We analyze the online Hangul handwriting recognition problem (HHR) and present solutions based on recurrent neural networks. The solutions are organized according to the three kinds of sequence labeling problem - sequence classifications, segment classification, and temporal classification, with additional consideration of the structural constitution of Hangul characters. We present a stacked gated recurrent unit (GRU) based model as the natural HHR solution in the sequence classification level. The proposed model shows 86.2% accuracy for recognizing 2350 Hangul characters and 98.2% accuracy for recognizing the six types of Hangul characters. We show that the type recognizing model successfully follows the type change as strokes are sequentially written. These results show the potential for RNN models to learn high-level structural information from sequential data.
In this Paper. we propose a recognition method of machine printed characters based on the combination of recognition units using multiple neural networks. In our recognition method, the input character is classified into one of 7 character types among which the first 6 types are for Hangul character and the last type is for non-Hangul characters. Hangul characters are recognized by several MLP (multilayer perceptron) neural networks through two stages. In the first stage, we divide Hangul character image into two or three recognition units (HRU : Hangul recognition unit) according to the combination fashion of graphemes. Each recognition unit composed of one or two graphemes is recognized by an MLP neural network with an input feature vector of pixel direction angles. In the second stage, the recognition aspect features of the HRU MLP recognizers in the first stage are extracted and forwarded to a subsequent MLP by which final recognition result is obtained. For the recognition of non-Hangul characters, a single MLP is employed. The recognition experiments had been performed on the character image database collected from 50,000 real letter envelope images. The experimental results have demonstrated the superiority of the proposed method.
Korean wave which started from Korean drama is continuing its popularity with K-pop in China. This positive effect has lead to increases in Korean product export to China, increase in number of Chinese visitors to Korea and increase in number of Chinese population learning Hangul. In this research, empirical study was conducted to analyze the influence of Korean wave contents (drama, movie, K-pop, games) on Chinese population (their intention to purchase Korean product, visit Korea and learn Hangul.) As the result, it is understood that the most influential Korean wave content on Chinese population's intention to purchase Korean cosmetic and clothing products is drama; it is analyzed that K-pop has noticeable influence as well. Korean drama has the greatest influence on Chinese population's intention to visit Korea, purchase cosmetic or plastic surgery tour package and purchase Korean food. K-pop is analyzed as the second most influential factor among Korean wave contents in this category. Korean wave contents which have the most influence on intention to learn Hangul are Korean drama and K-pop, and it is analyzed that K-pop has greater influence than Hangul in this field.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.12
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pp.499-508
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2022
A lot of research has been carried out on the Hangeul generation model using deep learning, and recently, research is being carried out how to minimize the number of characters input to generate one set of Hangul (Few-Shot Learning). In this paper, we propose a CKFont2 model using only 14 letters by analyzing and improving the CKFont (hereafter CKFont1) model using 28 letters. The CKFont2 model improves the performance of the CKFont1 model as a model that generates all Hangul using only 14 characters including 24 components (14 consonants and 10 vowels), where the CKFont1 model generates all Hangul by extracting 51 Hangul components from 28 characters. It uses the minimum number of characters for currently known models. From the basic consonants/vowels of Hangul, 27 components such as 5 double consonants, 11/11 compound consonants/vowels respectively are learned by deep learning and generated, and the generated 27 components are combined with 24 basic consonants/vowels. All Hangul characters are automatically generated from the combined 51 components. The superiority of the performance was verified by comparative analysis with results of the zi2zi, CKFont1, and MX-Font model. It is an efficient and effective model that has a simple structure and saves time and resources, and can be extended to Chinese, Thai, and Japanese.
This paper describes an efficient coding method for Ko-rean characters (alphabet) using a three-state transition graph. Par-allel hangul Dynamic Coding Method (PHDCM) compresses about 3.5 bits per Korean character compared with other coding techinques. When we ran the method on a MasPar machine it achieved a 49.314-fold speedup with 64 processors having 10 million orean characters
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.4
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pp.803-812
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2018
The Morse code was firstly used for a wire telegraph service on May 1884 in USA. After about 10 years Korean researchers developed the Morse code in 1884 and the Morse code was firstly introduced in Korea for the wire telegraph service in September 1885. For about 130 years later, the Hangul Jamo Morse code has been used without any serious modification up to now. The Morse code is the variable length code system which each codes have a different code length. The related reference shows that English alphabet Morse code was applied in the coding theory. However, a result of analysis showed that the Hangul Jamo Morse code was not applied in the coding theory as the english alphabet code system. This paper presents the analysis result of Hangul Jamo Morse code according to the variable length coding theory. As a result of the analysis, when Hangul Jamo are coded with application of the variable length coding theory, the transmission data rate could be increased up to 25% compare to the existing code system. This paper shows a new Hangul Jamo Morse code system based on the analysis result.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.5
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pp.9-15
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2017
In the Digital Age, All Data used in the Internet is Digitized and Transmitted and Received Over a Communications Network. Therefore, it is Important to Transmit Data with Confidentiality and Integrity, Since Digital Data may be Tampered with and Tampered by Illegal users. Steganography is an Efficient Method for Ensuring Confidentiality and Integrity Together with Encryption Techniques. I Propose a Hangul Steganography Method that Inserts a Secret Message based on a Changing Insertion Position and a Changing Eojeol Size in a Cover Medium. Considering the Insertion Capacity of 3.35% and the File Size Change of 0.4% in Hangul Text Steganography, Experimental Results Show that the Jaro_score Value needs to be Maintained at 0.946.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.211-214
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1995
At what level of orthographic representation is phonology linked in thelexicon? Is it at the whole word level, the syllable level, letter level, etc? This question can be addressed by comparing the two scripts used in Korean, logographic Hanmoon and alphabetic/syllabic Hangul, on a task where judgements must be made about the phonology of a visually presented word. Four experiments are reported using a "homophone decision task" and manipulating the sub-lexical relationship between orthography and phonology in Hanmoon and Hangul, and the lexical status of the stimuli. Hangul words showed a much higher error rate in judging whether there was another word identically pronounced than both Hangul nonwords and Hanmoon words. It is concluded that the relationship between orthography and phonology in the lexicon differs according tn the type of script owing to the availability of sub-lexical information: the process of making a homophone derision is based on a spread of activation exclusively among lexical entries, from orthography to phonology and vice versa (called "Orthography-Phonology-Orthography Rebound" or "OPO Rebound"). The results are explained within the mulitilevel interactive activation model with orthographic units linked to phonological units at each level.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.3
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pp.385-392
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2006
This paper proposes a new stroke extraction algorithm for phoneme segmentation, which is one of main techniques for off-line handwritten Hangul recognition. The proposed algorithm extracts vertical, slant, and horizontal strokes from phonemes using run-length. The run-length of vertical or slant strokes becomes the width, and also the number of horizontal run-lengths the width. After extracting horizontal strokes from phonemes, the algorithm links two continuous vertical or slant stokes with run-lengths of the strokes' width to represent the features of a character. The extracted strokes can be utilized to recognize a character, using template matching of strokes, which is being adopted in on-line handwritten Hangul recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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