• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.249-258
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• 1992

인간이 문자를 어떻게 인식하는가에 관한 많은 연구 결과는 인지 과학자들과 심리학자들에게 의해서 주도되어 왔다. 이에 따라 본 논문은 인간의 시각 체계에 대한 인지적 연구 이론 및 원리를 요약하고 오프라인 한글 문자 인식을 위한 인지적 모델의 필요성을 설명한다. 여러 실험 결과와 주의 이론, 체제성 원리 및 맥락 효과를 도입한 새로운 모델을 개발하고 한글의 구조적 특성을 고려한 구현 모델로 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.200-207
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• 1990

본 논문은 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포에 관한 연구이다. 12 종류의 서로 다른 활자체 및 크기의 한글 문자 영상이 실험에 사용되었으며, 사용 빈도수가 높은 520 자의 한글 문자 영상에 대하여 정보량과 엔트로피를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 정보량과 엔트로피의 측정치는 문자의 구조적 형태에 따라 변하지만 활자체에는 무관하며, 대부분의 정보량이 문자의 가장자리 부분에 위치함을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.183-190
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• 1990

본 논문에서는 인쇄체 한글문자를 실용적으로 인식하기 위하여 고안된 계층적 신경망을 소개하고, 이를 다중활자체의 한글문자를 인식하는 문제에 적용하였다. 이 신경망은 입력된 문자영상을 6가지의 유형으로 분류한 후, 해당 유형을 처리하는 신경망에서 실제 문자를 인식하도록 구성되었다. 또한 각 신경망을 모든 입력영상의 모든 출력노드에 대해 고르게 학습시키기 위하여 Backpropagation 알고리즘을 개선한 Descending Epsilon 알고리즘을 도입하였다. 그 결과 사용빈도수가 높은 한글 520자에 대해 94.4 - 98.4%의 인식률을 얻음으로써 본 논문에서 제안한 시스템이 다양한 활자체로 이루어진 실제 문서인식시스템의 문자인식부에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.33-33
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• 2001

본 논문에서는 단일 글꼴에 의존하는 원형 패턴 벡터(circular pattern vectors)를 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 인쇄체 한글 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 2진 형태론(binary morphology)을 이용하여 입력 문자에 존재하는 잡음(noise)을 제거한 후, 원형 패턴벡터를 추출한다. 추출된 원형 패턴 벡터는 주어진 문자의 무게 중심을 원의 중심으로 하여 그린 여러 원주 상에 위치한 공간적인 분포 값을 나타내는 것이다. 마지막으로, 실험 문자는 기준 원형 패턴 벡터와 실험 원형 패턴 벡터간의 거리가 최소가 되는 기준 문자로 인식하게 된다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 크기 변화와 회전 변형이 있는 완성형 바탕체 한글 2,350자를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 고리 투영 알고리즘보다 크기 변화와 회전 변형이 있는 한글 인식에 있어서 우수함을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.493-501
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• 1993

본 논문에서는 한글의 자소간 흘림의 연속 필기를 허용하는 원고 작성기의 구현을 연구하였다. 이러한 온라인 한글 필기의 응용에서는 신속한 인식속도를 갖는 인식방법이 요구되며, 인식중에도 계속적인 필기가 가능하도록 하여 사용자에게 편의를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이와같은 요구사항을 만족시키기 위하여 스트링 정합방법에 기반한 신속한 인식 방법을 사용한다. 또한, 글자인식과 필기데이타 수집이 병행적으로 처리되도록 구성됨으로써 원고작성시에 자유로운 필기동작이 가능하도록 하였다. 실험결과 50명이 쓴 21,076자에 대하여 88.96%의 인식률을 제공하였으며, 제안하는 구현 방법이 원고작성 응용에 적합하게 동작함을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.469-484
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• 1993

본 논문에서는 다양한 양상으로 발생하는 필기체 한글에서의 변형을 흡수하기 위한 적응적 패턴 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정합의 정확도를 개선하기 위하여 구조적인 정보를 사용하고, 단일 정합 과정에서의 처리 속도를 개선하기 위하여 각각의 검은 점에서의 이웃들만을 고려하여 처리한다. 또한, 반복 적용시 수렴 속도를 빠르게 하기 위하여 입력 패턴을 부분영역으로 나누어 각 부분 영역에서의 정합이 성공적인지 여부에 따라 적응적으로 다음 반복 정합 과정을 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 다양한 필기체 한글 데이타에 대하여 실험한 결과, 제안된 적응적 패턴 정합 방법이 기존의 패턴 정합 방법 보다 처리 속도 및 정합의 성능 측면에서 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.357-360
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• 2002

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이투영을 사용하여 모음을 인식하였다 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에 제공되는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.351-354
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• 2004

본 논문에서는 낱자에서 추출한 특징을 입력으로 사용하는 자소 인식기를 이용한 저해상도 인쇄체 한글 영상의 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6 형식과 기타 형식의 문자, 총 7 종으로 분류한 뒤, 입력 문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위로 구분하여 인식한다. 각 HRU는 낱자에서 추출한 방향각 특징을 입력으로 사용하는 다층 신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층 신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.99%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 15.83%의 오류가 감소한 것이다.

• Journal of Multimedia Information System
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• v.8 no.1
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• pp.31-34
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• 2021

The classical HMM is defined by a parameter triple �� = (��, A, B), where each parameter represents a collection of probability distributions: initial state, state transition and output distributions in order. This paper proposes a new stationary parameter e = (e1, e2, …, eN) where N is the number of states and et = P(|xt = i, y) for describing how an input pattern y ends in state xt = i at time t followed by nothing. It is often said that all is well that ends well. We argue here that all should end well. The paper sets the framework for the theory and presents an efficient inference and training algorithms based on dynamic programming and expectation-maximization. The proposed model is applicable to analyzing any sequential data with two or more finite segmental patterns are concatenated, each forming a context to its neighbors. Experiments on online Hangul handwriting characters have proven the effect of the proposed augmentation in terms of highly intuitive segmentation as well as recognition performance and 13.2% error rate reduction.