Verification of Graphemes Using Neural Networks in HMM Based On-line Koran Handwriting Recognition

인공신경망을 이용한 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템의 자모 검증

본 논문에서는 인공신경망을 이용한 자모 검증을 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템에 적용하는 방법론을 제시한다. 본 시스템에서 각각의 자모는 한 개의 HMM 모델과 한 개의 인공신경망 검증기를 갖는다. 자모 검증기는 HMM 네트웍이 생성한 자모 후보 가정을 입력으로 받은 후, 이 가정의 타당성에 대한 사후 확률을 출력한다. 이 사후 확률은 Viterbi 탐색시 탐색 경로에 반영된다. 기존 HMM 시스템의 국소적 특징의 한계를 보완하기 위하여, 한글 자모의 기본획 분석에서 얻어진 구조적, 전역적 특징이 자모 검증기에 사용되었다. 한글 낱자인식에 대한 실험 결과 HMM 기반 인식기에 자모 검증기를 도입함으로서 38.5%의 인식 오류를 줄일 수 있었다.