본 논문은 표준완성형코드를 표준으로 허프만 부호를 생성하기 위해 부호화 효율이 가장 높은 곳에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는다. 현재 우리나라의 DTV는 한글문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며, 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심각한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 전용 최적의 허프만 부호를 생성하여 일련의 해결책을 찾고자 하며 영문 위주인 데이터 압축기술을 한글에 맞게 적용하여 DTV 방송용 한글 전용 압축부호를 만드는데 있다.
해상 이동 통신은 무선전신과 무선전화에 의한 기존의 통신 체계에서 GMDSS협약의 발효로 인해 무선텔렉스 및 디지털 선택호출과 위성통신을 위주로 하는 새로운 통신 체계로 변화되고 있다. ITA No.2코드를 사용하는 선박용 통신시스템은 해상 이동 통신의 중요한 통신 수단으로 이용되고 있다. 이들 시스템은 IMO 영어 및 숫자, 기호를 사용하여 Telex용어에 의해 운용되므로 제한된 통신 기능만이 가능하므로 한글에 의한 통신 운용을 구현함으로써 무선전신을 대체하고, 증대되는 통신수요 및 효율적인 통신수단을 제공할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 NBDP시스템의 데이터통신을 위한 한글코드의 제안과 운용 소프트웨어의 한글처리를 위한 알고리즘을 설계하고 마이크로프로세서 보드를 이용하여 이를 구현하였다.
본 논문에서는 한글(한국어) ascii 코드와 4가지 한글 표현 원리에 만들어지는 한글음절을 정의한다. Common Lisp(CL)의 확장된 버전으로 한글이 사용 가능한 한글 CL(HCL)의 소개하고 CL에 추가되는 새로운 한글 함수에 대하여 설명한다. HCL의 모든 함수는 한글을 다루는 방법에 따라 4가지 타입으로 나뉘어진다. 1) 타입 0 - 한글을 입출력 값으로 취하지 않는 전형적인 CL 함수, 2) 타입 1 - 원래 CL 함수정의의 변경없이 입력으로 한글을 받아들이는 함수, 3) 타입 2 - 한글을 사용하기 위하여 함수의 정의를 확장해야하는 CL 함수, 4) 타입 3 - 한글 처리를 하기 위하여 새로 설계한 새로운 함수. 위의 타입에 의해 분류되는 각 함수에 대한 정의를 제안하고 한글 편집기에 대하여 소개한다.
본 논문은 한글 텍스트 데이터에 대한 부호화 효율을 극대화시키는 관점에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는 다. 한글 코드는 표준 완성형과 유니 코드를 대상으로 하였으며 같은 허프만 부호를 부여하였다. 현재 우리나라의 디지털 TV는 한글 문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며. 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심자 한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 진용 퇴적의 허프만 부호를 생성한 다. 미국의 ATSC 표준을 바탕으로 한 디지털 TV 국내 표준에 적용하기 위해 프로그램 및 시스템 프로토콜(PSIP) 구조를 제안한 다. 결과로서. 발생확률 0.0043 이하의 확률을 갖는 문자를 예외 부호화하여 최대 47%의 압축율을 얻는 기법을 제안하였다.
온라인 필기 인식기의 필기 모델을 응용하여 오프라인 한글 필기의 필기 궤적을 추적하고 인식하는 방법을 제안한다. 사용한 온라인 모델은 HMM의 망으로 구성한 조합형 한글 필기 모델 BongNet이다. 그리고 시계열 신호의 길이에 대한 모델이 전혀 없는 표준 HMM 대신 동적인 연속 출력 nonstationary HMM 을 이용한 방법을 기술하였다. 획 추적 계산 과정에는 프레임 동기 알고리즘을 적용한다 HMM의 각 상태는 가능한 필기 궤적상의 위치에 대한 정보를 기록한다. 매 시각마다 최종 상태의 후보 중에서 모든 획을 완전히 지나는 경로가 있는지를 조사한다. 본 방법은 문자영상에서 온라인 시계열 코드를 만들어 가는 과정이며 코드와 동시에 인식결과를 출력한다.
효율적인 인쇄체 한글 인식을 위하여 다중 최소평균 상관 에너지 필터를 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 나무구조 알고리듬의 단점인 인식시스템의 방대함과 인식방법의 복잡함을 해결하였다. 오직 하나의 자음 MMACE 필터와 모음 MMACE 필터를 사용하여 완전한 한글을 인식하였다. 각 MMACE 필터는 24개의 자모음으로 합성된 4개의 K-tuple MACE 필터를 이용하여 다중화시켰다. 따라서 제안된 MMACE 필터의 필터평면과 상관분포 평면은 4개의 부평면으로 나누어 진다. 각 상관분포 부평면으로 한글 인식을 위한 코드를 얻었다. 얻어진 코드와 컴퓨터에 내장된 자모음을 인식하기 위한 진리표와 비교하였다. 일치하는 코드의 해당자모음을 찾아 출력상관평면상의 상관첨두 위치에 치환하면 완전한 한글을 인식할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 광 실험을 통하여 제안된 MMACE 필터를 이용한 한글 인식 시스템의 높은 변별력을 확인하였다.
본 논문은 현재 한글이 인터넷이나 컴퓨터에서 사용이 어렵고, 자판 구도가 불합리하며, 남북 및 세계 표준이 아직 정해지지 않고 있어 정열방식이 불일치와 내부 처리 코드의 상이한 문제점을 가지고 있어 기존의 한글처리로는 부적합한 것들을 종합적으로 해결하기 위하여 새로운 방식을 모색하고, 미래의 방향을 제시할 목적으로 정음부호(OPA : Ortho Phonic Alphabet)의 코드 제안에 따른 기존 KS C 5601과 KS C 5700과의 코드 변환시 문제점과 OPA 표준화를 위해 이 연구를 수행한다.
본 논문은 한자·한글 혼합 문서들을 정확한 우리말 문서로 자동 변환하는 한자·한글 변환기를 설계하고 구현한다. 구현된 한자·한글 변환기는 정보 검색 시스템에서 한자·한글 혼합 문서 검색시 사용자들이 한자에 해당하는 한글음을 파악하는데 걸리는 시간을 절약하고 쉽게 판독할 수 있도록 한다. 이를 위해 KS C 5601 표준코드를 기준으로 바르지 못한 한글음 생성의 원인을 조사하고 두 개 이상의 한글음을 갖는 한자들과 이형표기가 가능한 한자를 올바른 한글음으로 변환할 수 있는 한글단어 매핑사전을 구축한다.
본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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