• 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.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.5 no.2
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• pp.7-17
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• 2001

음성인식 시스템이 있어서 현재 가장 널리 사용되고 있는 Hidden Markov Model(HMM)은 확률 모델을 기반한 것으로 데이터에 대한 통계처리를 학습과정으로 하고 있다. 한국어 연속 숫자음에 대한 음성인식은 고립 숫자음 인식과는 달리 충분한 학습데이터만으로는 만족할 만한 결과를 가져오지 못한다. 이 논문에서는 연속 숫자음 음성인식에 잇어서 비슷하게 발음되는 숫자음과 같은 숫자에 대해 다양하게 발음되는 숫자음에 대해 HMM의 한계를 제시하고 그 해결채으로 Discriminant 학습의 적용방법을 제시한다. 연속 숫자음의 인식 시스템을 구현하는 데 있어서 인식률 낮은 부분에 Discriminant 학습을 적용하여 인식률을 대폭 향상시킨 실험결과를 제시한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.105-108
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• 2001

한국어 숫자는 각 숫자가 단음절로 이루어져 있으며, 연속적으로 발음될 때 인접 숫자들의 상호조음현상에 의해 각 숫자의 고유 발음이 변화하고, 또한 그 숫자들의 경계도 모호해지는 문제점이 있다. 한편 연속적인 숫자의 발성을 기대하는 인식시스템에 반하여 일부 사용자는 숫자들을 고려시켜서 발성하기도 한다. 이는 연결숫자의 음운현상만을 고려한 인식 시스템에서는 성능저하의 한 원인이 된다 본 논문에서는 연결숫자의 인식성능 향상을 위해서 한국어 숫자들의 음운 변화를 고려하여 변이음군을 정하였으며, 사용자의 여러 가지 발성형태에 따른 다양한 음운 현상의 변화를 흡수 할 수 있도록 인식 네트웍을 구성하는 방식을 검토하였다. 전화망 4연숫자음을 이용한 화자독립 인식실험을 통해서 한국어 숫자에서 자주 오인식 되는 '이', '오', '일' 인식 성능이 각각 $4..2\%$, $4.2\%$, $2.9\%$씩 향상되었으며, 인식속도도 $33\%$의 개선이 있었다

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.1119-1122
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• 2005

This paper describes the implementation methods of the MLP (mulilayer perteptrons) recognizers for numerals and non-nummerals. The MLP has known to be a very efficient classifier to recognize handwritten numerals in terms of recognition accuracy, speed, and memory requirements. The MLP in the previous researches, however, focuses on the only numeral inputs and does not pay attention to non-numeral inputs with respect to recognition accuracy, rejection rates, and other characteristics. In this paper, we present some implementation methods of the MLP in the environments that numeral and non-numerals are mixed. The MLP had been developed by three methods, and investigated with three error types introduced. The experiments had been conducted on a total of about 63,000 numerals and non-numerals. The promising method to recognize numeral and non-numerals is described in terms of the three error types.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.114-117
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• 2002

본 논문에서는 미세한 차이를 식별할 수 있는 Chaos 이론을 숫자 패턴 인식 분야에 응용한다. 먼저, 숫자 영상의 특징 정보들을 시계열 데이터로 변환한 후, 제안된 수정된 에농 시스템으로부터 숫자 어트랙터를 재구성하고, 어트랙터의 특성 분석을 위해 프랙탈 차원 특징을 나타내는 정보 차원값을 이용하여 숫자를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안함으로써, 특수한 용도로 숫자를 전문적으로 빠르고 정확하게 인식하는 고정도 숫자 인식 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.377-379
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• 2000

대화체 음성의 인식을 위해서는 음성 파형에 관한 음향학적인 연구뿐만 아니라 인식하려는 언어자체에 대한 언어학적인 연구를 필요로 한다. 본 논문에서는 숫자음의 언어학적인 요소를 고려하고, 포만트 주파수를 숫자음 검출과 숫자음 인식에 적용하는 방식을 제안한다. 시스템의 입력은 특정 질의에 대한 응답으로 대화체 문장이며, 끝점 추출 기술을 이용하여 고립단어로 분류한 후, 숫자음만을 검출해 내고, 검출된 숫자음을 인식하기 위해 포만트 주파수를 이용한다. 한국어 연결 숫자음 인식은 한국어 숫자음이 단음절로 구성된다는 점과 발음상의 조음효과 등으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 숫자음과 발성에 필요한 음소들을 추출하고, 숫자들을 모음에 따라 6개의 그룹으로 분류하여 인식의 범위를 좁히고, 포만트 주파수 정보와 음소 HMM 모델에 의한 두 단계에 걸친 인식을 수행함으로써 연결 숫자음 인식에 대한 성능을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.212-215
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• 2003

본 논문에서는 숫자음과 단위음으로 구성된 한국어 연결 단위숫자음 인식의 성능 향상을 위하여 한국어 연결 단위숫자음의 특징을 분석하였다. 한국어의 단위숫자음은 숫자음 한음절과 단위음 한음절로 구성된 두음절의 연속적이고 반복적인 발성으로 나타난다. 숫자음에서의 인식 대상 어휘는 숫자음이라는 제한된 규칙을 갖는 가변 숫자음이다. 따라서 개수, 금액, 단위량, 거래량 등에서 나타날 수 있는 가변 숫자음을 인식하기 위하여 FSN(Finite State Network)을 구성하였다. 음향 모델은 한국어 숫자음과 같이 발성구간이 짧은 어휘의 연결음 (connected word)의 인식에서 효과적인 반음절쌍(demi-syllable pair) 모델을 이용하였다 실험결과, 화자 독립적인 가변 숫자음 60문장의 테스트 데이터에 대해서 문장 인식률 91.0%로 인식 성능을 향상시킬 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 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%.