본 논문은 국제적 문자부호체계인 유니코드 내에 있는 한글낱자와 호환용 한글낱자 부호를 통신망에 전송하기 위해 UTF-8부호로 변환할 때 회선부호기에서 발생하는 스크램블링의 발생빈도를 연구하였다. 본 논문에서 적용한 회선부호기의 스크램블링 방식은 ITU 및 한국의 표준전송방식인 HDB-3방식으로 하였다. 각 한글낱자부호에서 발생하는 스크램블링을 분석하기 위해 원천 부호화규칙을 적용하였다. 스크램블링 발생량은 각 한글낱자에서 발생하는 스크램블링의 발생횟수와 각 한글낱자의 사용빈도에 의한 발생 빈도율을 추출하였다. 연구결과 한글낱자의 부호에 대한 스크램블링 발생은 유니코드 체계내에서 24번, 52%, UTF-8체계 내에서 148번, 228%발생하였다. 호환용 한글낱자 부호에서는 유니코드 체계내에서 10번, 14%, UTF-8 체계 내에서 83번, 131%발생하였다. 즉, 유니코드체계의 한글낱자와 호환용 한글낱자는 UTF-8체계로 변환하면서 스크램블링 발생 빈도율이 각각 340%, 851%증가하는 것으로 나타났다.
한글 인식에 관한 기존의 연구는 한글 낱자 인식에 치우쳐 왔고, 실제 문서 인식 시스템 개발을 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그래서, 본 논문에서는 인식된 문자열의 오류 교정에 관한 연구로서 한글 금액열 인식기를 개발하였다. 한글 낱자 인식에서 문제가 되는 부분은 데이터의 방대함 때문에 발생한다. 컴퓨터상에서 표현될 수 있는 한글 낱자의 개수는 2000여 자 이상이다. 따라서, 기존의 연구들은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실생활에서 많이 쓰이는 낱자에 대해서만 실험을 했다. 하지만, 실험 대상 낱자의 개수를 1000여 자 정도로 줄였어도, 여전히 80%대 이하의 저조한 인식률을 보이고 있다. 이렇게 인식률이 저조한 범용 한글 낱자 인식기를 한글 금액 인식이라는 제한된 상황에서 사용하는 것은 적합하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 한글 금액에 사용되는 16자의 한글 낱자만 인식할 수 있는 인식기를 제안하였다. 제안한 한글 낱자 인식기는 통계적 인식기를 사용한 다중 인식기 형태로 만들었고, 이를 통해 개별적인 특징으로 인한 인식률의 저하를 방지할 수 있다. 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액에 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이 규칙을 이용하여 한글 금액의 후처리는 한글 금액열 내에 내재되어 있는 금액애 대한 구조적인 규칙 정보를 이용하였다. 이규칙을 이용하여 한글 금액의 인식 단위에 대한 인식 결과의 오류 보정을 할 수 있다. 실험 결과 제안한 한글 낱자 인식기의 1후보까지 인식률은 95.49%였고, 4후보까지 인식률은 99.72%였다. 그리고, 후처리기의 처리를 거친 금액열에 대해서는 신뢰도가 96.42%였다. 본 논문에서는 사용된 낱자의 개수가 적고, 구조안에 규칙 정보가 존재하는 한글 문자열의 경우에 제한된 글자를 인식하는 낱자 인식기와 오류를 교정할 수 있는 후처리기로 문자열 인식의 신뢰도를 향상시킬수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.
한글 입력 방식은 어떤 형태이건 기본 낱자들에 대한 글쇠배열과 결합 규칙이라는 두 요소를 반드시 가진다. 그런데 그 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면, 기본 낱자가 여럿 모인 복합 낱자를 입력할 때 모호성이 존재하거나 다음 글자의 연속 입력이 되지 않는 식의 문제가 발생할 수 있다. 한글은 모아쓰기라는 특성으로 인해 낱자 경계와 글자 경계라는 보이지 않는 정보가 입력 과정에서 추가로 고려되어야하기 때문이다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 글쇠가 매우 적은 모바일 환경, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 입력 방식에서 쓰이는 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 어떤 입력 방식이 주어졌을 때 복합 낱자를 입력하는 세부 규칙을 생성하고 예상되는 문제점을 자동으로 분석해 주는 도구 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT나랏글 한글 입력 방식을 실제로 분석한 결과를 제시하였다.
본 논문은 한글부호의 전송을 최적화하는데 요구되는 한글낱자를 연구하였다. 한글낱자는 한국어를 구성하고 있는 한글을 토대로 하여 분석하였다. 한글낱자의 분석은 세가지 유형을 대상으로 하여 수행하였다. 첫번째 대상은 한글맞춤법 통일안의 24개 낱자이었다. 두번째 대상은 표준 두벌식 글자판의 낱자 28개이었다. 세 번째 대상은 한글맞춤법 통일안에 겹낱자를 포함한 총 54개 낱자이었다. 이 세가지 분석대상별로 각 낱자에 대한 사용빈도를 분석하였다. 국립국어원의 한국어자료에 수록된 총 한국어 단어는 총58,437개인데, 단어들은 총 1,540자의 글자로 구성되어 있다. 이 한글들을 분석한 결과, 사용빈도수를 보면, 첫 번째 대상의 경우, 닿소리는 "ㅇ"이 가장 많고 "ㅋ"이 가장 적었으며 홑소리는 "ㅏ"가 가장 많고 "ㅑ"가 가장 적었다. 두 번째 대상의 경우, 닿소리는 첫 번째 대상과 같고 홑소리는 "ㅏ"가 가장 많고 "ㅒ"가 가장 적었다. 세 번째 대상의 경우, 닿소리는 "ㄱ"이 가장 많고 "ㄽ"이 가장 적었으며 홑소리는 "ㅏ"가 가장 많고 "ㅞ"가 가장 적었다.
한글 입력 방식은 글쇠배열과 더불어 추가적인 낱자들을 입력하기 위한 결합 규칙이라는 형태로 정의할 수 있다. 그런데 이 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면 겹낱자를 결합하거나 음절이 바뀌는 과정에서 모호성 같은 문제가 발생할 수 있다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 모바일 환경처럼 매우 적은 글쇠, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 입력 방식의 예상 동작을 분석해 주는 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT 나랏글 한글 입력 방식을 동일 프로그램으로 기술하고 분석한 결과를 제시하였다.
McClelland와 Rumelhart (1981)의 상호작용활성화 모형과 Feigembaum과 Simon (1984)의 초보지각자-기억자 모형 (Elementary Perceiver and Memorizer, EPAM)을 두 음절 한글단어에서의 낱자 지각을 중심으로 검증한 김 재갑과 김 정오 (1990)의 실험을 새 자극 단어들과 변수를 포함시킨 두 실험을 수행하였다. 여섯 낱자들로 구성된 단어의 둘째 음절위치에서 단어 내의 낱자들은 단독으로 제시되는 낱자들보다 더 부정확하게 파악되었고 (단어열등효과), 이 결과는 다섯 낱자로 된 두 음절 단어들에서는 관찰되지 않았고, 그 배후 기제는 세 낱자들로 구성된 단어의 부분에 대한 제한된 주의 용량의 배정임을 시사하는 결과를 얻었다. 본 연구의 결과들은 상호작용활성화 모형보다 EPAM 모형에 의해 더 잘 다루어짐이 밝혀졌다.
한글 입력 방식은 글쇠배열과 더불어 추가적인 낱자들을 입력하기 위한 결합 규칙이라는 형태로 정의할 수 있다. 그런데 이 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면 겹낱자를 결합하거나 음절이 바뀌는 과정에서 모호성 같은 문제가 발생할 수 있다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 모바일 환경처럼 매우 적은 글쇠, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 입력 방식의 예상 동작을 분석해 주는 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT 나랏글 한글 입력 방식을 동일 프로그램으로 기술하고 분석한 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 은행 전표의 한글 금액열을 인식하는 시스템을 제안한다. 한글의 낱자를 인식하는 연구가 활발히 진해되고 있는데 반하여, 본 연구에서는 한글의 낱자 인식 결과를 가지고 후처리를 한 후, 그 결과를 금액 숫자의 인식결과와 통합하는 시스템을 구성하였다. 한글 낱자 인식기는 MDC(Minimum Distance Classifier) 기법을 응용한 방법을 사용하였고, 그 후처리는 금액의 구조적인 특징을 사용하였다. 마지막으로 숫자 인식기의 결과와 상호 참조하여 인식기를 완성하였다. 인식 결과를 보면 한글 금액 문자열의 낱자에 대해서는 후처리를 하기 전에는 96.29%, 후처리를 한 후에는 97.72%의 인식률을 보였고, 한글 금액 문자열에 대해서는 후처리를 하기 전에는 79.96%, 후처리를 한 후에는 98.24%의 신뢰도를 보였다.
최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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