제약이 없이 자유롭게 쓴 오프라인 필기체 한글을 인식하는 문제는 응용분야에 따른 도메인의 정보를 이용함으로써 보다 쉽게 접근할 수 있다. 본 연구는 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 한 도메인으로 우편봉투를 대상으로 하였을 때, 우편번호가 할당된 지명과 건물명을 대상으로 글자의 종류와 빈도수를 통계 분석하였다. 분석 결과 가능한 한글 조합 11,172자중 403자만이 쓰이고 있음을 알았다. 이러한 정보는 자소 분할이 어려운 오프라인 필기체 한글 인식에 있어, 문자 단위 정합을 사용했을 때 인식속도 및 인식률 향상에 기여 할 것으로 생각된다.
현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 또한 한글은 자소의 모아쓰기 형태를 갖고 있어 문자내에 여백이 존재할 뿐만 아니라 문자와 문자 사이의 접촉되는 특징이 흔히 발생되기 때문에 기존의 영문자에 사용된 방법을 그대로 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 가상 분할경로를 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 분할경로를 주로 이용하는데 특징이 있다. 분할과정은 크게 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 입력받은 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 직선화된 분할경로를 찾고 이에 따라 쉽게 분할 가능한 문자와 중첩되거나 접촉된 문자를 구분하여 다음 단계의 분할대상으로 결정한다. 두 번째 단계에서는 다양한 가상의 꺽은선 분할경로를 생성하기 위하여 각 문자에서 특징점을 추출하고, 인접한 특징점들 간의 무게 중심점을 찾아서 더 세밀한 경로 생성을 함으로서 가장 최상의 분할경로를 결정한다.
필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.
본 논문에서는 글자 구분선 없이 자유로이 쓰여진 필기체 한글의 인식 방안을 보인다. 즐단위의 한글 입력 영상에서 글자의 골격선을 추출하는 새로운 방법과 골격선들 간의 접촉점과 끝점을 그래프의 노드로 표현하고, 획은 그래프의 가지로 표현하는 방안을 보인다. 한글의 글자 구성 원리는 모음을 중심으로 모아쓰므로, 그래프로 표현된 즐단위의 한글에서 모음의 시작위치 및 속성을 가지는 로드로부터 한글의 모음을 가장 먼저 유도하여 인식하고, 우측 글자 및 자소끼리의 접촉을 분리하여 초성 자음 및 종성 자음을 인식하여, 좌에서 우의 방향으로 한 문자씩 인식해 나간다. 본 논문에서의 자유로이 필기된 한글의 인식 실험은 우리나라의 주소 50개를 서로 다른 25인이 필기한 영상 데이터를 사용하였고 한글 문자의 인식율은 89%이다.
온라인 방식의 한글 필기체 인식 문제를 분석하고 순환신경망 기반의 해법을 모색한다. 한글 낱글자 인식 문제를 순서데이터 레이블링의 관점에서 서열 분류, 구간 분류, 시간별 분류의 세 단계로 구분하여 각각에 대한 해법을 살펴보며, 한글의 구성 원리를 고려한 해결 방안을 정리한다. 한글 2350글자에 대한 온라인 필기체 데이터에 GRU(gated recurrent unit)의 다층 구조를 가지는 서열 분류모델을 적용한 결과, 낱글자 인식 정확도는 86.2%, 초 중 종성 구성에 따른 6가지 유형 분류 정확도는 98.2%로 측정되었다. 유형 분류 모델로 획의 진행에 따른 유형 변화 역시 높은 정확도로 인식하는 결과를 통해, 순환신경망을 이용하여 순서 데이터에서 한글의 구조와 같은 고차원적 지식을 학습할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 필기체 한글인식을 위한 한 방법을 제안했다. 기본 자모를 대상으로 하였으며, 임의의 Pattern에 대하여 접합보상및 정형 Algorithm을 제안하므로써 본래의 표준 한글 pattern으로 정형화하였다. 인식에는 Tree grammar를 사용하였으며, 새로운 Parsing 방법을 제안하므로써 종래의 방법보다 처리를 간단화시켰으며 error를 감소시켰다. 제한된 필기체에 대하여는 매우 효과적이었으며 on line 필기체 인식에도 유용성이 있음을 보였다.
한글 문자인식 시스템을 개발하기 앞서 생각해야 할 것이 인식실험에 사용될 문자 데이타를 수집하는 것이다. 이 논문에서는 연구 개발자들에게 문자인식 실험에 필요한 충분한 데이타를 제공하며 필기체 문자 데이타를 표준화하여 문자인식 시스템 상호간의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 한글 필기체 문자 데이터베이스 PE92를 개발하였다. 여기서는 PE92 데이타베이스의 소개로서 먼저 PE92를 수집하는데 있어 고려사항들, 즉 필기자, 수집문자의 수, 수집용지의 규격, 데이타베이스의 저장, 데이타의 압축에 대하여 알아본다. 다음 PE92 데이타베이스의 규격을 알아본다.
고품위 입출력 장치의 급속한 발달과 전자 출판 시스템의 출현은 더 다양한 서체를 요구하게 되었다. 컴퓨터에서 사용되고 있는 한글 서체는 명조, 고딕체를 제외하고는 주로 장식용 폰트를 만들어 사용하고 있다. 본 논문에서는 Cubic B-Spline 곡선을 이용하여 다양한 필기체 폰트를 구현하였고, 필기체가 가지는 특성(날림의 정도, 글자의 기울이기 정도, 각 음소의 크기, 각 글자의 크기의 균일성 등)에 따라 인자를 부여하여 개별화되고 사실적인 폰트를 생성하였다. 각 인자의 조합은 암호화되어 각 개인의 폰트로 부여된다. 즉, 개인의 고유 폰트는 폰트 암호(password)로 부여되고, 제어인자는 폰트암호의 해쉬값에 의해 선택되며, 사용자들로부터 이 제어인자들을 숨기게 되면 각 사용자들의 폰트는 유일하고, 안전하게 되므로, 일정정도의 안정성이 보장된다고 보여진다. 그리고 본 연구에서 구현된 폰트는 한글 필기체 문자인식의 정도를 측정하는 다양한 데이타를 제공하는 데에도 의미가 있다.
본 논문에서는 새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템을 제안하였다. 새로운 자소분리 기법에는 국소영역 투영기법과 국소영역 Blob Coloring 기법이 포함되어 있다. 한극 각 자소의 특징들을 이용하여 Backpropagaton 알고리듬으로 학습시켰고 인식과정에서 관심영역 탐색기법이 이용되었다. 4명의 필기자가 작성한 1600자의 한글을 학습시키고 학습되지 않은 밝기 영상의 문서에 대한 인식을 시도한 결과 95%의 인식률을 얻었다.
필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식과 오프라인 필기체 문자 인식으로 나누어진다. 온라인 필기체 문자 인식은 타블렛과 같은 펜 기반의 전자식 입력 장치를 이용하여 필기의 순서와 획의 위치와 같은 동적인 필기 정보를 문자의 입력 시 획득할 수 있어 오프라인 필기체 문자 인식에 비해 큰 연구 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 온라인 필기체 문자 인식에서와 같이 동적인 정보를 입력받을 수 없고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 인식의 전처리 결과에 따라 인식 성능이 크게 달라진다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식을 위해 문자의 동적인 정보를 포함하는 획을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리 과정으로 먼저 Watershed 알고리즘을 이용하여 입력된 필기체 문자 영상의 향상 및 이진화를 수행한다. 이진화된 문자부를 변형된 Lu와 Wang의 세선화 알고리즘을 사용하여 세선화를 수행한 후 문자에서의 특징점을 추출하여 세그먼트 화소열을 추출하고, 최대 허용 오차법을 이용하여 벡터화한다. 벡터화의 수행으로 몇 개의 획이 하나의 세그먼트로 묶인 경우, 하나의 세그먼트 화소열은 2 또는 그 이상의 세그먼트 벡터로 분리된다. 추출된 세그먼트 벡터들을 완전한 획으로 재구성하기 위해서 오른손 필기 좌표계 시스템을 이용하여 벡터의 방향적인 성분을 인간의 필기 획의 방향에 알맞게 수정하고, 수정된 세그먼트 벡터의 방향성과 분기 정보를 이용하여 인접한 결합 가능한 세그먼트 벡터를 결합함으로써 문자 인식에 적합한 완전한 획으로 재구성한다. 실험 결과 제안된 방법이 필기체 한글 문자 인식에 적합함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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