비전시스템을 이용한 iOS 영어단어장 앱 개발
Development of iOS English Vocabulary App Using Vision System
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초록
스마트폰이 나오기 전에는 영어 공부를 하는 사람들은 단어를 공책에 정리를 하곤 했다. 시간이 지나 스마트폰이 보급이 되면서 공책보다 단어장 앱에 단어를 저장하여 공부하는 사람들이 생겨났다. 사용자들은 언제 어디서든 스마트폰을 통해 단어를 공부할 수 있게 되었다. 이러한 단어장 앱들은 사용자가 직접 데이터를 입력하는 방식이다. 하지만 본 논문에서는 비전시스템과 글자인식을 이용하여 자동으로 단어를 입력해주는 앱을 설계 및 구현했다. 이 앱은 형광펜으로 칠해진 영역을 먼저 인식한 후, 형광펜 영역 안에 있는 단어를 인식하여 테이블로 정리해 준다. 또한 정리된 단어를 간단한 동작으로 특정 단어가 어떤 영어 본문에서 어떻게 문맥에 따라 의미가 사용되는지 알 수 있도록 도와준다. 단어의 데이터는 특정 본문에 여러개의 단어가 존재할 수 있으므로, 카메라로 본문을 찍은 이미지와 해당 본문에 포함되는 단어들을 일대다의 관계로 데이터베이스 스키마를 설계하였다. 이 앱의 차별화된 장점은 다음과 같다. 첫째, 공부의 시간적 효율성을 높여준다. 둘째, 문맥 기반으로 학습하여 학습자의 어휘능력을 향상 시켜준다. 본 논문에서는 이러한 장점들을 실제적인 연구 자료와 기술을 통해 자세히 설명한다. 앱의 플랫폼은 Apple Inc.의 iOS를 사용하였다. 앱의 핵심 기술인 글자 인식은 OpenCV의 라이브러리와 Apple Inc.의 CoreML을 활용하였다.
Abstract
Before smartphones, English learners used to organize words in their notebooks. As smartphones became more popular over time, more people started to study by storing words in word book apps than notebooks. Users will be able to study words anytime, anywhere via their smartphones. These word-field apps are a way for users to enter data themselves. However, this paper designed and implemented an app that automatically enters words using vision system and letter recognition. The app recognizes areas painted with highlighter first, then recognizes words within the highlighter area and organizes them into tables. It also helps to understand how certain words are used in contexts in certain English bodies with simple actions. Because the data of words can have multiple words in a particular body, the database schema was designed in a one-to-many relationship between the images taken with the camera and the words contained in that body. The differentiated advantages of this app are as follows: First, it increases the time efficiency of studying. Second, it improves learners' vocabulary by learning based on context. These advantages are described in detail in this paper through practical research materials and techniques. The app's platform used Apple Inc.'s iOS. Character recognition, a key technology in the app, utilizes OpenCV's library and Apple Inc.'s CoreML.
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