• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.151-153
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• 2016

최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.723-726
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• 2004

문자들 중에는 매우 비슷한 모양을 갖고 있는 문자가 존재하기 때문에 오인식은 이러한 유사한 문자들 사이에서 일어날 경우가 많다고 볼 수 있다. 즉, 입력된 문자가 유사한 다른 문자에 대응하는 모델에서 발생 확률이 가장 높게 나와 오인식이 되었다고 할지라도, 해당 모델에서는 입력된 문자의 발생 확률도 여전히 높다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 사전을 통한 후처리 시, 오인식 된 단어에서 사용된 모델들을 통해 오인식을 보정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.535-537
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• 2003

본 논문에서는 필기 한자로 쓰여진 고문서를 보다 효율적으로 디지털 라이브러리화하기 위한 입력 방법을 제안한다. 제안한 입력 방법은, 문자 인식 방법과 수작업을 병행하는 방법으로서, 인식 및 기각 방법을 사용하여 유사한 글자들을 자동 군집화한 후, 수작업으로 교정 및 검증을 거쳐 최종 입력하는 방식이다. 한국학 고문서인 승정원일기를 대상으로 한 실험에서, 제안한 방법이 높은 정확률과 낮은 기각 비율을 보임으로써, 기존의 수작업 입력 방법을 대체할 경우 상당한 시간 및 노동력의 절감을 가져올 것으로 기대한다.

• 한국인쇄학회지
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• 제5권1호
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• pp.33-45
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• 1987

• 정보과학회지
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• 제24권12호
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• pp.56-62
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• 2006

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권6호
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• pp.583-594
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• 2000

필기 한글 문자 인식을 위한 획 추출 방법으로 많이 사용되는 세선화는 패턴을 왜곡시키는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 모양 분해 알고리즘을 사용한 한글 문자의 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 모양 분해 알고리즘을 사용하여 입력 패턴을 유사 볼록한 부품 집합으로 분해한다. 모양 분해된 패턴에서 결합 부품을 탐지하고, 이 부품과 인접한 부품들로부터 골격선을 구한다. 그 다음 결합 부품과 인접하지 않은 부품들에 대한 골격선을 추출하고 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 추출한 골격선과 세선화로 추출한 골격선을 비교하기 위하여 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.159-164
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• 2005

본 논문에서는 전자펜과 그 인터페이스를 장착한 정보통신장치와 서버가 인터넷으로 연결된 환경에서 패턴인식 기술을 사용하여 글씨의 품질을 향상시키는 훈련을 수행한 수 있는 언어학습시스템을 제안한다. 본 논문에서는 참조자료를 획득하는 방법 및 전역특징과 지역특징을 통한 글씨품질을 평가하는 방법에 관하여 기술한다. 제안하는 시스템은 문자 뿐 아니라 문자열에 대해서도 글씨품질을 평가할 수 있으며, 제시어와 입력어가 같은 경우 뿐 아니라 다른 경우에도 글씨품질을 평가한 수 있는 특징을 가진다. 따라서 제안하는 시스템은 글씨연습 뿐 아니라 언어 훈련에 매우 유용한 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.285-296
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• 2001

본 논문에서는 초등학교 학생이나 외국인을 위해 한글을 익히는 교육용 시스템을 개발하고자 한다. 모델이 될 수 있는 표준 문자 패턴을 선정하고 이의 특징을 추출하여 데이터베이스화한다. 이를 위해 환경에 불변인 전처리과정의 수행과 특징 추출 그리고 유사도 함수를 정의한다. 최종적으로 초등학생이나 외국인이 쓴 문자에 대해 표준 문자 패턴과의 유사도를 계산하여 필기체 문자의 미적 평가를 행한다. 본 시스템은 특정 서체에 대해서도 표준 문자 패턴을 선정하여 서체 익히기까지 행할 수 있도록 확정이 가능한 시스템이며 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.157-168
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• 1993

본 논문에서는 역전파 알고리듬으로 학습된 신경회로망과 사전을 이용하여 필기체 영문자 인식을 수행하였다. 스캐너를 이용하여 입력된 영상화일로부터 불필요한 데이터 부분을 제거하고 문자의 다양성을 최소화하기 위해서 여러가지 전처리과정, 즉 문자분리, 중심변환, 잡음제거, 배율조정과 세선화과정을 거쳤다. 다음으로 세선화된 문체 패턴으로부터 문자의 특징이 추출되고, 신경회로망에 시험데이터에 대한 특징들을 학습시켰다. 그리고 테스트할 영문자에 대해서도 특징들을 추출하여 이미 학습된 신경회로망에 의해 분류하였다. 마지막으로 학습시간을 줄이고 인식율을 향상시키기 위한 방법과 학습시간과 은닉층의 노드수에 대해 고찰하였다. 실험 결과로서 이와 같은 시스템으로 필기체 영문제에 대하여 학습후에 약 93%의 높은 인식율을 얻을 수 있었을 사전을 이용했을 경우 인식율이 약 97%였다.