Improvement of The Printed Korean Grapheme Recognition using Meaningful Noises

규칙적인 잡음을 이용한 인쇄체 한글 자소인식 개선

한글은 문자수가 많고 초성, 중성, 종성의 조합으로 이루어진 2차원적인 특성 때문에, 신경망을 이용한 한글 인식의 경우에는 자소를 분리한 후 자소별로 인식하는 방법이 많이 사용된다. 이러한 방법의 경우 분리된 자소영역에 원하는 자소 이외의 부분이 첨가되면 학습이 어려워 오인식의 주된 원인이 되기 때문에, 정확한 자소분리 알고리즘이나 전처리등을 통하여 그러한 잡음을 없애려는 시도가 많이 있었으나 아직도 원하는 자소부분 만을 정확히 분리하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 그러한 잡음이 규칙적임을 이용하여, 필요한 자소영역만을 추출하려하기보다는 오히려 필요한 자소영역 외의 부분을 포함시킴으로써, 잡음이라고만 생각했던 부분을 하나의 정보로 역이용하여 이로 인한 여러 오인식 경우를 해결하였다. 또한 자소의 위치가 불규칙적인 부분에 있어서는, 그 위치를 고정시키는 알고리즘을 사용하여 인식률을 더욱 높였다.