• Title/Summary/Keyword: 영어 문자

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Off-Line Recognition of English Lowercase Characters Using Fuzzy Logic (퍼지 논리를 이용한 영어 소문자 오프라인 인식)

  • Park, Tae-Hwan;Woo, Young-Woon;Han, Soo-Whan
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.780-783
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    • 2008
  • 영문자를 오프라인으로 인식하기 위한 다양한 기법들이 기존에 많이 제안되어 왔다. 그러나 이 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 처리 속도에 장점을 갖는 형태학적인 특징 정보와 퍼지 함수만을 이용한 인식 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 형태학적인 분석을 통해 미리 정의된 특징 정보들과, 입력되는 인식 대상 문자들과의 특징 정보의 일치 정도를 퍼지 함수를 이용하여 판단하는 방식을 활용하였다. 2가지 종류의 표본 문자와 4가지 종류의 테스트 문자를 이용하여 실험한 결과 폰트 형태에 따라서는 인식률이 저하되지 않았지만 폰트 굵기 차이에 의해서 인식률이 저하되는 현상이 나타남을 알 수 있었다.

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Language Recognition for Effective Character Segmentation in the mixed Korean-English Documents (한영 혼용 문서에서의 효과적인 문자 분할을 위한 언어 인식에 관한 연구)

  • Choi, Won-Hyo;Yang, Byoung-Seok;Sung, Ki-Joon;Kang, Jae-Woo;Ha, Jin-Young
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.439-444
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    • 2008
  • 본 논문은 한영 혼용 문서에서의 문자 분할을 위한 효율적인 언어 인식기를 고안하였다. 한영 혼용 문서를 스캔한 후, OCR(광학 문자 판독, Optical Character Recognition)을 할 때, 문자 분할의 중요성은 상당히 크다. 인식 없이 문자를 분할하는 external segmentation 방법에서는, 인식할 언어가 한글 혹은 영어인가에 따라 문자 분할 방법이 달라진다. 그러므로, 한영 혼용 이미지를 인식하기 위해서 문자 분할을 하기 전에 언어를 미리 결정해야 한다. 본 논문에서는 문자 분할 방법을 효율적으로 하기 위한 언어 인식기를 제안하고 그 방법을 적용하였다. 그 결과 한영 혼용된 책 이미지에서 94.09%의 문자 분할 성공률을 보였다.

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Analysis of North Korean Primary English Curriculum (북한의 소학교 영어과 교육과정 분석)

  • Kim, Jeong-ryeol
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.20 no.4
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    • pp.582-590
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    • 2020
  • This paper aims to analyze and introduce the primary English curriculum of North Korea reformulated according to the New Educational Program. Sources for analysis are the 4th and 5th primary school English syllabus based on the New Educational Program, explanations of the New Educational Program appeared in People's Education and Kim, Jeong-Il's selected writings. The analytical sources are classified into characteristics, objectives, contents, methods and evaluation. The findings are as follows: The primary English education aims to reach to the basis of middle school English by learning English alphabets and basic English expressions. 4th graders learn basic oral English such as pronunciation, stress and intonation for the first semester and learn English alphabets and their sounds for the second semester. 5th graders learn familiar topics in English and repeatedly practice the important components of English such as pronunciation, vocabulary and grammar. The method is to maintain students' interests in English and encourage students to use classroom English. Also, structural practice is an important part of the method. Evaluation is primarily process-oriented and must motivate students to excel in English rather than fail in English.

Handwritten Hangul Recognition by Dynamic Lattice Search with Structural Constraints (문자의 구조적 제약과 동적 격자 탐색을 이용한 필기 한글 문자 인식)

  • Kang, Kyung-Won;Kim, Jin-Hyung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2001.10d
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    • pp.359-364
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    • 2001
  • 필기 한글문자 인식은 다양한 필기 변형, 자모 간의 접촉과 같은 문제들을 내포하고 있다. 최근 이를 해결하기 위한 방법으로 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링이 제안되었으나, 상향식 정보처리의 한계인 시간 복잡도 문제를 겪고 있다. 영어 단어인식에 관한 인지과학적 연구에서는 하향식 정보처리의 주요한 역할 중 하나로 인식 과정에서의 계산 중복을 없애는 필터링의 역할을 들고 있다. 본 논문에서는 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링을 기반으로 하여 필기체에 나타나는 다양한 변형을 흡수하며, 시간 복잡도를 해결하기 위한 한글 문자의 구조에 바탕을 둔 하향식 정보처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 발화를 이용한 자모 후보 추출 DP 정합과 동적 격자 탐색을 이용한 문자 후보 탐색, 그리고 문자의 구조적 제약을 이용한 후보 제거 기법을 포함한다. 필기 한글 데이터베이스인 SERI-DB에 대한 예비 실험 결과, 제안한 방법은 인식률의 큰 저하 없이 상향식 정보 처리에 바탕을 둔 기존 방법에 비해 높은 속도 향상을 가져 왔다.

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Research on Korea Text Recognition in Images Using Deep Learning (딥 러닝 기법을 활용한 이미지 내 한글 텍스트 인식에 관한 연구)

  • Sung, Sang-Ha;Lee, Kang-Bae;Park, Sung-Ho
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.6
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    • pp.1-6
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    • 2020
  • In this study, research on character recognition, which is one of the fields of computer vision, was conducted. Optical character recognition, which is one of the most widely used character recognition techniques, suffers from decreasing recognition rate if the recognition target deviates from a certain standard and format. Hence, this study aimed to address this limitation by applying deep learning techniques to character recognition. In addition, as most character recognition studies have been limited to English or number recognition, the recognition range has been expanded through additional data training on Korean text. As a result, this study derived a deep learning-based character recognition algorithm for Korean text recognition. The algorithm obtained a score of 0.841 on the 1-NED evaluation method, which is a similar result to that of English recognition. Further, based on the analysis of the results, major issues with Korean text recognition and possible future study tasks are introduced.

Hierarchical Multi-Classifier for the Mixed Character Code Set (홍용 문자 코드 집합을 위한 계층적 다중문자 인식기)

  • Kim, Do-Hyeon;Park, Jae-Hyeon;Kim, Cheol-Ki;Cha, Eui-Young
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.10
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    • pp.1977-1985
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    • 2007
  • The character recognition technique is one of the artificial intelligence and has been widely applied in the automated system robot HCI(Human Computer Interaction), etc. This paper introduces the character set and the representative character that can be used in the recognition of the mage ROI. The character codes in this ROI include the digit, symbol, English and Hereat etc. We proposed the efficient multi-classifier structure by combining the small-size classifiers hierarchically. Moreover, we generated each small-size classifiers by delta-bar-delta learning algorithm. We tested the performance with various kinds of images and achieved the accuracy of 99%. The proposed multi-classifier showed the efficiency and the reliability for the mixed character code set.

Global Feature Analysis in On-Line Unconstrained Handwritten English Word Recognition (온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 전역적 특성 분석)

  • 김재륜;하진영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.393-395
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    • 1998
  • 온라인 문자인식에 대한 연구는 지난 30여년에 걸쳐 수행되었지만, 무제약 필기 단어 인식에 대한 연구는 활성화 된지가 오래되지 않은 실정이다. 필기자에 따른 다양한 서체의 변이와 방대한 탐색공간, 그리고 PDA(personal digital assistant)등의 제약된 계산 능력으로 인해 학문적으로는 좋은 연구결과가 나오고 있지만 실용화에는 아직도 해결해야 할 문제가 많다. 대부분의 온라인 문자 인식 시스템에서는 인식 시스템에서는 인식 시스템 자체의 성능만으로는 인식 성능의 한계가 있기 때문에 여러 가지 외부 지식을 사용한다. 그 중 대표적인 것이 단어 사전을 이용하는 것인데, 단어 사전의 크기를 미리 줄일 수 있다면 인식기의 성능이 좋아질 수 있다. 본 연구에서는 온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 필기 데이터의 전역적 특성을 분석하고, 각각의 특성에 따른 사전 감축 비율과 오류에 대해 연구하고자 한다.

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A Study on the Use of Hangeul Identifier in Java (Java에서 한글 식별자 사용에 관한 연구)

  • Yang, Dan-Hee
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.8 no.10
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    • pp.53-60
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    • 2017
  • The use of 'Idumunja' for programs is inevitable before Unicode came out. However, even now that Unicode has been established as an international standard in both name and reality, there has been an insistence that the use of Hangeul identifiers should be avoided. This study surveyed the students for the reasons why they prefer to use English identifiers and for the notations that can substitute the function of English capital letters in using Hangeul identifiers. Then, we discussed the vanity of argument that the use of English identifiers is a global trend, and proposed two notations for the use of Korean identifiers. In order to improve the productivity of software, programmer's job satisfaction, and the ease of maintenance, the use of Hangeul identifiers should become rapidly common.

Candidate Word List and Probability Score Guided for Korean Scene Text Recognition (후보 단어 리스트와 확률 점수에 기반한 한국어 문자 인식 모델)

  • Lee, Yoonji;Lee, Jong-Min
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.73-75
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    • 2022
  • Scene Text Recognition is a technology used in the field of artificial intelligence that requires manless robot, automatic vehicles and human-computer interaction. Though scene text images are distorted by noise interference, such as illumination, low resolution and blurring. Unlike previous studies that recognized only English, this paper shows a strong recognition accuracy including various characters, English, Korean, special character and numbers. Instead of selecting only one class having the highest probability value, a candidate word can be generated by considering the probability value of the second rank as well, thus a method can be corrected an existing language misrecognition problem.

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