 아니다.

만약, 상기 검토결과 0이 아닌 데이터가 다섯 픽셀 이상 계속되지 않는다면 당해 띠에는 자기잉크문자가 없는 것으로 판단되어 이 단계에서 바로 투입된 권류는 수표가 아닌 것으로 판별된다.

이때, 인쇄된 문자의 이진화된 데이터가 자기잉크문자의 높이 규격을 만족하는지 판단하기 위해 상기와 같이 0이 아닌 데이터가 다섯 픽셀 이상 계속되는지 검토하는 이유는 자기잉크문자의 규격에 관한 국제표준에 따르면, 자기잉크문자를 구성하는 각 숫자와 기호의 높이는 대략 3㎜이고, 문자의 기울기가 최대로 허용되는 정도는 권류의 하단 모서리(긴 변)의 수직선을 기준으로 하여 좌우로 ±1.5°인데, 본 실시예에서 채택한 50dpi 해상도의 영상에서는 자기잉크문자의 높이는 약 6 내지 7 픽셀 정도로 나타나고(문자가 기울어진 경우에도 6 픽셀 이상이다), 이미 상술한 바와 같이 본 발명은 자기잉크문자 영역의 적어도 2/3 이상을 포함하도록 부분 영상을 추출하게 됨에 따라(자기잉크문자의 2/3 이상이 포함되는 경우, 이진화된 데이터의 적어도 5 픽셀에서 문자인쇄영역이 검출됨), 0이 아닌 데이터가 적어도 다섯 픽셀은 계속되어야만 자기잉크문자의 높이 규격을 만족시킨다고 분석할 수 있기 때문이다. 위와 같은 과정을 거쳐 인쇄된 문자가 자기잉크문자에 해당하는지에 대한 일차적 판단이 이루어진다.

상기 판단결과 0이 아닌 부분이 다섯 픽셀 이상 계속된다면 자기잉크문자의 높이규격을 만족시키는 문자가 인쇄된 것으로 판단하고, 이후 이차적으로, 도 6에 도시된 바와 같이 열방향(도시된 행렬의 행(row)이 증가하는 방향)으로 픽셀에 할당된 데이터를 합산하고(vertical projection), 그 결과 얻어진 도 6 하단의 1×n 행렬을 분석하여 인쇄된 문자의 픽셀값들이 자기잉크문자의 너비 규격을 만족시키는지 확인한다.

상술한 바와 같이 이진화된 데이터는 10개의 행과 n개의 열로 이루어진 행렬 형태가 되고, 행렬의 열(column)에 적힌 데이터를 열방향으로 더할 때는 각 열에 기재된 모든 행의 데이터를 더할 필요 없이, 도 5의 오른쪽에 도시된 10×1 행렬에서 0이 아닌 데이터가 연속된 다섯 픽셀이 검출되는, 마지막 다섯 번째 행부터 다시 0이 아닌 데이터를 검색하기 시작한 행 쪽으로(곧, 도 5의 10×1 행렬에 도시된 방향의 역방향을 말하며, 본 실시예에서는 도 6에 도시된 바와 같이 수직 아래 방향을 말한다) 10×n 행렬의 데이터를 각 열별로 합산하는 단계를 수행한다. 이때, 각 열의 모든 행에 나타난 데이터를 더하지 않는 이유는 연산의 수를 줄여 검토시간을 단축하기 위함이다.

상기 열방향으로 픽셀에 할당된 데이터를 합산하는 연산의 수행 결과, 1×n 행렬에 0과 0이 아닌 숫자가 반복되어 나열된 결과를 얻는데, 이 경우 0이 아닌 숫자가 연속하여 2 내지 6개 픽셀인 픽셀 그룹이 10개 이상 존재하면 투입된 권류에 인쇄된 문자가 자기잉크문자의 너비규격을 만족시키는 것으로 판단한다.

도 6을 참조하면, 상기 1×n 행렬에는 각 픽셀에 0이 아닌 4, 1, 1, 1, 4가 연속되는 그룹과 3, 2, 2, 3이 연속된 그룹이 존재하고 두 그룹의 경계는 0, 0 인 결과가 획득된 것을 확인할 수 있다.

첫 번째 그룹의 경우, 수직방향으로 더하는 연산이 수행된 결과가 4, 2, 2, 2, 4가 아니라 4, 1, 1, 1, 4인 이유는, 도 5에 도시된 10×1 행렬에서 픽셀의 데이터가 '30'인 지점이 바로 픽셀에 할당된 데이터가 0이 아닌 연속된 다섯 번째 행(10×1 행렬의 네 번째 행)이므로, 본 실시예에서는 그 행부터 다시 아래로 수직방향 더하기 연산을 수행하기 때문에, 도 5에 도시된 10×n 행렬의 세 번째 행의 데이터들이 당해 수직방향 더하기 연산을 수행하는 단계에 포함되지 않았기 때문이다. 두 번째 그룹이 4, 3, 3, 4가 아니라 3, 2, 2, 3인 이유 또한 마찬가지로 세 번째 행의 데이터들이 연산에 포함되지 않았기 때문이다.

상기 0이 아닌 숫자가 연속으로 나타나야 하는 픽셀의 수가 2 내지 6개인 이유는 자기잉크문자 규격에 관한 국제표준에 따르면 자기잉크문자의 폭은 약 1.3㎜ 내지 2.4㎜인데 최대로 허용되는 문자의 기울기가 ±1.5°인 것을 감안하더라도, 본 실시예에서의 50dpi 해상도의 영상인 경우 연속하는 픽셀이 2개(약 1㎜) 내지 6개(약 3㎜) 범위에 있어야만 인쇄된 문자가 자기잉크문자의 너비규격을 만족하는 것으로 판단할 수 있기 때문이다.

즉, 수직방향으로 데이터를 더하는 단계를 수행하고 얻어진 1×n 행렬에 0이 아닌 숫자가 연속하여 2 내지 6개인 픽셀 그룹이 10개 이상 존재하지 않는 경우(통상 수표에는 10개 이상의 자기잉크문자가 인쇄되기 때문이며, 이는 금융자동화기기에서 취급하는 수표의 종류에 따라 변경될 수 있다), 독취된 이진화 결과 패턴은 자기잉크문자를 나타내는 것이 아닌 것으로 판단하고, 10개 이상 존재하면 비로소 수표에 기재된 문자가 자기잉크문자인 것으로 판단한다.

본 발명에서는, 위와 같은 방법을 통해, 저해상도의 영상 데이터만으로도 추출된 부분 영상 데이터에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 정확하고 신속하게 파악할 수 있으며, 이에 따라 상기 도 2에서 나타난 바와 같이 투입되는 권류의 네 부분에서 추출된 부분 영상 데이터 중 적어도 어느 하나에 자기잉크문자가 인쇄되어 있다고 판단되면, 투입되는 권류가 수표인 것으로 판단하고, 그렇지 않은 경우, 수표가 아닌 것으로 판단할 수 있게 된다.

이상의 실시예에서는 투입된 권류의 영상 데이터를 50dpi의 해상도로 변환하여 본 발명에 따른 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법을 설명하고 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 적용되는 해상도에 따라 본 실시예의 판단에서 적용되는 구체적인 판단기준수치가 다양하게 변경될 수 있음은 물론이다.

또한, 본 발명에 따른 수표 인식 방법을 적용하면, 수표로 판단되는 권류의 경우, 그 판단과정에서 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄된 영역의 위치를 파악할 수 있으므로, 이를 활용하여 수표의 MICR 판독부에 투입된 권류의 자기잉크문자 인쇄위치정보를 제공함으로써, MICR 판독부의 판독 효율 및 정확도를 향상시킬 수 있다.

본 발명에 따른 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법은 저해상도 영상 데이터에서 자기잉크문자가 인쇄된 것으로 예상되는 부분을 추출하여 저해상도 영상 데이터의 작은 부분만을 수표인식에 사용하고, 상기 추출된 부분 영상 데이터를 이진화하여 이진화 결과 나타난 패턴을 자기잉크문자 규격과 비교함으로써 자기잉크문자가 당해 추출된 부분 내에 인쇄되어 있는지의 여부를 확정하는 방법으로 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판단하는바, 저해상도 영상 데이터를 이용하므로 고해상도 영상 데이터를 처리하는데 드는 시간을 단축할 수 있으며, 자기잉크문자의 규격화된 성질을 이용함으로써 저해상도 영상 데이터만으로도 수표임을 구별해내는데 요구되는 신뢰성을 확보할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (7)

1. 금융자동화기기에 투입된 권류의 영상 데이터를 이용하여 투입된 권류가 수표인지의 여부를 판단하는 수표인식방법에 있어서,
   투입된 권류의 영상 데이터로부터 자기잉크문자가 인쇄된 영역의 부분 영상 데이터를 추출하는 단계;
   상기 추출된 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하는 단계;
   상기 픽셀 단위로 이진화된 각 픽셀의 픽셀값을 이용하여 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 판단하는 단계;를 포함하여 구성되되,
   상기 픽셀 단위로 이진화된 각 픽셀의 픽셀값을 이용하여 자기잉크문자의 규격 특성과의 비교를 통해 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 판단하는 단계에서는,
   상기 픽셀 단위로 이진화된 각 픽셀의 픽셀값으로 이루어지는 매트릭스 형태의 부분 영상 데이터를 바탕으로,
   상기 매트릭스 형태의 부분 영상 데이터의 각 행별 픽셀값을 합산한 결과값과 각 열별 픽셀값을 합산한 결과값을 이용하여 자기잉크문자의 인쇄규격과 비교함으로써 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 투입된 권류의 영상 데이터는 30dpi 내지 70dpi의 해상도를 갖는 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 투입된 권류의 영상 데이터로부터 자기잉크문자가 인쇄된 영역의 부분 영상 데이터를 추출하는 단계는,
   투입된 권류의 전면 및 후면 영상의 상단 및 하단에서 각각 추출되는 총 네 부분의 부분 영상 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 부분 영상 데이터는,
   상기 투입된 권류의 전면 및 후면 영상의 상단 및 하단의 단부로부터 각각 4㎜ 이격된 지점으로부터 5㎜의 폭을 가지며, 권류의 양 측면으로부터 각각 8㎜씩 이격된 막대 형태의 부분 영상 데이터인 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 추출된 부분 영상 데이터를 픽셀 단위로 이진화하는 단계에서는,
   추출된 부분 영상 전체에 대한 밝기의 평균값을 기준으로 하여 각각의 픽셀별로 해당 픽셀의 밝기가 평균값보다 밝으면 데이터 '0'을 당해 픽셀에 할당하고, 픽셀의 밝기가 평균값보다 어두우면 데이터 '1'을 당해 픽셀에 할당하는 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 투입된 권류에 자기잉크문자가 인쇄되어 있는지의 여부를 판단하는 단계에서 파악된 자기잉크문자 인쇄위치정보를 상기 금융자동화기기의 MICR 판독부로 제공하는 단계;
   를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 자기잉크문자 영역의 영상 데이터를 이용한 수표인식방법

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