Optimization of Number of States in HMM for On-line Hangul Recognition

온라인 한글 인식을 위한 HMM 상태 수의 최적화

온라인 문자 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 은닉 마르코프 모델(HMM)이 우수한 성능을 보이고 있다. 영숫자 인식은 물론 한글 인식에 있어서도 HMM은 최근 널리 사용되고 있는데, HMM을 이용해서 모델링 할 때 해결해야 할 문제 중의 하나는 HMM의 구조를 어떻게 최적화 하느냐이다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 온라인 한글 인식 시스템에서 HMM의 최적화를 통해 인식률을 향상시키고자 한다. 특히 HMM의 상태(state)수를 어떻게 정할 것인가에 초점을 맞춰, 실험을 통해 최적의 HMM 상태 수를 찾고자 한다.