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KR101635675B1 - The method and device to recover a shredded document - Google Patents

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KR101635675B1
KR101635675B1 KR1020140104888A KR20140104888A KR101635675B1 KR 101635675 B1 KR101635675 B1 KR 101635675B1 KR 1020140104888 A KR1020140104888 A KR 1020140104888A KR 20140104888 A KR20140104888 A KR 20140104888A KR 101635675 B1 KR101635675 B1 KR 101635675B1
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Abstract

각 파쇄된 종이로 부터 개별적으로 N개의 디지털화상 샘플을 취득하는 제1 단계;
취득한 상기 N개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변과 우변 모서리를 기준으로 색이 존재하는 부분(B)과 존재하지 않는 부분(H)을 세로로 구획하여 구분되어지는 길이 값인 복수의(B,H) 배열를 구하는 제2 단계;
상기 N개의 디지털 화상 샘플 중 특정한 제1 디지털화상 샘플을 선택하고, 상기 제2단계에서 구한 복수의(B,H) 배열를 이용하여 제1 디지털 화상 샘플의 우변 모서리의 B,H길이 배열과 동일한 좌변 B,H길이 배열 및 제1 디지털 화상 샘플의 좌변 모서리의 B,H길이 배열과 동일한 우변 B,H길이 배열을 갖는 디지털화상 샘플을 찾아 이미지를 순차적으로 병합하는 것을 반복으로 시행하여 최종적으로 파쇄된 문서를 복원하는 제3 단계;
를 특징으로 하는 파쇄된 문서 복원하는 방법
A first step of separately acquiring N digital image samples from each shredded paper;
(B) and (B) that are vertically divided by dividing the portion (B) where color exists and the portion (H) which does not exist on the basis of the left side and the right side edge of each sample from the acquired N digital image samples, H) array;
Selecting a specific first digital image sample from among the N digital image samples and using the plurality of (B, H) arrays obtained in the second step, B, and H length arrays and the right side B, H length arrays that are the same as the B, H length arrays of the left corner of the first digital image samples, and sequentially merging the images to obtain the final shredded A third step of restoring the document;
Method for restoring a shredded document characterized by

Figure 112014076486369-pat00001
Figure 112014076486369-pat00001

Description

파쇄된 문서를 복구 하는 장치 및 방법{The method and device to recover a shredded document}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for recovering a shredded document,

본 발명은 파쇄된 문서를 복원할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for restoring a shredded document.

일반적으로 문서 파쇄기는 사용자나 기업 등 에서 보안을 이유로 기밀이 되는 사항을 담고 있는 문서를 파기하기 위해 사용된다. 그러나 최근에 일부 기업들은 불법을 행위한 후 이를 담고 있는 문서들을 증거 인멸의 목적으로 사용하기도 한다. 특히 불법을 저지르는 정황이 포착되어 수사기관에서 업체를 방문하면 수사기관의 출입을 저지하는 잠깐의 사이에 증거의 핵심이 되는 문서들을 모두 파쇄하여 수사의 어려움을 겪는 문제점이 있었다In general, a document shredder is used by a user or a company to destroy documents containing confidential information for security reasons. Recently, however, some companies have used illegitimate documents to destroy evidence. Especially, when the circumstance in which the illegal acts are caught is detected and the company visits the company, there is a problem that the documents which are the core of the evidence are shattered in a short period of stopping the access of the investigation agencies

파쇄된 문서의 내용이 하드디스크에 남아 있더라도 사용자가 이를 물리적으로 파손하거나 'WIPER'와 같은 완전삭제 프로그램을 이용하여 삭제함으로써 복구할 수 없도록 만들고 최근 이런 완전삭제 프로그램이 지능적으로 발달함에 따라 하드웨어 복원방식만으로는 수사에 한계가 있는 문제점이 있었다.
Even if the contents of the shredded document are left on the hard disk, the user can not recover it by physically damaging it or by deleting it by using an erase program such as 'WIPER'. As the erase program is intelligently developed, There was a problem that investigation was limited.

실용신안 KR2020100004535U '문서 등 폐기물 파쇄 장치'는 기존의 파쇄기에 관한 발명에 관한 것이다.Utility Model KR2020100004535U 'Document Waste Shredding Device' relates to the invention relating to conventional shredding machine. 공개특허 KR1020140030361A '휴대단말기의 문자 인식장치 및 방법'에는 촬상되는 이미지에서 문자를 인식하는 발명에 관한 것이다.[0003] A patent document KR1020140030361A 'Character recognition device and method for a portable terminal' relates to an invention for recognizing a character in an image to be captured.

상기 문제점을 해결하기 위해, 파쇄된 문서를 복원하는 장치를 제공하는 것이다In order to solve the above problem, there is provided an apparatus for restoring a shredded document

각 파쇄된 종이로 부터 개별적으로 N개의 디지털화상 샘플을 취득하는 다계A multi-system that acquires N digital image samples individually from each shredded paper

취득한 상기 N개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변,우변 모서리의 색이 존재하는 부분(B)과 존재하지 않는 부분(H)을 구획하여 각각 길이를 구하는 단계 후A step of dividing a portion B where the color of the left side and the color of the right edge of the sample exists and a portion H not present in the left side of each sample from the obtained N digital image samples and obtaining a length thereof

N개의 디지털 화상 샘플 중 특정한 제1 디지털화상 샘플을 선택하고, 제1 디지털 화상 샘플의 좌우변 모서리의 상기 B,H구획 길이와 동일한 디지털화상 샘플을 찾아 이미지를 순차적으로 병합하는 단계를 반복으로 시행하여 최종적으로 파쇄된 문서를 복원하는 단계Selecting a specific first digital image sample from among the N digital image samples, and repeatedly merging the images by finding the same digital image sample as the B, H segment length of the left and right edges of the first digital image sample And finally restoring the shredded document

를 특징으로 하는 파쇄된 문서 복원하는 방법 Method for restoring a shredded document characterized by

파쇄된 문서를 복원함으로써, 불법을 저지르는 정황이 포착되어 수사기관에서 업체를 방문하였을때 수사기관의 출입을 저지하는 잠깐의 사이에 파쇄되어 인멸되는 핵심의 증거문서들을 복원하여 수사에 큰 도움을 줄 수 있다.By restoring the shredded documents, it is possible to capture the circumstance of committing illegal activities, and when the company visits the company, it restores the key evidence documents that are shattered and destroyed within a short period of stopping the investigation agency. .

또한 완전삭제 프로그램이 사용되어 하드디스크에서 파쇄된 내용을 복구할 수 없는 경우에도 파쇄된 문서 샘플로부터 원본문서를 복원할 수 있어 효과적으로 증거문서들을 복구 할 수 있는 효과가 있다.In addition, even if the overwrite program is used to recover the shredded contents from the hard disk, the original document can be restored from the shredded document sample, thereby effectively recovering the evidence documents.

도1은 파쇄된 문서가 각 문자의 중간 영역을 기준으로 파쇄된 경우를 나타낸 경우를 도시
도2는 파쇄된 문서가 일부 훼손 되 경우를 도시
도3 은 파쇄된 문서가 각 문자의 공백 영역을 기준으로 파쇄된 경우를 나타낸 경우를 도시.
1 shows a case where a shredded document is shredded with respect to an intermediate area of each character,
FIG. 2 illustrates a case where a shredded document is partially damaged.
3 shows a case where a shredded document is shattered based on a blank area of each character.

본 발명은 파쇄된 낱개의 샘플을 추출하는 기계, 추출된 샘플을 촬영하여 디지털 화상데이터로 변환하는 촬상장치, 저장된 디지털 화상데이터를 비교 처리하는 프로그램 으로 구성된다.The present invention is constituted by a machine for extracting a single broken sample, an imaging device for photographing the extracted sample to convert it into digital image data, and a program for comparing and processing the stored digital image data.

샘플을 추출하는 한정적인 실시예는, 하나의 샘플을 픽업(PICKUP)하여 샘플을 하나씩 수집하는(예를 들면 로봇손) 복수의 기계장치에 의해 각각 하나씩 추출되어 디지털 화상데이터로 변환처리 할 수도 있고, 또는 한면에 복수의 파쇄된 샘플들이 중첩되지 않게 흩뿌려지도록 한 후 사직을 찍어 화상데이터를 얻은 후 프로그램적으로 낱개 처리하여 분할함으로써 각각의 디지털 화상데이터 샘플을 얻는 일괄적 처리 방법이 있을 수 있다.A limiting embodiment for extracting samples may be one for picking up one sample (PICKUP) and collecting samples one by one (e.g., a robot hand) and converting them into digital image data one by one, respectively Alternatively, there may be a batch processing method in which a plurality of shredded samples are scattered on one surface so as not to overlap each other, then image data is obtained by taking a resignation, .

이때 일괄적 처리방법은 촬상용 화상장치로 디지털 화상샘플을 취득하기 전 화상이 존재하는지 검사하고(파쇄된 샘플에 내용이 인쇄된면이 거꾸로 뒤집어 져있는 경우를 대비) 검사 결과 화상이 없는 경우 파쇄된 샘플이 후면인 경우로 판단하여 샘플을 턴(TURN)하는 단계를 추가적으로 구성하고At this time, the batch processing method checks whether or not there is an image before obtaining a digital image sample with the image pickup imaging device (in contrast to the case where the content printed on the shredded sample is turned upside down) (TURN) of the sample is judged to be the back surface and the sample is turned

파쇄된 샘플의 화상을 취득 전 모든 샘플들이 동일한 각도로 화상을 얻을 수 있게 하기 위해 특정한 각도로 회전시켜 정렬하는 과정을 포함한다And rotating and aligning the image of the shredded sample at a specific angle so that all the samples can acquire an image at the same angle before acquisition

또한 수집된 후 촬영전에 파쇄된 샘플들이 심하게 구겨져 있는 경우를 대비하여 핫프레스(열과 압력)처리를 통해 반듯한 형태로 피는 작업이 추가될 수 있다.Also, in case that the shredded samples are severely wrinkled before collection after the collection, it is possible to add a flat shape work by hot press (heat and pressure) processing.

각 파쇄된 종이로 부터 개별적으로 N개의 디지털화상 샘플을 취득하는 단계에서 취득한 상기 N개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변,우변 모서리를 기준으로 색이 존재하는 부분(B)과 존재하지 않는 부분(H)을 구획하여 각각 길이 배열을 구하는 단계는, 도면1을 참고하면 파쇄된 샘플의 한측면을 기준으로 세로로 구획된 길이B1,H1,B2,H2,B3,H3..와 배열을 얻을 수 있고 이때, 타 파쇄된 샘플에서 기준이 되는 샘플의 측면에 대응되면 타측면에서 동일한 길이 배열을 가진 데이터를 검색하여 동일한 샘플을 찾는 과정이다.(B) where a color exists and a portion where a color does not exist on the basis of a left side and a right side edge of each sample from the N digital image samples obtained in the step of acquiring N digital image samples individually from each crushed paper Referring to FIG. 1, the step of dividing the length H and dividing each of the lengths H 1, H 2, H 3, H 3, and H 3 into longitudinally divided lengths In this case, when the side of the sample which is the reference in the other shredded sample corresponds to the side, it is a process of searching for the same sample by searching the data having the same length arrangement on the other side.

동일한 타 파쇄된 샘플을 얻으면, 두 파쇄된 샘플은 병합하여 결합하고 다시 병합된 샘플을 기준으로 위와 같은 과정을 동일하게 수행한다.Once the same crushed sample is obtained, the two crushed samples are combined and combined and the same procedure is repeated on the basis of the merged sample.

그러나, 취득한 상기 N개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변,우변 모서리가 모두 공백으로써 색이 존재하지 않는 부분만 존재하는 경우에는 위 과정으로도 파쇄된 문서를 복원할 수가 없는데 이를 위해 디지털 화상 샘플의 이미지에서 문자를 추출하여 인식하고 이를 세로순으로 매칭하여 사전적으로 존재하는 단어의 수가 많은 경우의 디지털 화상샘플을 병합할 디지털화상 샘플로 선택하는 사전적 매칭 방법을 반복시행하여 최종적으로 파쇄된 문서를 복원할 수 있다.However, if only the left and right edges of each sample are blank from the obtained N digital image samples and there is only a portion in which no color exists, the above-mentioned process can not restore the shredded document. To this end, And a dictionary matching method of selecting a digital image sample to be merged with a digital image sample in a case where there are a large number of pre-existing words repeatedly is repeatedly performed to finally obtain a shredded document Can be restored.

예를 들어 도3을 참고하면 세로를 볼때 수식어를 제외하고 '기존','격리','수신'과 같은 단어들은 사전적으로 존재하는 단어이다 따라서 사적적으로 단어가 존재하는 유무에 따라 병합할 샘플로 판단할 수 있는 기준이 될 수 있다. 다시 예를 들어 도3에서 첫번째세로줄과 세번째세로줄을 대비해본다면 기-의,격-도,수-안과 같은 경우로 사전적으로 존재할 수 없는 단어들이기 때문에 병합할 샘플이 될 수 없다. 위에서 수식어를 제외한다고 하였으나, 수식어를 사전을 추가하여 사전적으로 병합할 수 있는 범위를 확대할 수도 있다.For example, referring to FIG. 3, words such as 'existing', 'quarantine', and 'reception' are words that exist predominantly except for modifiers when viewed vertically. Therefore, It can be a criterion to judge. Again, for example, if we compare the first vertical line and the third vertical line in FIG. 3, it can not be a merged sample because it is a word that can not exist in the dictionary, such as ki-ki, Although we have excluded modifiers from the above, we can extend the range of merge by adding modifiers to them.

또 다른 경우로, 파쇄된 종이가 일부 훼손되어 제1 샘플의 우변의 B,H길이 배열과와 완전히 동일한 좌변의B,H길이 배열을 갖는 샘플이 존재하지 않을때에는 B,H길이 배열이 유사한 순으로 먼저 후보를 정하는데 이때도 후보가 중복하여 발생하는 경우에도 마찬가지로 사전적 매칭방법을 적용하여 문서를 복원한다. In another case, when there is no sample with a B, H length arrangement on the left side that is exactly the same as the B, H length arrangement on the right side of the first sample, the B and H length arrangements are similar In this case, if the candidates are duplicated, the document is restored by applying the dictionary matching method as well.

상기 사전적 매칭방법에 대한 기술적인 설명은 '공개특허 KR1020140030361A휴대단말기의 문자 인식장치 및 방법'에 이미 공지된 기술이므로 생략하도록 한다.The description of the dictionary matching method will be omitted because it is a technique already known in 'Open Patent KR1020140030361A Character recognition apparatus and method of a mobile terminal'.

두번째 실시예로,In a second embodiment,

사람이 직접 손을 이용하여 문서를 파쇄하는 경우, 각 패쇄샘플의 모양이 일정하지 못하는데 이런 불규칙한 모서리 경계형상들을 이용하여 복원할 수 있다.When a person directly uses a hand to crush a document, the shape of each closed sample is inconsistent and can be restored using these irregular edge boundary shapes.

우선 기계장치는 각 샘플의 글씨영역을 기준으로 정면을 향하도록 회전하여 사진을 찍으므로써 화상데이터 샘플을 얻을 수 있고 First, the mechanical device rotates to face the front of the sample area of each sample and takes a picture to obtain an image data sample

얻어진 화상데이터 샘플을 이용하여 각 모서리의 경계를 일정한 각도로 놔눈 후 그 모서리의 경계형상에 대응되는 샘플을 검색하는 1단계A step of searching for a sample corresponding to a boundary shape of a corner by using a obtained image data sample to place the boundary of each corner at a predetermined angle,

및 대응되는 샘플들 중에 색깔이 있는 부분(글씨 등이 인쇄된 부분을 의미)이 서로 연속하는 판단 함으로써 최종적으로 병합할 샘플로 판단하는 단계로 이루어 질 수 있다.And judging that a portion having a color (meaning a portion printed with a letter or the like) among the corresponding samples is consecutive with each other, thereby judging the sample to be finally merged.

또한 찢어질 때 중첩되는 부분이 반반씩 놔누어지는 경우 경계가 중복되는 현상이 있는데 이런 경우를 대비하여, 형성된 반반의 경계영역중 글씨가 없는쪽의 경계를 제거하도록 한다.
Also, in case of tearing, when the overlapping part is laid halfway, there is a phenomenon that the boundary is overlapped. In case of this case, remove the boundary of the half boundary area which is not formed.

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It will be appreciated by those skilled in the art that numerous changes and modifications may be made without departing from the invention. Accordingly, all such appropriate modifications and changes, and equivalents thereof, should be regarded as within the scope of the present invention.

B(BLACK): 디지털 화상샘플의 각 모서리에서 색이 존재하는 부분을 구획으로 구분되어 정해지는 길이
H(WHITE): 디지털 화상샘플의 각 모서리에서 색이 존재하지 않는 부분을 구획으로 구분되어 정해지는 길이
(B',H'은 N개의 다른 샘플들의 길이를 나타내는 기호로 칭함)
B (BLACK): A length determined by dividing a portion where a color exists at each corner of a digital image sample into sections
H (WHITE): A length determined by dividing a portion where no color exists at each corner of a digital image sample into segments
(B ', H' is referred to as a symbol representing the length of N other samples)

Claims (4)

각 파쇄된 종이로부터 개별적으로 N 개의 디지털화상 샘플을 취득하는 제1 단계;
취득한 상기 N 개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변과 우변 모서리를 기준으로 색이 존재하는 부분(B)과 존재하지 않은 부분(H)을 세로로 구획하여 구분되어지는 길이 값인 복수의(B,H) 배열을 구하는 제2 단계;
상기 N 개의 디지털 화상 샘플 중 특정한 제1 디지털화상 샘플을 선택하고, 상기 제2단계에서 구한 복수의(B, H) 배열을 이용하여 제1 디지털 화상 샘플의 우변 모서리의 B, H 길이 배열과 동일한 좌변 B, H 길이 배열 및 제1 디지털 화상 샘플의 좌변 모서리의 B, H 길이 배열과 동일한 우변 B, H 길이 배열을 갖는 디지털화상 샘플을 찾아 이미지를 순차적으로 병합하는 것을 반복으로 시행하여 최종적으로 파쇄된 문서를 복원하는 제3 단계를 포함하고,
상기 제1 단계에서 취득한 N 개의 디지털화상 샘플들의 모서리 경계가 불규칙한 형상인 경우, 각 파쇄된 샘플의 글씨 인식하여 상기 각 샘플이 정면을 향하도록 회전정렬하여 화상데이터 샘플을 취득하고 취득한 상기 화상데이터 샘플에서 각 모서리의 경계를 일정한 각도로 놔눈 후 상기 놔누어진 각 각도의 모서리 경계형상에 대응되는 샘플을 검출하는 검출 단계;
상기 검출단계 후 동일한 경계형상에 대응되는 샘플이 복수인 경우 검색된 상기 샘플들 중 병합하였을 때 색깔이 있는 부분이 서로 연속하는지 판단함으로써 최종적으로 병합할 샘플로 판단하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 파쇄된 문서 복원하는 방법
A first step of separately acquiring N digital image samples from each shredded paper;
(B) and (B), which are longitudinally divided by dividing the portion B where the color exists and the portion H which does not exist, on the basis of the left side and the right side edge of each sample from the acquired N digital image samples, H) array;
Selecting a specific first digital image sample from among the N digital image samples and using the plurality of (B, H) arrays obtained in the second step to obtain the same B, H length array of the right edge corner of the first digital image sample The digital image samples having the left side B and H length arrays and the right side B and H length arrays that are the same as the B and H length arrays of the left side edge of the first digital image samples are found and the images are sequentially merged, And a third step of restoring the original document,
If the edge boundary of the N digital image samples obtained in the first step is an irregular shape, the image data sample is obtained by rotationally aligning each of the broken samples so that each sample faces the front face, Detecting a sample corresponding to a shape of a corner edge of each of the angles;
Determining whether the merged sample is a merged sample by determining whether the merged sample has a color that is continuous when the plurality of samples corresponding to the same boundary shape are detected after the detecting step;
A method for restoring a shredded document
청구항 1항에 있어서,
취득한 상기 N개의 디지털화상 샘플로 부터 각 샘플의 좌변,우변 모서리가 모두 공백으로써 색이 존재하지 않는 부분만 존재하는 경우 또는 파쇄된 종이가 일부 훼손되어 제1 샘플의 우변의 B,H길이 배열과와 완전히 동일한 좌변의B,H길이 배열을 갖는 샘플이 존재하지 않을때 B,H길이 배열이 유사한 순으로 먼저 후보를 정하는데 이때 후보가 중복하여 발생하는 경우, 상기 디지털 화상 샘플의 이미지에서 문자를 추출하여 인식하고 이를 세로순으로 매칭하여 사전적으로 존재하는 단어의 수가 많은 경우의 디지털 화상샘플을 병합할 디지털화상 샘플로 선택하는 것을 반복시행하여 최종적으로 파쇄된 문서를 복원하는 단계
를 특징으로 하는 파쇄된 문서 복원하는 방법
The method according to claim 1,
If the left side and the right edge of each sample are blank from the N digital image samples and there is only a portion in which there is no color, or a part of the crushed paper is damaged, the B, H length arrangement of the right side of the first sample When there is no sample having a B, H length arrangement on the left side which is completely the same, B, and H length arrangements are first determined in the order of similarity. In this case, if the candidates overlap each other, Extracting, recognizing, and matching them in a longitudinal order, thereby selecting a digital image sample to be merged as a digital image sample in the case where the number of words existing in the dictionary is large is repeated to restore the finally shredded document
Method for restoring a shredded document characterized by
삭제delete 삭제delete
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011216070A (en) 2010-03-31 2011-10-27 Fujitsu Ltd Method for restoring hidden character and image processor
JP2012084132A (en) 2010-09-16 2012-04-26 Toshiba Corp Character recognition device, character recognition method, and sorting device

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR200451856Y1 (en) 2008-07-04 2011-01-14 주식회사 유사미 Case of covering large calendar having built-in handle
TWI394098B (en) * 2009-06-03 2013-04-21 Nat Univ Chung Cheng Shredding Method Based on File Image Texture Feature
US20120072013A1 (en) * 2010-09-16 2012-03-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Character recognition apparatus, sorting apparatus, sorting control apparatus, and character recognition method
KR20140030361A (en) 2012-08-27 2014-03-12 삼성전자주식회사 Apparatus and method for recognizing a character in terminal equipment

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011216070A (en) 2010-03-31 2011-10-27 Fujitsu Ltd Method for restoring hidden character and image processor
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