• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.345-350
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• 1998

온라인 필기 한글 인식 연구 중 HMM 네트워크를 기반으로 한 방법이 흘려 쓴 한글 인식에 있어서 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만, 또박또박 쓴 정서체 한글 인식에 대해서는 때때로 예측하지 못한 결과를 출력하기도 한다. 필기자가 정성 들여 필기했을 경우 보다 일관성 있는 인식 결과를 출력할 수 있는 것이 중요하다. 또한 계산 능력이 떨어질 수밖에 없는 휴대용 컴퓨터에서의 활용을 위해 인식 속도의 향상도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정서체 인식률 및 인식 속도 개선을 위해 16-방향 체인코드 대신 구조적 정보를 포함하는 새로운 코딩 방식을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.229-232
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• 2000

문자인식은 멀티 모달 인터페이스의 핵심요소로서 이동 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 처리하는 지능형 단말기의 구현을 위해 필수적으로 개발되어야 할 과제이다. 그러나 대부분의 기존 연구는 인식률의 향상만을 위해서 복잡한 획 해석과 백트래킹을 사용하기 때문에 멀티미디어 단말기에 적합하지 못하다. 따라서 본 논문은 멀티미디어 단말기로의 적용을 목적으로 한 새로운 온라인 한글 문자 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한글 문자의 특성정보와 획 정보를 기반으로 구축된 한글 데이터 베이스를 사용한다. 또한 획간의 위치관계를 이용한 순차적 자소 분리와 향상된 백트래킹 기법에 의해서 보다 빠른 처리 시간을 보장한다. 제안된 시스템의 성능 평가는 상용 1,200 단어를 이용하여 다수의 필기자가 필기한 한글 600문자를 대상으로 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.871-873
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• 2005

필기는 특정인의 정체성을 나타내는 매우 효과적인 매체이다. 이런 이유로 최근 개인의 필기를 디지털 환경에서 사용하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 또한 필기 인식 분야에서는 높은 성능의 필기 인식 시스템을 개발하기 위해 많은 양의 필기 데이터를 필요로 한다. 이에 본 연구는 주어진 데이터내의 문자 조합을 바탕으로 한글 필기를 생성하는 것을 목적으로 한다. 특히 데이터에서 관측되지 않은 필기까지도 생성하는 것을 주요 문제로 다룬다. 실험 결과 생성된 필기는 실제 필기와 시각적으로 매우 유사함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.384-388
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• 2005

Currently most of the online handwriting recongition system are using free style input method. However, it has disadvantages of ill-recongition. In this paper, we present a new online Korean HAndwriting recongition system(KOHA) which give a slice restriction and remove the ill-recongition. KOHA uses boundary lines of input window and the stenography is possible with KOHA. Also, KOHA has the advantage of Unistroke.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.182-185
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• 2008

테이블 탑 디스플레이는 사람에게 친숙한 상호작용의 수단인 손을 인터페이스 수단으로 이용하는 일종의 탁자형 터치스크린이다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 사용자 독립적인 온라인 필기 숫자를 인식하는 연구를 수행하였다. 이로 인해 추후 진행될 다중 사용자의 한글, 영문, 특수기호의 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 사용자별 손가락 궤적으로 기준점을 잡고, 각 사용자별 필기궤적에서 대표점 추출과 16-방향 체인코드변환을 수행하였다, 변환된 체인코드의 학습 및 필기숫자 인식에 확률 통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 실험에 사용된 데이터는 총 300개의 데이터를 사용 하였고, 학습은 10회 복제하여 총 3000개의 데이터로 수행하였다. 각 사용자별 데이터를 100개씩 인식 실험에 사용하여 각각 93%, 94%의 정인식율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.74-77
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• 2003

본 논문에서는 자연스러운 온라인 필기체 문자 인식을 위하여 획 기반 HMM(Substroke HMM)을 기반으로 한 인식 방법을 채택하고, 획 분류의 정확도 향상을 위한 전처리 과정에 대해 재샘플링 간격 조정을 통한 획 분류실험을 통해 인식률 제고에 관한 실험을 수행하였다 필기체 문자인식을 위한 방법으로 한 문자 전체를 HMM으로 구성하는 Whole-character HMM과 자소단위를 HMM으로 구성하는 character HMM을 주로 이용하였으나, 이러한 방법은 문자의 수에 비례하여 비교적 큰 메모리 용량과 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위한 획 기반 HMM은 문자를 획 단위로 분류한 후 이를 HMM 모델로 구성하므로 소수의 획 기반 HMM 모델만으로 문자를 모두 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 인식률의 큰 저하 없이 계산량 및 메모리 용량을 크게 줄일 수 있다. PDA상에서 수집한 완성형 한글 데이터베이스를 사용하여 획 분류 실험을 수행한 결과 평활화와 7/100 길이의 재샘플링을 수행한 경우 평활화 과정을 추가하지 않은 기존의 재샘플링 5/100 길이의 경우에 비해 정확도가 평균 3.7% 향상을 나타내었으며, 특히 첨가 에러율이 감소함을 확인할 수 있다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.2
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• pp.159-167
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• 1992

This paper describes a feature extraction process by using a multi-layer neural network and is applied to the Korean stroke pattern for on line hand written character recognition, In the first layer the features are detected during the writing process and in the second layer the stroke specific features are extracted. A modified Masking field algorithm for direction co9nstancy has been used in this neural network and the resulting action potential of stroke specific features represents statistical distribution of the features in the on-line input stroke pattern and these results can be used in the recognition of on-line hand written Korean characters successfully.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.189-194
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• 1994

봉네트는 온라인 한글 필기 글씨 모델이다. 글씨를 자소와 연결획의 결합구조로 보고, 각 자소 및 연결획 모델을 은닉 마르코프 모델을 사용하여 구성한 후, 이들을 한글의 제자 원리에 따라 네트워크 구조로 설계한 모델이다. 본 논문에서는 모델간의 분별력 부족과 입력 정보의 취약등에 기인한 약점을 해결하기 위하여 구조적 인식 방법을 결합한 봉네트의 확장과, 연속 필기 글씨의 처리를 위한 순환 구조로의 확장등, 지난 일년 동안 수행되었던 실험 및 결과를 소개하고, 앞으로의 연구 방향을 논의하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1281-1293
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• 1996

In this paper, we propose a novel recognition model of on-line cursive Korean characters using HMM(Hidden Markov Model) and level building algorithm. The model is constructed as a form of recognition network with HMM for graphemes and Korean combination rules. Though the network is so flexible as to accomodate variability of input patterns, it has a problem of recognition speed caused by 11, 172 search paths. To settle the problem, we modify the level building algorithm to be adapted directly to the Korean combination rules and apply it to the model. The modified algorithm is efficient network search procedure time complexity of which depends on the number of HMMs for each grapheme, not the number of paths in the extensive recognition network. A test with 15, 000 hand written characters shows recognition rat 90% and speed of 0.72 second per character.