본 논문은 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자에서 자획의 교점을 검출하는 새로운 방법을 제안한다 이를 위해 첫째로, 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 둘째로, 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하며, 마지막으로, 자획의 수평 성분과 수직 성분을 이용해 자획의 교점을 구하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 자획의 교점은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 분리점 후보가 되며 분리된 자획은 필기체 한글 인식을 위한 특징을 나타낸다.
편입력 기능을 창작한 시스템의 문자입력 기능에서 사용자들의 다양한 형태의 필기문자를 인식하여 사용자의 만족을 극대화 시킬 수 잇는 고성능의 인식기를 만들기 위해서는 상황과 장소에 따라서 변하는 필기형태를 학습할 수 있는 다이나믹한 인식기 개발이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 또한 국제 경쟁력을 갖기 위해서는 사용자의 국적(nationality)에 따라 다양한 자종을 인식할 수 잇는 기능이 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위하여 인식기 설계시 필요한 design issues와 philosophy를 제시하고, 이를 기초로 학습기능, 국제화, 소형화의 특징을 갖는 학습기능 다중언어(multilingual) 인식기 설계 방법을 제안하고자 한다.
온라인 필기체 한자는 동일인의 동일 문자조차도 회수, 획순 및 형태의 변화가 다양할 뿐만 아니라 인식 대상이 방대하여 인식이 매우 어렵다. 또한 한자는 기본 자소의 조합에 의한 글자가 아닌 각각의 글자가 독립적으로 이루어져 있어 연속된 획들 간의 관련도를 파악하기 어렵고 획수도 1획에서 28획까지 다양하게 분포를 한다. 따라서 본 연구에서는 대분류 단계로 시작획 비교를 하고 이어진 세분류 단계에서 문자의 특징으로 방향코드와 특이점을 추출해내고 획수를 고려하여 DP 정합을 하는 2단계 인식 시스템을 제안하였다. 이로써 최적의 속도로 입력한 문자를 찾아낼 수 있도록 하였다.
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.
본 논문에서는 한글의 구조적 특징이 반영된 획들의 통계적인 분포에 근거한 필기 문자열의 기울기 보정 방법을 제안한다. 기존의 기울기 보정 방법들은 대부분 영문위주의 보정 방법으로, 영문과 달리 2차원적 구조를 갖는 한글에 적용하는데는 많은 문제가 있다. 일반적인 보정 방법을 적용할 경우 한글에 내재하는 강한 대각선획의 영향으로 인한 역보정의 문제가 가장 많이 나타나며. 기울어진 문자열을 제대로 보정하지 못하는 경우도 빈번하다. 제안하는 방법에서는 추출된 획들의 기울기 분포를 K-평균 군집법을 적용하여 수직획과 대각선획의 두 개의 군집으로 분류하고, 가우시안 분포로의 모델링을 통해 대각선획을 제외하고 수직획만을 이용하여 기울기 보정을 수행하였다. 임의의 필기자에 의해 필기된 우편봉투 주소 문자열 1,300개에 대해 제안하는 방법과 기존의 방법들을 적용하여 실험한 결과 제안하는 방법이 기존방법들에 비해 역보정률을 크게 낮추고, 기울어진 문자열에 대해 완벽한 보정 성능을 보여 그 우수성이 입증되었다.
산업발전과 기술의 대형화. 고도화 등으로 인하여 매년 방대한 양리 정보가 처리되고 있다 정보화를 이루기 위해서는 대부분 종이로 기록뇌어 내려오던 정보를 컴퓨터에 저장하여 적기적소에 사용할 수 있어야 한다. 문자인식을 위한 신경망의 학습에 있어서 출력 값을 재사용하는 신경망모델로는 순환신경망이 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분은 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적락되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분류하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다. 본 논문은 Jordan과 Elman Model을 확장 결합한 새로운 J-도(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신경망보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 획기반 필기한글 문자분할 방법을 제안하고 이를 한글단어인식에 적용하였다. 제안된 방법에서는 획 단위의 문자분할을 시도함으로써 불필요한 분할점을 줄일 수 있었을 뿐 아니라 문자간 획의 접촉이나 겹침을 해결할 수 있었다. 실험에서는 이를 단어인식에 적용하여 비교적 높은 인식률을 얻음으로써 제안된 방법의 가능성을 입증하였다. 실험에서 이용한 문자인식기의 성능이 낮음에도 불구하고 비교적 높은 단어인식률을 얻을 수 있었던 것은 의미 있는 획 단위의 문자분할을 통해 불필요한 분할 가능성을 줄였고, 단어사전을 이용함으로써 사전정보를 충분히 활용할 수 있었기 때문이다.
본 논문에서는 필기체 문자 인식을 위하여 기존의 기술을 검토, 분석 및 새로운 방안을 제안하여 온라인 문자 입력 방식과 오프라인 문자 입력 방식의 적절한 통합화 과정을 제안하고 이를 통하여 온/오프라인 모두에 적용 가능한 통합형 필기체 문자 인식 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 온/오프라인 문자 입력 방식의 차이를 줄이도록 전처리 과정을 시행하고 데이터 저장 효율을 위해 베지어 곡선 근사화 작업을 진행한다. 또한 이러한 통합 데이터를 처리할 수 있는 인식 엔진을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 문자 인식의 특징 선별 방법으로 중간점 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중간점을 선별하고 심볼패턴을 이용하여 필기체 문자를 인식한다. 이 방법은 사전에 많은 심볼 패턴을 학습해야 하지만 한글과 영어의 높은 인식률을 보이고 있으며, 특히 복잡한 문자들의 경우 좋은 결과를 낸다. 여기서는 중간점 알고리즘으로 입력된 데이터를 심볼 패턴과 비교하고, 심볼 영역에 의해 최적 판별 기저를 탐색한 후, 그것을 특징으로 선택한다. 또한 사전 기능과 투명도 기능을 구현하여 필기체 인식을 이용한 여러 활용 방안을 제시한다.
본 논문에서는 필기 한글의 모양을 분석하고 그 결과를 표현하는 방법을 제안한다. 하나의 한글 문자를 구성하는 연결 요소 각각은 다수 개의 부품들로 분해되고 분해된 요소들을 표현하기 위해 골격선을 추출하였다. 추출된 골격선으로부터 속성 그래프를 이용하여 필기 한글 문자를 표현하였다.속성 그래프의 노느는 하나의 부품에 해당하고 제지는 그들간의 연결로 관계를 나타낸다. 노드와 에지에는 패턴의 모양을 나타내는 여러 가지 유용한 정보를 저장하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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