• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제4권2호
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• pp.65-78
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• 1998

본 논문에서는 획 상대위치 판별을 통한 온라인 필기체 한글 문자 인식에 관하여 연구하였다. 한글을 구성하는 획을 인식하기 위하여 각 획의 시작부분과 끝부분의 방향코드를 이용하였으며, 인식된 획들을 바탕으로 각 획들간의 상대위치 정보를 이용하여 자소를 인식하였다. 온라인 필기체 한글의 경우 획의 모양과 크기가 필기자에 따라 불규칙하게 변하므로 획의 모양보다는 획의 위치를 인식에 더 중요한 자료로 삼아 인식을 행하였다. 6,000자의 온라인 필기체 한글 문자에 대하여 실험한 결과, 문자당 평균인식속도 0.034초, 획 인식률 92.3%와 문자 인식률 94.6%를 보였다. 본 실험의 결과로서 온라인 필기체 인식시스템을 구성함에 있어서 획의 시작 부분과 끝부분의 진행방향이 획인식의 중요 요소임과 획들간의 상대적 위치가 한글 문자 인식에 있어서 중요한 요소임을 밝혔다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.495-502
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• 2018

딥 러닝 기술의 등장으로 여러 나라의 필기체 인식은 높은 정확도 (중국어 필기체 인식은 97.2%, 일본어 필기체 인식은 99.53%)를 보인다. 하지만 한글 필기체는 한글의 특성으로 유사글자가 많은데 비해 문자의 데이터 수는 적어 글자 인식에 어려움이 있다. 하이브리드 러닝을 통한 한글 필기체 인식에서는 lenet을 기반으로 하여 낮은 레이어를 가진 모델을 사용하여 한글 필기체 데이터베이스 PE92에서 96.34%의 정확도를 보여주었다. 본 논문에서는 하이브리드 러닝에서 사용하였던 데이터 확장 기법(data augmentation)이나 multitasking을 사용하지 않고도 GoogLenet 네트워크를 기본으로 한글 필기체 데이터에 적합한 더 깊고 더 넓은 CNN(Convolution Neural Network) 네트워크를 도입하여 PE92 데이터베이스에서 98.64%의 정확도를 얻었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2004년도 제3회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.208-211
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• 2004

본 연구는 필기체 한글 문자를 인식하기 위하여 한글 문자구조를 6개 기본구조로 분류한다. 각각의 한글 자음과 모음을 7-세크먼트, '/'(Left-Incline), '$\backslash$'(Right-Incline), '-'(Left-Right), '$\mid$'(UP-Down), 'c'(Circle), 'ㄱ'(Right-down), 'ㄴ'(Down-Right) 분리한다. 분리된 7-세크먼트에 대해 한글이 쓰여지는 위치에 따라 8개의 기본구조로 정의하여 세크먼트를 분리하여 레벨화한다. 따라서 본 연구는 문자를 자소(자음과모음)로 하여 7-세크먼트로 분리하는 필기체 자소분리 구조를 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.13-22
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• 2024

현재 디지털 기기의 확산과 함께 일상에서 손으로 쓰는 글씨의 비중은 점점 줄어들고 있다. 키보드와 터치스크린의 활용도 증가에 따라 한글 필기체의 품질 저하는 어린 학생부터 성인까지 넓은 범위의 한글 문서에서 관찰되고 있다. 그러나 한글 필기체는 여전히 개인적인 고유한 특징을 포함하면서 가독성을 제공하는 많은 문서 작성에 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 손으로 쓴 한글 필기체의 품질을 개선하고, 교정하기 위한 목적의 어플 구현을 목적으로 한다. 제안된 어플은 CRAFT(Character-Region Awareness For Text Detection) 모델을 사용하여 필기체 영역을 검출하고, 딥러닝으로서 VGG-Feature-Extraction 모델을 사용하여 필기체의 특징을 학습한다. 이때 사용자가 작성한 한글 필기체의 음절 단위로 신뢰도를 인식률로 제시하고, 또한, 후보 폰트들중에서 가장 유사한 글자체를 추천하도록 구현한다. 다양한 실험을 통해 제안한 어플은 기존의 상용화된 문자 인식 소프트웨어와 비교할만한 우수한 인식률을 제공함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 1994

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.295-301
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• 1993

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.142-147
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• 1989

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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권5호
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• pp.316-321
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• 2017

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.101-110
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• 1995

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.

• 정보와 통신
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• 제9권11호
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• pp.34-36
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• 1992

여러 개의 문자(혹은 여러 개의 자소로 구성된 한개의 문자)를 인식할때에는 문자(혹은 자소) 상호간에 영향을 미쳐서 오인식이 발생할 가능성이 높다. 개개의 숫자인식에 기초한 숫자열 인식이나, 개개의 자소인식을 바탕으로한 필기체 한글인식이 그 좋은 보기일 것이다. 예를 들어 단순한 한글 '그'를 Neocognitron으로 인식한다고 생각해 보자, 조합 가능한 글자를 모두 기억시키려면 방대한 규모의 회로가 필요하므로 현실적으로 불가능하다. 따라서 기본 자소(자음 14개, 모음 10개)를 인식하도록 학습시키고 이를 바탕으로 한글을 인식하는 것이 효율적이다. 이때, 회로의 각 세포가 보는 receptive field가 유한하여 '?'의 끝 세로부분 'I'가 '?'에 영향을 미쳐서 '?'로 인식된다 즉, 자소간의 섭동에 의해 '그'가 '고'로 인식되는 것이다. 이와같은 예는 '니'가 '넉'으로, '41'이 '4H'로 인식되는 등 매우 많지만 그 해결에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 필기체 한글 자소를 인식하는 Necognitron외에 자소간의 섭동현상을 제거하기 위한 high-level constraint 회로를 Lotka-Volterra동역학에 기초하여 설계하였다. 이로써 off-line필기체 한글인식을 보다 효과적으로 할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 보인다.