자소 단위의 HMM을 설계하고 製字 원리에 따라 연결한 한글 인식 네트워크에서 인식속도는 많은 경로수로 인해 상당히 느려진다. 본 논문에서는 탐색 속도를 개선 하기 위해 최적의 네트워크 탐색 방법인 레벨 빌딩 알고리즘을 수정, 적용한 온라인 한글 인식 모델을 제안한다. 한글 인식을 위한 레벨 빌딩은 초성·중성·종성 순의 정해진 필기 한글 구조를 반영한 syntax-directed 레벨 빌딩 탐색 알고리즘으로, 전체 11,172개의 경로를 가지는 방대한 크기의 인식 네트워크 탐색에 서 시간복잡 도가 경로수에 비의존적이고 노드 수 득, 개별 자소 HMM의 수에만 의존하는 효율적인 탐색 방법이다. 제한된 방법의 효용성을 입증하기 위한 인식 실험에서 KAIST의 온라인 한글 데이터, 15,000자를 대상으로 한 자당 0.72초의 인식속도를 보였다.
본 논문에서는 역 전파 신경회로망의 학습파라미터를 발생한 오차에 따라서 유동성 있게 갱신할 수 있고 이 학습알고리즘의 효율을 향상시킬 수 있는 초기연결강도 설정 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 국소 점을 벗어날 수 있는 것으로 기대되고, 수렴환경에 알맞은 초기 연결강도 발생을 설정할 수 있다. 모의실험에서는 세 가지의 학습패턴을 가지고 실험하였다. 첫 번째 3-패리티 문제에 대한 학습을 수행하였고, 두 번째는 $7{\times}5$ 알파벳 영문자 폰트에 대한 학습이고 세 번째는 필기체 숫자 및 한글의 기본 획에 적용하였다. 모의실험결과, 제안된 방법은 기존의 표준 역 전파 알고리즘에 비하여 약 27%~57.2%정도 학습효율이 향상됨을 고찰하였다
In this paper, a new method of phoneme segmentation of handwritten Korean characters using the local graph pattern is proposed. At first, thinning was performed before extracting features. End-point, inflexion-point, branch-point and cross-point were extracted as features. Using these features and the angular relations between these features, local graph pattern was made. When local graph pattern is made, the of strokes is investigated on contacting point. From this process, pattern is simplified as contacting pattern of the basic form and the contacting form we must take into account can be restricted within fixed region, 4therefore phoneme segmentation not influenced by characters form and any other contact in a single character is performed as matching this local graph pattern with base patterns searched ahead. This experiments with 540 characters have been conducted. From the result of this experiment, it is shown that phoneme segmentation is independent of characters form and other contact in a single character to obtain a correct segmentation rate of 95%, manages it efficiently to reduce the time spent in lock operation when the lock.
본 논문에서는 3차원 공간에서 손 위치를 추적하고 움직임 궤적을 분석하여 원거리에서 판서가 가능한 기술을 제안한다. 3차원 공간에서 손으로 입력하는 한글 음절은 글자 획과 이동 획이 구분되지 않아 음절의 종류를 구분하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 한글 음절을 구성하는 획을 글자 획과 이동 획으로 구분한 후 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하는 방법을 제안한다. 우선, 필기체 음절의 궤적에서 획의 끝 점을 검출하고, 검출한 끝 점 정보를 이용하여 입력 음절을 획 단위로 분리한다. 음절 집합으로부터 8가지의 획 패턴을 정의한 후 분리한 획에 대해서는 방향 코드를 기반으로 획 패턴을 분류한다. 그리고 이를 기반으로 최종적으로 획의 유형을 글자 획과 이동 획으로 분류한다. 분류된 획의 유형을 기반으로 입력된 음절에서 이동 획은 제거하고 글자 획만을 출력하여 가독성이 있는 음절 표시가 가능하도록 한다. 360개의 음절 집합에 대해 정확도를 측정하여 획의 패턴은 88.3%, 획의 유형 구분은 91.1%의 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.
흘림체 필기 문자는 문자의 가능한 한도 펜의 움직임을 줄이려는 경제성의 원칙에서 비롯된다. 즉, 다음 획을 쓰기 위해 이동할 때 펜을 들지 않거나, 아예 이동을 생략하거나, 또는 연결된 두 획이 서로 닮아가면서 필기하기 쉬운 단순간 형태로 변화한다. 이러한 변화로 인해, 획이나 자소의 형태가 달라질 뿐만 아니라, 획간이나 자소간의 구분이 매우 어려워진다. 따라서 흘림체의 효과적인 인식을 위해서는 획이나 자소의 정확한 분할에 의존하지 않으면서, 일정한 단위로 분할하여 매칭할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서는 구조적인 형태의 단위로 분할하고 매칭하는 '곡률획 모델링 방법(curvature stroke modeling method)'을 제안한다. 곡률획(curvature stroke)은 필기의 회전 방향이 바뀌지 않는 부분획으로 정의되며, 곡률에 따라 선분, 호, 원 등의 형태를 갖는다. 흘려 써진 입력 획들을 곡률획의 나열로 변환하기 위해서는, 필기의 회전을 변화시키는 곳, 급격한 방향 변화를 일으키는 곳, 그리고 지나친 회전을 일으키는 곳 등을 분할한다. 각 참조 자소는 정자체로 입력하여 분할 과정에 의해 생성된 곡률획의 나열로 저장되어 있으며, 인식중에 융합과정을 수행함으로써 매칭을 위한 다양한 곡률획의 나열을 만들어낸다. 이때, 가상 획이 필기되거나 생략될 가능성도 고려한다. 인식의 기본 단위로 곡률획을 사용함으로써, 입력 문자의 불필요한 분할점들을 효과적으로 줄일 수 있고, 또한 자소간의 연결점을 찾기 어려운 경우에도 인접한 두 자소에 걸치는 참조 곡률획을 생성해내기 때문에 정확한 매칭이 가능해진다. 실험 결과, 83.60%의 제 1후보 인식률과 0.99초/자(CPU 클럭: 66MHz)의 처리 시간을 보였다./atom으로 추출되었다. 한편 별도의 추가적인 공정없이 일반적인 에피 성장법을 사용하여 고농도로 붕소가 도핑된 실리콘층 위에 부정합 전위가 없는 에피 실리콘을 성장시켰으며, 이 에피 실리콘의 결정성은 매우 양호한 것으로 밝혀졌다. 또 부정합 전위가 없는 에피 실리콘에 n+/p 게이트 다이오드를 제작하고 그 전압-전류 특성을 측정한 결과 5V의 역 바이어스에서 0.6nA/$cm^{2}$의 작은 누설 전류값을 나타내었다.이었다 5. 쌀의 알칼리 붕괴도는 밀양 맥후작산미가 가장 높았고 호남평야지산미가 가장 낮았는데 비해 아밀로그래프의 호화개시온도는 수원과 이리산미가 가장 낮았던 반면 밀양산미가 가장 높았다. 강하점도는 밀양산미가 가장 낮았고 다음이 이천산미가 낮았던데 비해 계화 및 이리산미가 가장 높았으며 치반점도는 이와 정반대의 경향을 나타내었다. 밥의 점성 /경도비율은 지역간 차이가 유의하지는 않았으나 남부평야산미가 중부평야산미에 비해 다소 떨어지는 경향이었다. 6. 식미와 관련이 있는 쌀 외관품질 및 이화학적 특성을 이용한 주성분 분석에서 전정보의 약 59% 설명이 가능한 제 1 및 제 2 주성분치상의 7개 품종별 6개 산지미의 분포로 보아 품종에 따라서 산지 반응이 달랐는데 대체로 자포니카와 통일형 품종군간 구분과 밀양, 중부평야 및 호남평야의 세 산지간 구분이 가능하였다. 산지내 품종간 미질변이는 남양간척지와 이리산미가 비교적 작았는데 수원산미는 이천과 남양산미의 미질변이를, 계화산미는 이리산미의 미질변이를 거의 포괄하였다.는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할
한글 문자 인식에 있어서 ' ㅁ '과 ' ㅇ '의 오인식은 전반적인 인석성능의 저하를 가져오는 요소가 되고 있으나 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 'ㅁ'과 'ㅇ'을 효과적으로 인식하기 위한 새로운 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 변형된 하우스도르프 거리를 이용한 최적의 이웃 반경을 설정하고, 이 반경에 의해 이웃 픽셀과의 각도를 추출하여 두 자소를 구분하는 특징으로 사용하였다 실험을 통하여 분석한 결과 제안하는 특징 추출 방법은 기존의 방법들보다 적은 특징 개수를 사용하여 효율적으로 패턴을 인식할 수 있었으며 우수한 일반성 및 안정성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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