본 논문에서는 인체 문서 인식을 위한 전처리 과정인 개별 문자 추출 방법과 인식 방법에 대하여 논한다. 전처리에서는 접촉 문자(touching charadcter) 또는 겹친 문자 (overlaapped character) 등과 같이 추출이 곤란한 문자를 개별 문자로 추출하는 것이다. 기존의 문자 분리 방법에서는 투영((projection)에 의한 방법과 외곽선(edge)추척에 의한 방법 등을 사용하여 왔으나, 제안된 방법은 문자열 추출 후 한번의 투영으로 연결 화소를 이용하여 개별 문자를 추출한다. 인식을 위해서는 최대불록화 방법(Maximum Block Mehtod:MBM)을 이용하여 특징 추출을 한다. 최대불록화는 문자를 투영 중 처음 찾아진 점에서부터 최대한 불록을 확정 시키는 방법이다. 문자를 이루는 최대불록들을 직선 불록과 사선 불록으로 분리후 골격화 시킨다. 특히 한자 인식에서 기존의 상용 문자 인식기와 비교하여 향상된 인식율을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 분해 패턴을 이용한 재사용 분해 알고리즘과 외래어 인식, 이름 명사 인식, 지명 인식에 의한 미등록어 추정을 이용한 복합명사 분해 방법을 제안한다. 재사용 분해 알고리즘은 현재 분해되는 음절보다 짧은 길이의 음절에서 사용된 분해 방법을 재사용하여 분해가 이루어짐을 의미한다. 외래어 인식에서는 한국어 음절에서 비교적 사용 빈도가 낮은 음절들로 외래어가 구성이 됨을 이용한다. 이름 명사는 한국인의 이름 특성에서 한자 독음을 차용하여 작명이 이루어지기 때문에 일정한 수의 음절이 반복적으로 사용되는 점을 이용하여 인식한다. 지명 인식 방법은 지명이 출현하는 패턴을 분석하여 지명 사전의 검색으로 인식한다. 이와 같이 지명 사전에 의한 지명 인식과 알고리즘에 의한 외래어 및 이름 명사 인식 방법을 사용함으로써 미등록어 추정에 정확성을 높이고 분해 정확율 향상에 기여한다. 실험 결과 미등록어가 포함된 약 1,500어절에 대해 약 98%의 정확율이 나타났고, 미등록어가 사전에 모두 등재된 후의 실험에서는 약 99%의 정확율을 보였다.
다국어 입력기에서 한글 입력의 최적화를 위하여 문자별 보편성과 개별성을 밝혀내어서 어떤 문자의 개별성이 다른 문자의 보편성을 헤치지 않도록 충돌 요인을 최대한 낮추어야 한다. 특히 한글은 표음 문자로서 음절 및 음소문자의 특성을 가지고 있고, 한글전용을 하고 있다. 반면에 일본어와 중국어는 음절문자에 해당하며 가나 또는 병음을 입력하여 마지막에는 한자로 바꾸어야 한다. 여기서 훈민정음창제원리를 기본으로 삼아 최적화에 적용하고자 한다.
한글은 알파벳 문자처럼 소리를 바탕으로 한 표음문자이지만, 각 글자의 형태는 표의문자인 한자와 유사한 시각적인 효과를 제공한다. 본 연구에서는 자기공명 영상법을 이용하여 한국인이 한글문자와 그림을 인지할 경우 나타나는 신경망적 특성을 알아보았다. 그 결과. 한글과 그림 자극에 대하여 양반구 모두에서 후측두엽 부위의 활성화가 나타났다. 그러나, 전두엽과 측두엽 부분의 활성화는 오직 한글자극의 경우에만 관찰되었다. 좌반구 중전 두엽의 활성화는 음성 및 의미론적 처리와 관련되어 있다고 볼 수 있으며, 우반구 anterior cingulate 활성화는 언어 및 소리의 형성과 관계가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우반구 medial frontal 영역인 BA 8의 활성화가 관찰되었다 이 영역은 시각적으로 고차적인 비음성적 자극을 통제하거나 그와 유사한 시각공간적인 정보의 분석과 관련이 있다고 알려져 있다. 본 연구의 결과는 한글의 특성적인 형태가 특정 영역을 활성화시킨 것을 시사한다.
문자인식 즉 OCR(Optical Character Recognition)기술은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 문자인식의 근간이 되는 방법은 스트링 매칭 기법이 사용되어 왔지만 한글의 경우 자음, 모음, 자음 조합으로 만 가지 유형이 넘고, 더욱이 상용한자와 영어를 섞어 쓰기 때문에 오인식되는 경우가 많다. 본 논문에서는 한글이 수직선, 수평선, 사선과 같이 방향성이 강한 선소들로 구성되어 있다는 점을 이용하여 한글의 인식률을 높이는 방법을 제안하였다.
1995년 세계 최초로 미국의 SFNB(Security First Network Bank)가 온라인뱅킹 서비스를 시작한 이래, 온라인뱅킹의 보급률은 전 세계적으로 급격한 성장세를 보이고 있으며, 이러한 성장세는 스마트폰, IPTV 등 새로운 전자금융 환경이 형성되면서 앞으로도 지속 될 것으로 판단된다. 온라인뱅킹이 이렇게 성장할 수 있었던 이면에는 보안성이 확보된 인증기술의 지속적인 개발이 큰 역할을 했다. 최근 우리나라는 인증기술의 보안성, 편의성, 다양성을 높이기 위한 다양한 노력들이 일어나고 있다. 특히 인터넷 익스플로러 기반의 공인인증서를 대체하기 위해 적극적인 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 금융 선진국이라고 할 수 있는 해외 주요 선진국들의 온라인뱅킹에서의 인증기술들을 살펴보고, 이러한 인증기술들의 비교, 분석을 통해 앞으로 등장 가능한 인증기술을 전망하며 향후 온라인뱅킹 인증기술과 관련된 연구에 기반이 되고자 한자.
본 논문은 한글이나 한자처럼 문자 부류의 개수가 많은 경우에 효과적인 오프라인 필기 문자인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 간단하며 구현하기 쉬운 최소거리 분류법에 기반을 두고 있는데, 최소거리 분류법의 인식 성능을 향상시키기 위해 다단계 선인식(multi-stage pre-classification) 및 신경망을 이용한 후보문자 재정렬(candidate reordering)의 두 가지 전략이 첨가되었다. 제안된 알고리즘의 성능은 PE92 데이터베이스 상의 574 종의 한글 문자들에 대한 실험을 통해 입증하였는데, 인식률은 86%, 처리 속도는 초당 15자로서 기존의 연구 결과보다 우수함을 관측하였다.
한글 문서를 인식하기 위하여 문서 영상에서 문자와 그림을 분리 추출하기 위한 방법에 대하여 논하였다. 분리 추출 방법으로는 실시간으로 입력되는 영상 데이타로부터 문자와 그림 의 경계 위치를 알아내는 방법을 사용하였다. 한글, 영문, 한자, 기호 등의 문자와 그림이 혼합된 A4 크기의 문서 영상을 300 DPI의 해상도로 입력받아 실험하였다. 단 한번의 주사만으로 모든 문자와 그림이 정보 gm름의 순서에 따라 분리 추출되었다. 실험 결과 본 방법은 최소한의 시간과 최소한의 기억 용량으로 완벽한 분리 추출이 가능함을 보였다.
한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.
1987년 정보교환용 부호가 완성음절형 부호계로 개정되면서 한글 음절 표현은 극히 제한되어 컴퓨터상에서 한글의 표현은 제약을 받게 되었다. 1446년 훈민정음이 공포된 후로 목판, 활자시대를 지나서 타자기를 만나면서 한자와 다른 길을 걸어왔다. 특히 컴퓨터시대가 되면서 한글은 타자 이상의 적합성을 가지고 있지만 훈민정음 창제원리에 대한 이해부족으로 음절문자로 분류하여 완성음절형 부호를 지원하게 됨에 따라서 많은 문제를 야기하고 있다. 국제표준인 유니코드에는 세가지 종류의 부호가 반영되어 있는데 음절문자 중심의 부호화이므로 훈민정음의 특성을 해치는 일이며 또한 한글의 과학성을 부정하는 일이기도 하다. 본 논문은 훈민정음 창제원리에 입각하지 않음으로 생긴 문제에 대한 근본적인 해결책으로 훈민정음을 표현하는 최적 폰트 설계 방안을 검토하고 현행의 한글부코드표준의 개선 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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