KR102635429B1 - 지적기록물 관리 서비스 제공 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 다양한 실시예에 따른 지적기록물 관리 서비스 제공 방법이 개시된다. 상기 방법은: 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득하는 단계; 상기 스캔 이미지를 보정하는 이미지보정 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 개인정보 마킹 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계; 상기 전산화 공정이 완료된 이미지를 기초로 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 단계; 및 사용자 단말기로부터 상기 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 상기 특정 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

지적기록물 관리 서비스 제공 방법{METHOD FOR PROVIDING CADASTRAL RECORDS MANAGEMENT SERVICES}
본 발명은 지적기록물 관리 서비스 제공 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것으로서, 구체적으로 비전자 지적기록물을 전산화하여 관리하기 위한 방법, 장치 및 프로그램에 관한 것이다.
공공기관의 기록물은 보존기한(예를 들어, 영구, 준영구, 10년, 5년, 3년 등)이 지정되고 영구 및 준영구로 지정된 기록물은 「공공기록물 관리에 관한 법률」 및 「공공기록물 관리에 관한 법률 시행령」 등과 같은 관계법령에 의거하여 안전한 보존과 효율적인 기록관리를 위하여 전산화가 이루어지고 있다.
지적기록물은 구토지대장, 측량결과도, 토지이동결의서, 비법인등록대장, 면적측정부 등을 포함할 수 있으며, 대부분의 지적기록물은 민원발급대상에 해당된다. 효율적인 민원발급을 위해 각 지자체는 전산화 사업을 진행하고 있으며, 전산화 과정은 자료준비단계, 자료구축단계, 검사단계로 구분할 수 있다. 자료준비단계에서는 지적기록물을 사전조사하고 반출을 진행하고, 자료 구축단계에서는 자료정리 및 면표시, 해철, 색인입력, 스캐닝, 보정공정을 진행하며, 검사단계에서는 색인 및 이미지데이터에 대한 검증을 실시하고 최종적으로 시스템 업로드 및 보존매체 수록이 이루어진다.
한편, 지적기록물의 디지털화 방법으로 대규모 인력을 동원한 수작업 입력 방식이 존재한다. 이는 방대한 인력비용, 방대한 시간 소요, 제한적 규모의 자료처리 등의 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하고자 자동화 방법이 도입되고 있으나, 자동화에 따른 결과 검증 및 개인정보 보호 등 아직 해결해야 할 문제점이 존재한다.
따라서, 자동화에 따른 결과 검증 및 개인정보 보호 등을 효율적으로 처리할 수 있는 지적기록물 데이터베이스를 구축하고, 이를 관리하기 위한 방법에 대한 수요가 당업계에 존재한다. 이와 관련하여 대한민국 공개특허공보 제10-2008-0104901호는 기록물을 데이터베이스로 구축하는 방법을 개시한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는, 데이터베이스를 구축 공정을 세분화하여 검증의 효율성을 높이고, 개인정보를 보호하며, 시각화된 정보를 제공하여 사용자의 사용성을 높이는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 서버의 지적기록물 관리 서비스 제공 방법은, 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득하는 단계와, 상기 스캔 이미지를 보정하는 이미지보정 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 개인정보 마킹 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계와, 상기 전산화 공정이 완료된 이미지를 기초로 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 단계와, 사용자 단말기로부터 상기 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 상기 특정 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함한다.
실시 예에 따라, 상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는, 상기 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호를 획득하는 단계와, 상기 문서의 종류에 기초하여 유효 문서 영역을 인식하고, 상기 유효 문서 영역에 포함된 적어도 하나의 객체를 기초로 기울기를 조정하는 단계와, 상기 유효 문서 영역이 아닌 여백 영역을 자르고, 상기 유효 문서 영역을 크롭하여 상기 보정된 스캔 이미지를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 시작 권번호 및 상기 끝 권번호를 기초로, 동일한 종류의 문서들을 인식하고, 상기 동일한 종류의 문서들을 동시에 보정할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는, 상기 보정된 스캔 이미지를 제공하고, 상기 보정된 스캔 이미지에서 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 획득하는 단계와, 상기 보정된 스캔 이미지에 대응하는 시작 권번호 및 끝 권번호를 기초로 동일한 종류의 문서들을 인식하는 단계와, 상기 좌표 정보를 기초로 상기 동일한 종류의 문서들 각각의 개인정보 영역을 마킹할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는, 상기 전산화 공정을 수행하는 과정에서, 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식하는 단계와, 상기 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우, 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능한지 여부를 결정하는 단계와, 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능하다고 결정한 경우 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행하고, 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 불가능하다고 결정한 경우 상기 오류 이미지에 대한 재스캔을 요청하는 단계를 포함하고, 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 불가능하다고 결정한 경우 상기 재스캔 요청에 대응하는 재스캔 이미지가 수신될 때까지 상기 오류 이미지에 대한 전산화 공정을 중단할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행하는 단계는, 상기 오류 이미지에 대응하는 문서의 종류에 기초하여, 상기 오류 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 영역을 인식하는 단계와, 상기 객체 영역을 업스케일링 처리하여 보정 이미지를 획득하는 단계와, 상기 보정 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식하는 단계와, 상기 보정 이미지에 오류가 존재하지 않는다고 인식한 경우 상기 오류 보정을 완료하는 단계를 포함하고, 상기 보정 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우 상기 객체 영역에 대한 상기 업스케일링 처리를 추가로 수행할 수 있다.
실시 예에 따라, 사용자 단말기로부터 상기 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 상기 특정 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계는, 상기 특정 정보가 도면인 경우, 상기 도면의 이미지 상에 전산화된 파일을 오버랩하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하고, 상기 전산화된 파일은, 상기 도면의 이미지 상에 포함된 도곽의 경계선을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 전산화 공정과 관련된 통계 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 전산화 공정은, 넘버링 공정, 스캐닝 공정, 상기 이미지보정 공정, 이미지검수 공정, 문서구분 공정, 색인등록 공정, 색인검수 공정, 매핑검수 공정, 기관검수 공정 및 상기 개인정보 마킹 공정 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 통계 정보는, 일일 작업량, 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 전체 공정 진행률 및 현재까지 상기 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 공정과 관련된 통계 정보를 제공하는 단계는, 상기 전산화 공정에 포함된 공정 별 가중치를 획득하는 단계와, 상기 공정 별 가중치를 기초로 상기 넘버링 공정, 상기 스캐닝 공정, 상기 이미지보정 공정, 상기 이미지검수 공정, 상기 문서구분 공정, 상기 색인등록 공정, 상기 색인검수 공정, 상기 매핑검수 공정, 상기 기관검수 공정 및 상기 개인정보 마킹 공정 중에서 상기 통계 정보의 생성에 반영할 공정을 선택하는 단계와, 상기 선택한 공정을 기초로 상기 일일 작업량, 상기 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 상기 전체 공정 진행률 및 상기 현재까지 상기 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함하는 통계 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 하나 이상의 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성되고, 상기 하나 이상의 프로그램은, 지적기록물 관리 서비스 제공 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 지적기록물 관리 서비스 제공 방법에 의하면, 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 과정에서 공정을 세분화하여 검증의 효율성을 높일 수 있으며, 개인정보를 보호하고, 시각화된 정보를 제공하여 사용자의 사용성을 높일 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지적기록물 관리 서비스 제공 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캔 이미지를 보정하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캔 이미지에서 개인정보 영역을 마킹하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전산화 공정의 오류 처리 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 발명내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 서버(100), 사용자 단말기(200) 및 외부 서버(300)를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 시스템은 일 실시예에 따른 것이고, 그 구성 요소가 도 1에 도시된 실시예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
서버(100)는 지적기록물 관리 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 지적기록물은 폐쇄지적도, 공유토지분할관계철, 시행신고철, 환지조서, 토지조사부, 구토지대장, 지세명기장, 면적측정부, 비법인대장, 수치지적부, 도근점표석대장, 이동결의서, 부동산특별조치법 및 측량결과도 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
서버(100)는 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 스캔 이미지를 보정하는 이미지보정 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 개인정보 마킹 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 전산화 공정을 넘버링 공정, 스캐닝 공정, 이미지보정 공정, 이미지검수 공정, 문서구분 공정, 색인등록 공정, 색인검수 공정, 매핑검수 공정, 기관검수 공정 및 개인정보 마킹 공정 중 적어도 하나를 포함하도록 구성할 수 있다.
서버(100)는 공정을 세분화하여 검증의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 본 발명의 서버(100)는 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 과정에서, 개인정보를 보호할 수 있다.
서버(100)는 스캔 이미지에 대한 전산화 공정이 완료된 경우, 전산화 공정이 완료된 이미지를 기초로 지적기록물 데이터베이스를 구축할 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 특정 정보를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 특정 정보를 시각화하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 특정 정보가 도면인 경우, 도면의 이미지 상에 전산화된 파일을 오버랩하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다. 여기서, 도면의 이미지는 스캔된 이미지일 수 있다. 그리고, 전산화된 파일은 도면의 이미지 상에 포함된 도곽(Map Quadrangles)의 경계선이 전자적으로 표현된 파일일 수 있다. 또한, 전산화된 파일은 상술한 전산화 공정을 통해 도면을 기초로 서버(100)가 생성한 파일일 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 서버(100)는 지적기록물 데이터베이스를 제공할 때, 시각화된 정보를 제공하여 사용자의 사용성을 높일 수 있다.
이하, 본 발명의 서버(100)가 지적기록물 관리 서비스를 제공하는 방법의 일례에 대한 설명은 도 3 내지 도 7을 참조하여 후술한다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 웹(Web) 또는 애플리케이션(Application) 기반의 서비스를 제공할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않는다.
서버(100)는 마이크로프로세서, 메인프레임 컴퓨터, 디지털 프로세서, 휴대용 디바이스 및 디바이스 제어기 등과 같은 임의의 타입의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 서버(100)의 하드웨어 구성에 대한 설명은 도 2를 참조하여 후술한다.
한편, 사용자 단말기(200)는 네트워크(400)를 통해 서버(100)와 연결될 수 있으며, 서버(100)에서 제공하는 지적기록물 관리 서비스를 사용하는 사용자의 단말기일 수 있다.
여기서, 사용자 단말기(200)는 예를 들어, 다양한 형태의 컴퓨터 장치를 포함할 수 있다. 자세히 예를 들어, 사용자 단말기(200)는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북과 같은 다양한 단말기 장치를 의미할 수 있다.
사용자 단말기(200)는 단말기의 적어도 일부분에 디스플레이를 포함하며, 서버(100)로부터 제공되는 애플리케이션 혹은 확장 프로그램 기반의 서비스 구동을 위한 운영체제를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기(200)은 스마트폰(Smart-phone)일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자 단말기(200)은, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기, 스마트 패드(Smartpad), 태블릿 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
외부 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 서버(100)와 연결될 수 있으며, 서버(100)가 지적기록물 관리 서비스를 제공하기 위하여 필요한 각종 정보/데이터를 송수신 할 수 있고, 서버(100)가 지적기록물 관리 서비스를 제공함에 따라 생성되는 각종 정보/데이터를 저장 및 관리할 수 있다.
예를 들어, 외부 서버(300)는 지적기록물 관리 서비스에서 이용되는 정보를 저장하는 데이터베이스 서버일 수 있다. 다른 예를 들어, 외부 서버(300)는 지적기록물 관리 서비스에 이용되는 정보를 제공하는 서버일 수 있다.
네트워크(400)는 컴퓨팅 장치, 복수의 단말기 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(400)는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다.
무선 데이터 통신망은 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버의 하드웨어 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 프로세서(110)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(151)을 로드(Load)하는 메모리(120), 버스(130), 통신 인터페이스(140) 및 컴퓨터 프로그램(151)을 저장하는 스토리지(150)를 포함할 수 있다. 여기서, 도 2에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(110)는 서버(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(110)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있으며, 서버(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(120)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 스토리지(150)로부터 컴퓨터 프로그램(151)을 로드할 수 있다. 메모리(120)에 컴퓨터 프로그램(151)이 로드되면, 프로세서(110)는 컴퓨터 프로그램(151)을 구성하는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써 상기 방법/동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있을 것이나, 본 발명의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
버스(130)는 서버(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(130)는 주소 버스(address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는 서버(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 통신 인터페이스(140)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(140)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 통신 인터페이스(140)는 생략될 수도 있다.
스토리지(150)는 컴퓨터 프로그램(151)을 비 임시적으로 저장할 수 있다. 서버(100)를 통해 본 발명의 실시예에 따른 프로세스를 수행하는 경우, 스토리지(150)는 개시된 실시예에 따른 분석을 수행하기 위하여 필요한 각종 정보를 저장할 수 있다.
스토리지(150)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(151)은 메모리(120)에 로드 될 때 프로세서(110)로 하여금 본 발명의 다양한 실시예에 따른 방법/동작을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 상기 방법/동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램(151)은 신경망 모델의 학습과 관련된 다양한 작업과 관련된 다양한 방법들을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지적기록물 관리 서비스 제공 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 비전자적 문서인 지적기록물을 전산화하고, 전산화된 지적기록물을 이용해 지적기록물 데이터베이스를 구축 및 관리하는 지적기록물 관리 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(100)는 지적기록물 데이터베이스를 기초로 정보 검색 및 정보 제공이 가능한 지적기록물 관리 서비스를 제공할 수 있다.
도 3을 참조하면, 서버(100)는 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있다(S110).
예를 들어, 서버(100)는 지적기록물 전산화 작업을 수행하는 사용자 단말기(200), 지적기록물 전산화 작업을 관리하는 외부 서버(300) 또는, 지적기록물 전산화 작업에 이용되는 스캐너로부터 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 지적기록물 관리 서비스와 관련된 사용자 인터페이스를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다. 한편, 지적기록물 전산화 작업을 수행하는 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 지적기록물에 대한 스캔 이미지를 서버(100)로 업로드할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
서버(100)는 스캔 이미지를 획득한 경우, 스캔 이미지에 대한 전산화 공정을 수행할 수 있다(S120). 여기서, 전산화 공정은 이미지 보정 공정 및 개인정보 마킹 공정을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지를 보정하는 이미지보정 공정을 수행할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 스캔 이미지에 포함된 유효 문서 영역을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 유효 문서 영역에 대한 기울기를 조정하고, 유효 문서 영역이 아닌 여백 영역을 잘라낼 수 있다. 추가적으로, 서버(100)는 스캔 이미지와 관련된 시작 권번호 및 끝 권번호를 획득한 경우, 이를 기초로 현재 보정을 수행중인 스캔 이미지와 동일한 종류의 문서들을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 동일한 종류의 문서들을 동시에 보정할 수 있다.
이하, 이미지보정 공정을 수행하는 방법의 일례에 대한 설명은 도 4를 참조하여 후술한다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 개인정보 마킹 공정 수행할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 좌표 정보를 기초로 개인정보 영역을 마킹할 수 있다. 추가적으로, 서버(100)는 스캔 이미지와 관련된 시작 권번호 및 끝 권번호를 획득한 경우, 이를 기초로 현재 마킹을 수행중인 스캔 이미지와 동일한 종류의 문서들을 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 동일한 종류의 문서들을 동시에 마킹 할 수 있다.
이하, 개인정보 마킹 공정을 수행하는 방법의 일례에 대한 설명은 도 5를 참조하여 후술한다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 단계(S120)에서 전산화 공정을 수행하는 과정 중 스캔 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식할 수 있다. 또한, 서버(100)는 인식된 오류를 보정하거나, 재스캔을 요청할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 도 6을 참조하여 후술한다.
서버(100)는 스캔 이미지에 대한 전산화 공정을 완료한 경우, 전산화 공정이 완료된 이미지를 기초로 지적기록물 데이터베이스를 구축할 수 있다(S130).
구체적으로, 서버(100)는 지적기록물 데이터베이스 구축을 위해 기 설정된 순서의 필드 순서를 갖는 사전조사자료(예를 들어, Excel파일)로 데이터베이스를 세팅할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 전산화 공정이 완료된 자료들을 세팅된 데이터베이스에 일괄 등록할 수 있다. 여기서, 사전조사자료는 전산화 공정에 대응하는 공정표일 수 있다. 또한, 공정표는 전산화 공정이 완료된 자료의 형식에 대응될 수 있다. 또한, 사전조사자료는 전산화 공정이 시작된 후 권별로 레이블이 부착되는데, 이를 리스팅한 자료를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사전 조사 자료는 0001-2012년 1월분 이동지결의서, 0002-2012년 2월분 이동지결의서, 0003-2012년 3월분 이동지결의서, 0004-2013년 1월분 이동지결의서 및 0005-2013년 2월분 이동지결의서와 같은 리스트를 포함할 수 있다. 추가적으로, 사전 조사 자료가 입력된 후, 공정 별 가중치가 입력될 수 있다. 여기서, 공정 별 가중치는 전산화 공정과 관련된 통계 정보를 생성할 때 이용될 수 있다.
서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 특정 정보를 검색하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다(S140).
구체적으로, 서버(100)는 지적기록물 데이터베이스에 대한 통합 검색 기능을 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 서버(100)에서 제공하는 지적기록물 관리 서비스에서 검색 조건을 설정한 후 검색버튼을 클릭하면 검색된 결과 목록(예를 들어, 지번 목록)을 확인할 수 있다. 또한, 사용자는 결과 목록 중 어느 하나의 항목을 더블 클릭하는 경우 해당 항목의 이미지를 확인할 수 있다.
또한, 서버(100)는 민원 발급 처리를 위해 검색된 자료(예를 들어, 도면 및 문서)를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다. 여기서, 서버(100)는 도면(예를 들어, 폐쇄지적도, 측량결과도)과 관련된 특정 정보를 사용자 단말기(200)로 제공하는 경우, 전산화된 파일(예를 들어, DXF파일, 측량성과 파일)을 스캔 이미지와 오버랩하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
따라서, 서버(100)는 시각화된 정보를 통해 지적기록물 조회 또는 관리 업무를 수행하는 사용자의 편의성을 높일 수 있다.
추가적으로, 서버(100)는 검색된 스캔 이미지와 관련된 첨부파일을 추가할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 스캔 이미지에 대응하는 추가 정보, 이미지 등을 검색된 스캔 이미지와 맵핑하여 저장할 수 있다.
따라서, 서버(100)는 지적기록물 관리 업무의 효율성을 높일 수 있다.
추가적으로, 서버(100)는 검색된 특정 정보와 관련된 보고서 출력 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 출력형식(예를 들어, 목록출력 또는 그래프출력)을 선택하고 발급(또는 조회)기간을 설정한 후 인쇄버튼을 클릭하여, 특정 정보와 관련된 보고서를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 서버(100)는 전산화 공정과 관련된 통계 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 전산화 공정은 넘버링 공정, 스캐닝 공정, 이미지보정 공정, 이미지검수 공정, 문서구분 공정, 색인등록 공정, 색인검수 공정, 매핑검수 공정, 기관검수 공정 및 개인정보 마킹 공정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 통계 정보는 일일 작업량, 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 전체 공정 진행률 및 현재까지 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 전산화 공정에 포함된 공정 별 가중치를 획득할 수 있다. 또한, 서버(100)는 공정 별 가중치를 기초로 넘버링 공정, 스캐닝 공정, 이미지보정 공정, 이미지검수 공정, 문서구분 공정, 색인등록 공정, 색인검수 공정, 매핑검수 공정, 기관검수 공정 및 개인정보 마킹 공정 중에서 통계 정보의 생성에 반영할 공정을 선택할 수 있다. 여기서, 공정 별 가중치는 전산화 공정에 포함된 세부 공정들 각각에 할당된 값으로, 총 합이 1이 되도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 어느 하나의 공정은 가중치가 0일 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 통계 정보를 생성할 때 어느 하나의 공정을 제외한 상태로(즉, 가중치 값이 존재하는 세부 공정들을 선택하여) 통계 정보를 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 지적기록물 중 도면으로 된 측량결과도 및 지적도는 1면당 입력되는 지번이 많아 색인등록에 대한 가중치가 상대적으로 높게(예컨대, 0.3 내지 0.4) 설정될 수 있다. 한편, 이동지결의서는 신청서에만 지번을 입력하기 때문에 가중치가 상대적으로 낮게(예컨대, 0.2) 설정될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
그리고, 서버(100)는 선택한 공정을 기초로 일일 작업량, 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 전체 공정 진행률 및 현재까지 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함하는 통계 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 전산화 공정을 수행하는 복수의 작업자의 사용자 단말기(200)로부터 작업량에 대한 정보를 수신하여, 작업자 별 일일 작업량을 인식할 수 있다. 이 경우, 사용자는 작업기간을 선택하고 작업자별 작업량 작성 버튼을 클릭하여, 작업자별 일일 작업량을 확인할 수 있다.
다른 예를 들어, 서버(100)는 현재까지 획득된 지적기록물의 문서 종류별 작업량 통계를 생성할 수 있다. 이 경우, 사용자는 작업기간을 선택하고 문서 별 작업량 작성 버튼을 클릭하여, 문서 별 작업량을 확인할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캔 이미지를 보정하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 스캔 이미지를 획득한 경우, 스캔 이미지에 대한 이미지 보정 공정을 수행할 수 있다. 여기서, 이미지 보정 공정은 지적기록물에 대한 전산화 공정에 포함될 수 있다.
도 4를 참조하면, 서버(100)는 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호를 획득할 수 있다(S121A). 여기서, 문서의 종류는 폐쇄지적도, 공유토지분할관계철, 시행신고철, 환지조서, 토지조사부, 구토지대장, 지세명기장, 면적측정부, 비법인대장, 수치지적부, 도근점표석대장, 이동결의서, 부동산특별조치법 및 측량결과도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 권번호는 하나의 지적기록물을 구분하기 위한 번호로, 복수의 페이지로 구성된 지적기록물 각각의 페이지 번호 또는 복수의 페이지로 구성된 지적기록물의 그룹 번호에 대응될 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호를 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(200)는 지적기록물의 전산화 작업을 수행하는 작업자의 단말기일 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지에 맵핑 또는 태깅된 정보를 기초로 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호를 인식할 수 있다. 즉, 서버(100)가 스캔 이미지를 획득할 때, 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호에 대한 정보가 맵핑 또는 태깅된 상태로 상기 스캔 이미지를 획득할 수 있다.
서버(100)는 문서의 종류에 기초하여 유효 문서 영역을 인식할 수 있다.
일 실시예에서, 서버(100)는 메모리(120)에 문서의 종류 각각에 대응하는 유효 문서 영역의 형상을 저장하고 있을 수 있다. 그리고, 서버(100)는 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류에 기초하여, 스캔 이미지에 대응하는 유효 문서 영역 형상을 기초로 유효 문서 영역을 인식할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)의 메모리에 저장된 유효 문서 영역 형상에서 객체가 반드시 존재하는 특정 위치가 존재할 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 스캔 이미지 내에서 상기 특정 위치에 존재하는 객체를 인식하고, 인식된 객체의 위치와 유효 문서 영역 형상의 특정 위치를 정합하여 유효 문서 영역을 인식할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체들 간 거리를 기초로 원 형상을 갖는 복수의 제1 영역을 생성할 수 있다. 또한, 서버(100)는 복수의 제1 영역 간 거리를 기초로 원 형상을 갖는 복수의 제2 영역을 생성할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 복수의 제2 영역 중 어느 하나의 외곽이 테두리에 접하는 직사각형 형상을 갖는 유효 문서 영역을 인식할 수 있다.
서버(100)는 문서의 종류에 기초하여 유효 문서 영역을 인식한 후, 유효 문서 영역에 포함된 적어도 하나의 객체를 기초로 기울기를 조정할 수 있다(S122A).
일 실시예에서, 서버(100)는 문서의 종류에 기초하여, 스캔 이미지 내에 글자가 포함되었는지 여부를 인식할 수 있다. 서버(100)는 스캔 이미지 내에 글자가 포함되었다고 인식한 경우, 한 문장에 포함된 적어도 두 개의 글자 객체를 인식할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 두 개의 글자 객체가 수평이 되도록 스캔 이미지의 기울기를 조정할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 문서의 종류에 기초하여, 스캔 이미지 내에 방위 표시가 포함되었는지 여부(즉, 문서가 도면 문서인지 여부)를 인식할 수 있다. 서버(100)는 스캔 이미지 내에 포함된 방위 표시 중 적어도 두 개의 방향을 이용하여 스캔 이미지의 기울기를 조정할 수 있다.
서버(100)는 문서의 종류에 기초하여 유효 문서 영역을 인식한 후, 유효 문서 영역이 아닌 여백 영역을 자르고, 유효 문서 영역을 크롭하여 보정된 스캔 이미지를 획득할 수 있다(S123A).
일 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지의 기울기를 조정한 후 여백 영역을 자르고, 유효 문서 영역을 크롭하여 보정된 스캔 이미지를 획득할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니고, 서버(100)는 여백 영역을 자르고, 유효 문서 영역을 크롭한 후 기울기를 조정할 수도 있다. 즉, 서버(100)의 공정 작업 순서는 다양한 상황이나 조건에 따라 변경될 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지에 대응하는 시작 권번호 및 끝 권번호를 기초로, 동일한 종류의 문서들을 인식하고, 동일한 종류의 문서들을 동시에 보정할 수 있다.
즉, 본 발명의 서버(100)는 동일한 종류의 문서들을 일괄 작업(예를 들어, 이미지보정 공정을 수행)하여 전산화 공정의 효율을 높일 수 있다.
다양한 실시예에서, 서버(100)는 스캔 이미지가 대용량(예를 들어, 8,000 픽셀 이상인 이미지)이거나, 기울기가 보정 범위를 벗어난 경우, 보정 공정을 하지 않을 수 있다.
예를 들어, 스캔 이미지가 8,000 픽셀 이상인 이미지인 경우, 선명한 화질을 갖고 있어 보정이 불필요할 수 있다. 또한, 기울기가 보정 범위를 벗어난 경우 일부 정보가 소실될 수 있다.
따라서, 본 발명의 서버(100)는 불필요한 보정을 수행하지 않아 이미지보정 공정의 효율을 높일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스캔 이미지에서 개인정보 영역을 마킹하는 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 스캔 이미지를 획득한 경우 또는, 보정된 스캔 이미지를 획득한 경우, 스캔 이미지에 대한 이미지 보정 공정을 수행할 수 있다. 여기서, 이미지 보정 공정은 지적기록물에 대한 전산화 공정에 포함될 수 있다.
도 5를 참조하면, 서버(100)는 보정된 스캔 이미지를 제공하고, 보정된 스캔 이미지에서 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 획득할 수 있다(S121B).
일 실시예에서, 서버(100)는 보정된 스캔 이미지를 사용자 단말기(200)로 제공하고, 사용자 단말기(200)로부터 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 사용자 단말기(200)는 지적기록물의 전산화 작업을 수행하는 작업자의 단말기일 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 문서의 종류에 대응하는 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 메모리(120)에 저장하고 있을 수 있다. 이 경우, 서버(100)는 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류를 인식하고, 인식된 문서의 종류에 대응하는 좌표 정보를 획득할 수 있다.
서버(100)는 보정된 스캔 이미지에 대응하는 시작 권번호 및 끝 권번호를 기초로 동일한 종류의 문서들을 인식할 수 있다(S122B). 그리고, 서버(100)는 좌표 정보를 기초로 동일한 종류의 문서들 각각의 개인정보 영역을 마킹할 수 있다(S123B).
즉, 본 발명의 서버(100)는 동일한 종류의 문서들을 일괄 작업(예를 들어, 개인정보 영역 마킹 공정을 수행)하여 전산화 공정의 효율을 높일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전산화 공정의 오류 처리 방법의 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전산화 공정을 수행하는 과정 중 스캔 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식할 수 있다. 또한, 서버(100)는 인식된 오류를 보정하거나, 재스캔을 요청할 수 있다.
도 6을 참조하면, 서버(100)는 전산화 공정을 수행하는 과정에서, 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식할 수 있다(S121C).
일 실시예에서, 서버(100)는 전산화 공정을 수행하는 과정 중 전산화 공정을 수행하는 작업자의 사용자 단말기(200)로부터 오류 등록 신호를 수신할 수 있다. 즉, 작업자는 전산화 공정 중 오류가 발견되면 오류 등록 처리를 수행할 수 있다. 작업자가 오류를 등록한 경우 공정관리표에는 오류 등록된 공정 단계에 오류로 표시가 되며, 오류 이후의 다음 공정은 진행되지 않을 수 있다. 오류가 해결된 경우, 작업자가 공정관리표에서 오류를 진행으로 변경했을 때 다음 공정이 진행될 수 있다.
다른 일 실시예에서, 서버(100)는 전산화 공정을 수행하는 과정 중 기 설정된 주기 마다 스캔 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 자동으로 인식할 수 있다. 일례로, 서버(100)는 이미지보정 공정이 완료된 후, 보정된 스캔 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 스캔 이미지의 해상도가 기 설정된 해상도 이하로 인식된 경우, 스캔 이미지에 오류가 존재한다고 인식할 수 있다. 다른 예를 들어, 서버(100)는 제1 시점에 스캔 이미지에서 인식된 텍스트의 개수와 제2 시점에 스캔 이미지에서 인식된 텍스트 개수의 차이가 존재하는 경우, 스캔 이미지에 오류가 존재한다고 인식할 수 있다.
서버(100)는 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우, 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능한지 여부를 인식할 수 있다(S122C). 예를 들어, 오류 보정은 오류 이미지의 해상도를 높이는 보정을 포함할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체가 소실되었는지 여부에 기초하여 오류 보정이 가능한지 여부를 인식할 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체가 소실되었다고 인식한 경우, 오류 보정이 불가능하다고 인식할 수 있다. 한편, 서버(100)는 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체가 소실되지 않았다고 인식한 경우, 오류 보정이 가능하다고 인식할 수 있다.
서버(100)는 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능하다고 결정한 경우 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행할 수 있다. 또한, 서버(100)는 오류 이미지에 대한 보정이 불가능하다고 결정한 경우 오류 이미지에 대한 재스캔을 요청할 수 있다(S123C).
일 실시예에서, 서버(100)가 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행하는 경우, 오류 이미지에 대한 업스케일링 처리를 수행할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 오류 이미지에 대응하는 문서의 종류에 기초하여, 오류 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 영역을 인식할 수 있다. 또한, 서버(100)는 객체 영역을 업스케일링 처리하여 보정 이미지를 획득할 수 있다. 그리고, 서버(100)는 보정 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식할 수 있다.
서버(100)는 보정 이미지에 오류가 존재하지 않는다고 인식한 경우 오류 보정을 완료할 수 있다. 한편, 서버(100)는 보정 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우 객체 영역에 대한 업스케일링 처리를 추가로 수행할 수 있다.
따라서, 본 발명의 서버(100)는 지적기록물의 전산화 공정에 대한 생산성을 높일 수 있다. 또한, 본 발명의 서버(100)는 스캔 이미지에 대한 오류를 인식하여, 전산화 공정의 결과물에 대한 품질을 높일 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보를 제공하는 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 특정 정보를 시각화 하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
구체적으로, 서버(100)는 특정 정보가 도면인 경우, 도면의 이미지 상에 전산화된 파일을 오버랩하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다. 여기서, 도면의 이미지는 스캔된 이미지일 수 있다. 그리고, 전산화된 파일은 도면의 이미지 상에 포함된 도곽의 경계선이 전자적으로 표현된 파일일 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, 사용자는 제1 화면(10)에 포함된 검색 정보 입력 영역(11)에 도곽의 좌표를 입력하여 특정 정보를 검색할 수 있다. 사용자가 도곽의 좌표를 입력한 경우, 제1 화면(10)의 추가 정보 표시 영역에는 그룹화 된 지번 목록(12)이 표시될 수 있다.
사용자는 그룹화된 지번 목록(12) 중 어느 하나의 항목을 더블클릭하는 경우, 제2 화면(20)을 확인할 수 있다.
제2 화면(20)은 스캔 이미지(21) 상에 전산화된 파일이 오버랩된 이미지를 포함할 수 있다. 여기서, 전산화된 파일은 예를 들어, 도면의 이미지 상에 포함된 도곽의 경계선(22)을 포함할 수 있다.
일반적으로, 종이로 된 도면은 종이로 된 문서의 특성상 시간이 지나면 구겨짐 등으로 왜곡이 발생될 수 있다. 본 발명은 복수의 도면 간 중첩, 도면과 수치파일의 중첩, 2개이상의 도면과 수치파일의 중첩 등의 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자는 불부합지(등록사항 정정 대상 토지), 종이로 된 지적도면의 오류 등을 직관적으로 인식할 수 있다.
따라서, 서버(100)는 시각화된 정보를 통해 지적기록물 조회 또는 관리 업무를 수행하는 사용자의 편의성을 높일 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 서버
110: 프로세서
120: 메모리
130: BUS
140: 통신 인터페이스
150: 스토리지
200: 사용자 단말기
300: 외부 서버
400: 네트워크

Claims (9)

  1. 서버의 지적기록물 관리 서비스 제공 방법에 있어서,
    지적기록물에 대한 스캔 이미지를 획득하는 단계;
    상기 스캔 이미지를 보정하는 이미지보정 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 개인정보 마킹 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계;
    상기 전산화 공정이 완료된 이미지를 기초로 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 단계; 및
    사용자 단말기로부터 상기 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 상기 특정 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는,
    상기 스캔 이미지에 대응하는 문서의 종류, 시작 권번호 및 끝 권번호를 획득하는 단계;
    상기 스캔 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체들 간 거리를 기초로 유효 문서 영역을 인식하는 단계;
    상기 유효 문서 영역에 포함된 적어도 하나의 객체를 기초로 기울기를 조정하는 단계; 및
    상기 유효 문서 영역이 아닌 여백 영역을 자르고, 상기 유효 문서 영역을 크롭하여 상기 보정된 스캔 이미지를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 시작 권번호 및 상기 끝 권번호를 기초로, 동일한 종류의 문서들을 인식하고, 상기 동일한 종류의 문서들을 동시에 보정하는 것을 특징으로 하고,
    상기 유효 문서 영역에 포함된 적어도 하나의 객체를 기초로 기울기를 조정하는 단계는,
    상기 스캔 이미지 내에 글자가 포함되었는지 여부 및 상기 스캔 이미지 내에 방위 표시가 포함되었는지 여부를 인식하는 단계; 및
    상기 스캔 이미지 내에 상기 글자가 포함되었다고 인식한 경우 한 문장에 포함된 적어도 두 개의 글자 객체를 인식하여 두 개의 글자 객체가 수평이 되도록 상기 스캔 이미지의 기울기를 조정하고, 상기 스캔 이미지 내에 상기 방위 표시가 포함되었다고 인식한 경우, 상기 방위 표시 중 적어도 두 개의 방향을 이용하여 스캔 이미지의 기울기를 조정하는 단계를 포함하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는,
    상기 보정된 스캔 이미지를 제공하고, 상기 보정된 스캔 이미지에서 개인정보 영역에 대한 좌표 정보를 획득하는 단계;
    상기 보정된 스캔 이미지에 대응하는 시작 권번호 및 끝 권번호를 기초로 동일한 종류의 문서들을 인식하는 단계; 및
    상기 좌표 정보를 기초로 상기 동일한 종류의 문서들 각각의 개인정보 영역을 마킹하는 단계를 포함하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 스캔 이미지를 보정하는 제1 공정 및 보정된 스캔 이미지에 포함된 개인정보 영역을 마킹하는 제2 공정을 포함하는 전산화 공정을 수행하는 단계는,
    상기 전산화 공정을 수행하는 과정에서, 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식하는 단계;
    상기 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우, 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능한지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 가능하다고 결정한 경우 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행하고, 상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 불가능하다고 결정한 경우 상기 오류 이미지에 대한 재스캔을 요청하는 단계를 포함하고,
    상기 오류 이미지에 대한 오류 보정이 불가능하다고 결정한 경우 상기 재스캔 요청에 대응하는 재스캔 이미지가 수신될 때까지 상기 오류 이미지에 대한 전산화 공정을 중단하는 것을 특징으로 하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 오류 이미지에 대한 오류 보정을 수행하는 단계는,
    상기 오류 이미지에 대응하는 문서의 종류에 기초하여, 상기 오류 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 영역을 인식하는 단계;
    상기 객체 영역을 업스케일링 처리하여 보정 이미지를 획득하는 단계;
    상기 보정 이미지에 오류가 존재하는지 여부를 인식하는 단계; 및
    상기 보정 이미지에 오류가 존재하지 않는다고 인식한 경우 상기 오류 보정을 완료하는 단계를 포함하고,
    상기 보정 이미지에 오류가 존재한다고 인식한 경우 상기 객체 영역에 대한 상기 업스케일링 처리를 추가로 수행하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    사용자 단말기로부터 상기 지적기록물 데이터베이스에 포함된 특정 정보에 대한 검색 요청을 수신하는 경우, 상기 특정 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계는,
    상기 특정 정보가 도면인 경우, 상기 도면의 이미지 상에 전산화된 파일을 오버랩하여 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 전산화된 파일은,
    상기 도면의 이미지 상에 포함된 도곽의 경계선을 포함하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 전산화 공정과 관련된 통계 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 전산화 공정은,
    넘버링 공정, 스캐닝 공정, 상기 이미지보정 공정, 이미지검수 공정, 문서구분 공정, 색인등록 공정, 색인검수 공정, 매핑검수 공정, 기관검수 공정 및 상기 개인정보 마킹 공정 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 통계 정보는,
    일일 작업량, 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 전체 공정 진행률 및 현재까지 상기 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 지적기록물 데이터베이스를 구축하는 공정과 관련된 통계 정보를 제공하는 단계는,
    상기 전산화 공정에 포함된 공정 별 가중치를 획득하는 단계;
    상기 공정 별 가중치를 기초로 상기 넘버링 공정, 상기 스캐닝 공정, 상기 이미지보정 공정, 상기 이미지검수 공정, 상기 문서구분 공정, 상기 색인등록 공정, 상기 색인검수 공정, 상기 매핑검수 공정, 상기 기관검수 공정 및 상기 개인정보 마킹 공정 중에서 상기 통계 정보의 생성에 반영할 공정을 선택하는 단계; 및
    상기 선택한 공정을 기초로 상기 일일 작업량, 상기 지적기록물의 종류 별 공정 진행률, 상기 전체 공정 진행률 및 상기 현재까지 상기 데이터베이스로 구축된 지적기록물의 통계 중 적어도 하나를 포함하는 통계 정보를 생성하는 단계를 포함하는 지적기록물 관리 서비스 제공 방법.
  9. 하나 이상의 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성되고, 상기 하나 이상의 프로그램은, 제1항, 제3항 내지 제8항 중 임의의 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080010776A (ko) * 2006-07-28 2008-01-31 한국전력공사 출입신청서 자동화 처리 및 개인정보 보호 시스템 및 그방법
KR20180124529A (ko) * 2017-05-12 2018-11-21 이세희 개인정보를 포함하는 비공개 처리 기록물의 효율적 관리를 위한 비전자 기록물의 디지털화 시스템 및 방법
KR20180124528A (ko) * 2017-05-12 2018-11-21 이세희 검증 및 보정 효율성이 개선된 비 전자 기록물의 디지털화 시스템 및 방법
KR20230061915A (ko) * 2021-10-29 2023-05-09 지성씨엔에스 주식회사 비전자기록물의 공정관리 및 파일검증 시스템 및 그 구동방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080010776A (ko) * 2006-07-28 2008-01-31 한국전력공사 출입신청서 자동화 처리 및 개인정보 보호 시스템 및 그방법
KR20180124529A (ko) * 2017-05-12 2018-11-21 이세희 개인정보를 포함하는 비공개 처리 기록물의 효율적 관리를 위한 비전자 기록물의 디지털화 시스템 및 방법
KR20180124528A (ko) * 2017-05-12 2018-11-21 이세희 검증 및 보정 효율성이 개선된 비 전자 기록물의 디지털화 시스템 및 방법
KR20230061915A (ko) * 2021-10-29 2023-05-09 지성씨엔에스 주식회사 비전자기록물의 공정관리 및 파일검증 시스템 및 그 구동방법

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