• Title, Summary, Keyword: 한글인식

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Hangul recognition models and parameters of cognitive psychology (한글인식모델과 지각심리학에서의 매개변수)

  • Kim, Eun-Jin;Lee, Yill-Byung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.148-151
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    • 1995
  • 컴퓨터를 이용한 한글 인식 분야의 연구들은 연구결과에 대한 유용성이나 기대에 비해 만족할 만한 결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 이는 컴퓨터에서 한글 인식 모형을 구축하는데 있어서 도구의 역할을 하는 컴퓨터의 계산적 특성만을 고려한데서 그 원인들 중하나를 찾을 수 있다. 따라서 한글 인식 모형을 한글 자체의 구조여 특성 뿐 아니라, 실제 인간이 한글을 인식하는데 있어서 이용하는 기제들을 고려하여 제안되어야 할 것이다. 본 논문에서는 한글 문자의 특성을 고찰하고, 지금까지 지각심리학에서 행하여져온 인간의 한글 지각에 대한 연구 결과들 중 컴퓨터에서의 한글 인식 모형에 도움이 되는 사항들들 살펴 본 후, 한글 인식 모형 구축에 필요한 지각심리학의 매개변수들을 제시하려 한다. 이와 같은 고찰은 컴퓨터과학과 지각심리학이 한글 인식 분야에서 상보적인 입장을 취할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있으리라 기대된다.

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Large-Scale Hangul Font Recognition Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 대규모 한글 폰트 인식)

  • Yang, Jin-Hyeok;Kwak, Hyo-Bin;Kim, In-Jung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.8-12
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    • 2017
  • 본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

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Handwritten Korean Amounts Recognition in Bank Slips using Rule Information (규칙 정보를 이용한 은행 전표 상의 필기 한글 금액 인식)

  • Jee, Tae-Chang;Lee, Hyun-Jin;Kim, Eun-Jin;Lee, Yill-Byung
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.8
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    • pp.2400-2410
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    • 2000
  • Many researches on recognition of Korean characters have been undertaken. But while the majority are done on Korean character recognition, tasks for developing document recognition system have seldom been challenged. In this paper, I designed a recognizer of Korean courtesy amounts to improve error correction in recognized character string. From the very first step of Korean character recognition, we face the enormous scale of data. We have 2350 characters in Korean. Almost the previous researches tried to recognize about 1000 frequently-used characters, but the recognition rates show under 80%. Therefore using these kinds of recognizers is not efficient, so we designed a statistical multiple recognizer which recognize 16 Korean characters used in courtesy amounts. By using multiple recognizer, we can prevent an increase of errors. For the Postprocessor of Korean courtesy amounts, we use the properties of Korean character strings. There are syntactic rules in character strings of Korean courtesy amounts. By using this property, we can correct errors in Korean courtesy amounts. This kind of error correction is restricted only to the Korean characters representing the unit of the amounts. The first candidate of Korean character recognizer show !!i.49% of recognition rate and up to the fourth candidate show 99.72%. For Korean character string which is postprocessed, recognizer of Korean courtesy amounts show 96.42% of reliability. In this paper, we suggest a method to improve the reliability of Korean courtesy amounts recognition by using the Korean character recognizer which recognize limited numbers of characters and the postprocessor which correct the errors in Korean character strings.

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계층적 신경망을 이용한 자소인식에 기초한 Off-Line 필기체 한글인식 : 자소간 섭동체거를 위한 High-Level Constraint 회로의 설계

  • 장주석;김명원;임채덕;송윤선
    • Information and Communications Magazine
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    • v.9 no.11
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    • pp.34-36
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    • 1992
  • 여러 개의 문자(혹은 여러 개의 자소로 구성된 한개의 문자)를 인식할때에는 문자(혹은 자소) 상호간에 영향을 미쳐서 오인식이 발생할 가능성이 높다. 개개의 숫자인식에 기초한 숫자열 인식이나, 개개의 자소인식을 바탕으로한 필기체 한글인식이 그 좋은 보기일 것이다. 예를 들어 단순한 한글 '그'를 Neocognitron으로 인식한다고 생각해 보자, 조합 가능한 글자를 모두 기억시키려면 방대한 규모의 회로가 필요하므로 현실적으로 불가능하다. 따라서 기본 자소(자음 14개, 모음 10개)를 인식하도록 학습시키고 이를 바탕으로 한글을 인식하는 것이 효율적이다. 이때, 회로의 각 세포가 보는 receptive field가 유한하여 '?'의 끝 세로부분 'I'가 '?'에 영향을 미쳐서 '?'로 인식된다 즉, 자소간의 섭동에 의해 '그'가 '고'로 인식되는 것이다. 이와같은 예는 '니'가 '넉'으로, '41'이 '4H'로 인식되는 등 매우 많지만 그 해결에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 필기체 한글 자소를 인식하는 Necognitron외에 자소간의 섭동현상을 제거하기 위한 high-level constraint 회로를 Lotka-Volterra동역학에 기초하여 설계하였다. 이로써 off-line필기체 한글인식을 보다 효과적으로 할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 보인다.

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Large-Scale Hangul Font Recognition Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 대규모 한글 폰트 인식)

  • Yang, Jin-Hyeok;Kwak, Hyo-Bin;Kim, In-Jung
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • pp.8-12
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    • 2017
  • 본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

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Recognition of Handprinted Hangul Line using Vowel Pre-Recognition Method (모음 우선 인식에 의한 즐단위 필기체 한글의 인식)

  • Ham, Kyung-Soo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.195-200
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    • 1994
  • 본 논문에서는 글자 구분선 없이 자유로이 쓰여진 필기체 한글의 인식 방안을 보인다. 즐단위의 한글 입력 영상에서 글자의 골격선을 추출하는 새로운 방법과 골격선들 간의 접촉점과 끝점을 그래프의 노드로 표현하고, 획은 그래프의 가지로 표현하는 방안을 보인다. 한글의 글자 구성 원리는 모음을 중심으로 모아쓰므로, 그래프로 표현된 즐단위의 한글에서 모음의 시작위치 및 속성을 가지는 로드로부터 한글의 모음을 가장 먼저 유도하여 인식하고, 우측 글자 및 자소끼리의 접촉을 분리하여 초성 자음 및 종성 자음을 인식하여, 좌에서 우의 방향으로 한 문자씩 인식해 나간다. 본 논문에서의 자유로이 필기된 한글의 인식 실험은 우리나라의 주소 50개를 서로 다른 25인이 필기한 영상 데이터를 사용하였고 한글 문자의 인식율은 89%이다.

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Post-processing of Hangul Recognition for Discriminating Pairs of Characters (유사 문자쌍을 구분하기 위한 한글 인식의 후처리)

  • Jang, Seung-Ick;Kim, Jin-Hyung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.388-393
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    • 2001
  • 유사한 형태의 필기 한글 문자쌍은 한글 인식 시 발생하는 오류의 많은 부분을 차지한다. 이는 유사한 문자들의 작은 차이를 인식기가 충분히 반영하기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 최근 주목 받고 있는 Support Vector Machine을 이용해 유사한 문자쌍을 검증하는 한글 인식 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 대부분의 문자 유사쌍이 한 두개의 자모만이 상이한 점에 착안하여 자모 단위로 문자 유사쌍을 구분한다. 기존 랜덤그래프를 이용한 한글 인식기를 이용하여 자모 분할을 수행하고, Support Vector Machine을 이용하여 분할된 결과를 검증한다. 제안한 방법은 유사쌍 구분에 중요한 자모만을 선택적으로 고려하여, 기존 한글 인식기의 부족한 점을 보완한다. 실험 결과, 자주 혼동되는 문자쌍들의 인식 오류가 정정되는 것을 볼 수 있었으며 그에 따라 한글 인식의 전체 성능이 향상되었다.

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Korean Amount Recognizer in Bank Slips (은행 전표에서 한글 금액 인식기의 구현)

  • 지태창;김은진;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.369-371
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    • 1998
  • 본 논문에서는 은행 전표의 한글 금액열을 인식하는 시스템을 제안한다. 한글의 낱자를 인식하는 연구가 활발히 진해되고 있는데 반하여, 본 연구에서는 한글의 낱자 인식 결과를 가지고 후처리를 한 후, 그 결과를 금액 숫자의 인식결과와 통합하는 시스템을 구성하였다. 한글 낱자 인식기는 MDC(Minimum Distance Classifier) 기법을 응용한 방법을 사용하였고, 그 후처리는 금액의 구조적인 특징을 사용하였다. 마지막으로 숫자 인식기의 결과와 상호 참조하여 인식기를 완성하였다. 인식 결과를 보면 한글 금액 문자열의 낱자에 대해서는 후처리를 하기 전에는 96.29%, 후처리를 한 후에는 97.72%의 인식률을 보였고, 한글 금액 문자열에 대해서는 후처리를 하기 전에는 79.96%, 후처리를 한 후에는 98.24%의 신뢰도를 보였다.

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The Recognition of The Korean Characters Using The Weighted Pattern Cluster (가중치 패턴 클러스터를 이용한 한글 문자 인식)

  • 김도형;이선화;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.319-321
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    • 2001
  • 본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.

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Design of Large-set Off-line Handwritten Hangul Database Construction (대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 설계)

  • Lee, S.W.;Song, H.H.;Kim, J.S.;Lee, E.J.;Park, H.S.
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.131-136
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    • 1995
  • 최근들어 자연스럽게 필기된 한글을 인식함으로써 정보 입력 과정을 자동화하기 위한 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구에 있어서 반드시 확보되어야 하는 연구 환경으로 대용량 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축을 들 수 있는데, 본 논문에서는 시스템공학연구소 국어공학센터의 국어 정보 베이스 개발사업의 일환으로 추진중인 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축현황에 대해 간략히 소개하고자 한다. 오프라인 한글 글씨 데이타베이스의 구축은 크게 글씨 데이타베이스 설계, 글씨 데이타 수집, 용지 스캔 및 문자 단위 분할, 데이타베이스 검증의 4 단계로 구성된다. 본 연구에서는 다양한 변형을 갖는 글씨체의 수집을 데이타베이스 구축시 가장 고려해야 할 요소로 삼았으며, 고품질의 일관성 있는 글씨 데이타베이스 구축을 위해 데이타베이스 설계 단계와 검증 단계에 많은 시간을 할애했다. 마지막으로 본 연구에서는 WWW(World Wide Web)의 HTML(Hyper Text Markup Language)을 이용하여 편리 한 사용자 인터페이스를 구현함으로써 사용자들이 쉽게 한글 글씨 영상을 검색 할 수 있음은 물론 인식 알고리즘의 개발에 사용 가능한 형태의 화일을 제공받을 수 있도록 구성하고 있다. 현재는 KS C 완성형 한글 2,350자 중에서 사용 빈도순 상위 520자에 대한 한글 글씨 1,000벌을 수집하여 명도영상 데이타베이스를 구축 중에 있으며, 향후 2년간 나머지 1,830자에 대한 한글 글씨 데이타를 수집하여 데이타베이스를 완성하고자 한다. 구축된 글씨 데이타베이스는 조만간 국내의 오프라인 한글 글씨 인식 연구자들에게 제공되어 우수한 인식 알고리즘의 개발을 위한 중요한 실험 데이타로서 사용될 예정이며, 개발된 인식 시스템에 대한 객관적인 성능 평가에 있어서도 크게 기여하여 국내의 오프라인 한글 글씨 인식에 관한 연구를 활성화시켜주는 계기가 될 것으로 기대된다.

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