한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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- Pages.603-606
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- 2003
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
ART 신경회로망을 이용한 한글 유형 분류에 관한 연구
A Study on the Hangeul Pattern Classification by Using Adaptive Resonance Theory Neural Network
- Jang, Jae-Hyuk (Dept. of Computer Engineering, Kwangwoon University) ;
- Park, Chang-Han (Dept. of Computer Engineering, Kwangwoon University) ;
- NamKung, Jae-Chan (Dept. of Computer Engineering, Kwangwoon University)
- 발행 : 2003.05.16
초록
본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.
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