• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.381-383
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• 1998

숫자열 인식은 문서 자동화 분야에서 매우 중요하다. 기존의 방법들은 숫자열을 낱자 단위로 분할하는 단계와 분할된 숫자들을 인식하는 두 단계로 이루어져 있다. 이들 방법으로는 접촉 유형의 많은 변형 때문에 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문은 두자 접촉 숫자열을 분할-자유 방법으로 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 두자 접촉 숫자열을 하나의 패턴으로 간주하여 인식한다. 즉, 인식 대상이 되는 부류가 100개(00, 01, 02, ... , 98, 99)이다. 훈련 데이터는 NIST 데이터베이스에의 낱자 단위 숫자들을 조합하여 합성하였고, 테스트 데이터는 NIST의 숫자열 필드에서 두자 접촉한 숫자열 만을 추출하여 사용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.9
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• pp.1070-1075
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• 2019

In this paper, I propose an algorithm to generate an input digit image for a digit recognition system by detecting a digit string in an image and segmenting the digits constituting the digit string. The proposed algorithm detects blobbed digit string through blob detection, designates a digit string area and corrects digit string skew using the detected blob information. And the proposed algorithm corrects the digit skew and determines the boundary points for the digit segmentation in the corrected digit sequence using three CPgraphs newly defined in this paper. In digit segmentation experiments using the image group including digit strings printed with a range of the font sizes and the image group including handwritten digit strings, the proposed algorithm successfully segments 100% and 90% of the digits in each image group.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.344-346
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• 2000

임의 길이 숫자열을 인식하기 위해서는 우선 숫자열 영상을 인식기가 다룰 수 있는 형태로 변환해야 한다. 만일, 사용하는 인식기가 낱자 단위 인식기라면 낱자 단위로 분할하여야 하는데, 두자 이상의 숫자들이 접촉한 경우 정확한 분할이 어렵다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 접촉 숫자쌍을 분할하지 않고 통째로 인식하는 방법을 사용한다. 필기 숫자열을 인식하기 위해 제안한 방법은 두 개의 인식기를 이용한다. 숫자열에서 분할된 패턴이 낱자인 경우 낱자 인시기가, 접촉 숫자쌍일 경우 접촉 숫자쌍 인식기가 인식한다. NIST 데이터베이스에 대한 실험 결과 2~10개의 숫자를 포함한 숫자열에 대하여 83.76%의 숫자열 인식률을 보여 접촉 숫자열 패턴을 낱자 단위로 분할하지 않고도 효과적으로 인식할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.111-114
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• 2002

음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.563-574
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• 2000

Recognition of numeral fields is a very important task for many document automation applications. Conventional methods are based on the two-steps process, segmentation of touching numerals and recognition of the individual numerals. However, due to a large variation of touching types this approach has not produced a robust result. In this paper, we present a new segmentation-free method for recognizing the two touching numerals. In this approach, two touching numerals are regarded as a single pattern coming from 100 classes ('00', '01', '02', ..., '98', '99'). For the test set, we manually extract two touching numerals from the data set of NIST numeral fields. Due to the limitation of conventional neural network in case of large-set classification, we use a modular neural network and Drove its superiority through recognition experimen.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.481-483
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• 2002

본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.455-457
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• 1999

필기 숫자열의 인식성능을 향상시키기 위해서는 물론 인식기 자체의 성능 개선도 필요하지만 인식기에서 필요로 하는 정보를 제공해주는 초기단계의 개선 역시 매우 중요하다. 낱자와는 달리 숫자열 인식에서는 인식기에서 필요한 단위로 입력 데이터를 분할해야만 하는데 잡영, 기울어짐, 접촉 등의 원인에 의해서 쉽게 분할해내기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 극복하기 위한 방법들은 제시하였으며 NIST 숫자열 데이터에 적용해 본 결과 16%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.6
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• pp.439-449
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• 2001

본 논문에서는 서식 문서의 선과 숫자의 획이 접촉된 경우 숫자의 획을 접촉되기 전 상태의 원 이미지로 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에는 서기 문서에서 추출한 숫자열을 대상으로 열 단위로 복원한다. 과정은 우선 숫자열과 접촉된 선의 위치를 찾아내고, 선을 추적하면서 접촉으로 판정되는 영역을 유형별로 분류하여, 각 유형에 적합한 획 복원 방법을 제안한다. 또한 선에 숫자의 획이 완전히 포함된 경우의 복원 방법도 제안하여 현장에서의 서식 처리 과정에서 발생하는 문제점을 해결하고자 하였다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 은행 입출금전표, 신용카드 매출전표 및 NIST 필기 숫자열 데이터베이스 이미지를 사용하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.82-89
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• 2001

This paper presents recognition of unconstrained handwritten numeral strings using decision value generator, which is combined with both isolated digit identifier and recognizer designed with structural characteristics of digits. Numerical string recognition system is composed of three modules, which are pre-segmentation, segmentation and recognition. Pre-segmentation module classifies a numeral string into sub-images, which are isolated digit, touched digits or broken digit, using confidence value of decision value generator. Segmentation module segments touched digits using reliability value of decision value generator that will separate the leftmost digit from touched string of digits. Segmentation-based and segmentation-free methods have used for classification and segmentation, respectively. To evaluate proposed method, experiments have carried out with handwritten numeral strings of NIST SD19 and higher recognition performance than previous works has obtained with 96.7%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.42-44
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• 2020

TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.