• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.287-299
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• 1991

본 논문은 하드웨어 구현이 가능한 신경 회로망을 구성하여 한글 문자 인식을 수행하였다. 먼저 입력 장치로부터 받아들인 문자 영상은 인식 속도를 높히기 위하여 특별한 전처리 과정 없이 직접 피쳐를 추출하였으며 추출한 피쳐로는 하드웨어 구현이 용이한 교차 피쳐와 투영 피쳐를 이진화로 코딩하였다. 신경 회로망의 하드웨어 구현을 가능하게 하기위해서 정수형 연결 강도와 비선형 Hard-limit 함수를 가지고 학습을 하는 Rounding 학습 방법을 도입하여 학습시켰으며 한글의 구조적 특성을 이용하여 한글을 유형별로 Module화 및 Submodule화 작업을 수행한 다음 인식하는 계층적인 문자 인식 시스템을 구성하였다. 그리고 이러한 방법을 이용하여 한글 문자 인식용 CMOS 신경회로망 Chip을 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.446-453
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• 1997

정보화 시대에 한국어의 활발한 보급을 위해서는 다양한 모국어 사용자들의 학습 요구를 충족 시키는 한국어 코스웨어의 개발 및 통신망을 이용한 제공이 필요하다. 하지만, 외국어로서 한국어를 학습하고자 하는 학습자들을 위한 한국어 코스웨어는 영어와 일본어에 국한되어 있어서 유럽어를 모국어로 하는 학습자들의 한국어 학습 효율을 저하시키므로, 그들의 모국어로 된 한국어 코스웨어의 개발이 요구된다. 이러한 개발 단계에서 제일 처음 부딪히는 문제로 한글 윈도우(Windows)나 통신망(net-work) 환경에서 영어의 알파벳을 제외한 유럽어(European Languages) 특수문자의 입 출력이 불가능하다는 것이다. 따라서 비전산 전문가들이 손쉽게 코스웨어를 만들 수 있도록 개발된 기존의 저작 도구(authoring tool)로는 유럽어와 한글을 동시에 사용하는 한국어 학습 내용을 기술할 수 없다. 본 논문에서는 한국어 학습을 위한 원격 교육의 필요성 및 문제점을 알아보고 이를 바탕으로 설계한 유럽어 지원 한국어 코스웨어 개발 도구(developing tool)인 반디(BANDI)의 시스템 구성, 사용자 인터페이스 및 비전산 전문가인 학습 내용 개발자를 위한 스크립트 언어를 소개하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1657-1665
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• 2016

CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 심화 학습이 다양한 분야에서 진행되고 있으며 관련 연구들은 이미지 인식의 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한글 인식을 위해 대규모 한글 데이터베이스를 학습할 수 있는 CNN 구조의 간소화된 GoogLeNet을 사용한다. 본 논문에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450개의 데이터로 구성되어 있다. 간소화된 GoogLeNet은 학습의 결과로 학습 종료 시점에서 PHD08에 대해 99% 이상의 Top-1 테스트 정확도를 보였으며 실험의 객관성을 높이기 위해 PHD08에 존재하지 않는 한글 폰트로 이루어진 한글 데이터를 제작하여 상용 OCR 프로그램들과 분류 성능을 비교하였다. 상용 OCR 프로그램들은 66.95%에서 83.17%의 분류 성공률을 보인 반면, 제안하는 간소화된 GoogLeNet은 평균 89.14%의 분류 성공률을 보여 상용 OCR 프로그램들보다 높은 분류 성공률을 보였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.753-754
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• 2018

최근 인공지능에 대한 관심이 증가하고 관련 연구가 활발히 진행됨에 따라, 기존 연구분야에도 이를 적용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 본 연구진도 한글 글씨를 인식하기 위해 기계학습을 적용하고자 하며, 그에 따라 본 연구에서는 초기 연구로서 사용자 필기 데이터를 수집하기 위한 안드로이드용 앱을 개발하였다. 최종 대상이 한글 공부를 시작하는 유아로 선정하였으므로, 그에 적절하게 학습 앱의 Activity를 구성하였다. 입력한 한글 데이터 분만 아니라 하나의 글자에 대한 초성, 중성, 종성별로 데이터를 별도로 수집하여 추후 활용할 수 있게 구성하였다. 즉, 학습과정에서 발생한 데이터는 이미지와 이벤트 두 가지 모두 저장하여 추후 최종 연구에 활용하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2019

본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.164-168
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• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.137-141
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• 1989

본 논문에서는 신경망 구조의 한 모델인 feed-forward multi-layered network에 역전파 학습(back-propagation learning) 기법을 이용하여 필기체 한글 숫자를 인식하고 그 가능성을 보였다. 문자 인식에 있어 입력 대상의 모양이 왜곡되거나, 대상의 크기 혹은 위치의 변화 등과 같은 잡음 (noise)에 대해서 정확히 대상을 인식하는 데는 대상의 구조 추출에 크게 관여되므로 한글의 구조 추출에 적합하다고 생각되는 bar mask 투사법을 제안하였다. 모델의 학습을 필기체 한글 숫자 16자의 입력 패턴과 타겟 ( target) 입력의 쌍을 이용해 학습시켰다. 또한, 모델의 인식 정도를 측정해 보기 위해 시험패턴을 적용하여 훈련된 패턴과 훈련되지 않은 패턴간의 인식률을 비교하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.191-192
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• 2018

최근 우리 사회에도 다문화가정이 증가하고 있다. 만약 부모가 한국어에 익숙하지 않다면, 그 자녀들도 유아기 한글 학습에 지장을 받을 수 있다. 이에 따라 다문화가정 유아의 특성을 반영한 한글교육 프로그램이 필요하다. 본 연구는 그 초기 단계의 연구 결과물을 담고 있다. 즉, 학습 콘텐츠 개발자-서버 관리자-학습자를 위한 시스템을 설계하였고, 지금까지 개발된 한글쓰기 교육용 앱의 초기 버전을 개발 완료하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.205-208
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• 2017

2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.