본 연구는 컴퓨터에 의한 인쇄체 한글의 인식방법을 제안하고 있다. 일반적인 인식방법에서는 세선화과정 후의 이미지를 처리하고 있으나, 본 연구는 이 과정을 거치지 않고 원 이미지로부터 직업 패턴점들을 찾아내고, 이들을 이용하여 획을 결정하고 자모를 분리하였다. 문자 판별시에는 한글 의사 결정 나무(Decision-Tree)를 이용하여 자소를 분리하고 판별하였다. 본 연구는 자형에 관계없는 인식 방법을 제안 하였으므로 필기체 한글 인식에 기초를 제공하게 된다.
필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.
이 연구는 연구(I)의 계속연구로서 한글자음과 모음의 특징추출에 의한 coding방법과 그의 display에 대해서 검토하였다. 문자를 3x5mesh의 Matrix로서 양자화해서 그의 특징을 변수로한 2단 matrix에 의하여 문자 pattern을 발생하고, 또 발생된 특징 pattern을 다시 논리집합하여 단일 Serial coding 방법을 제시하였다. 이 code는 한글 자모의 원문자가 재생되며, 모든 자모는 각각 15개의 흑백 bit로서 구성된다. 24개 한글자음과 모음에 대해서 coding하였으며, 이론치와 측정치가 잘 일치함을 보았고 그것이 또한 완전히 재현됨을 이 연구에서 알맞게 설계된 display로서 확인하였다.
본 연구는 2차원 디지탈 필터링을 이용한 한글 인식 방법에 관한 것이다. 한글의 실용문자 1,659자의 표준 인쇄체를 초성, 중성, 종성의 위치별로 분석하여 총 170가지의 자모로 분류하고 이들 각 자모에 대한 2차원 디지탈 필터링된 모형을 얻어냈다. 이것을 바탕으로 하여 한글 조합문자에 중첩의 원리를 적용하여 자소를 분해. 인식하는 알고리즘을 제시하였다. 모의 시험의 결과. 인쇄체의 경우 100%의 인식률을 얻었다.
한글인식 후처리에서 문맥정보의 저장구조는 인식율 및 인식속도를 결정짓는 중요한 요소이다. 단어사전의 형태로 문맥정보를 표현하기 위해서는 트라이(trie)를 주로 이용하지만, 기억공간 이용효율이 저조하다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 트라이의 장점을 유지하면서 공간효율을 향상시키는 기억구조를 제안한다. 한글은 조합문자이기 때문에 자모나 문자별로 기억시킬 수 있다. 그런데 자모단위로 기억시키면(P-모드) 검색시간은 빠르지만 공간효율이 나쁘고, 또한 문자단위로 기억시키면(C-모드) 공간효율은 좋지만 검색시간이 길어진다. 따라서 노드이용율과 분산율로 최적레벨을 선정한 다음, 입력단어의 시작자모부터 최적레벨까지는 자모 단위의 트라이로 기억시키고, 그 이상은 문자단위의 순차연결구조로 저장시켰다. (H-모드). 6가지 단어집합에 대하여 실험한 결과, H-모드에서의 검색시간은 P-모드만큼 빠르면서, 공간효율은 C-모드와 같게 되어 그 효용성을 확인할 수 있었다.
필기 한글문자 인식은 다양한 필기 변형, 자모 간의 접촉과 같은 문제들을 내포하고 있다. 최근 이를 해결하기 위한 방법으로 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링이 제안되었으나, 상향식 정보처리의 한계인 시간 복잡도 문제를 겪고 있다. 영어 단어인식에 관한 인지과학적 연구에서는 하향식 정보처리의 주요한 역할 중 하나로 인식 과정에서의 계산 중복을 없애는 필터링의 역할을 들고 있다. 본 논문에서는 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링을 기반으로 하여 필기체에 나타나는 다양한 변형을 흡수하며, 시간 복잡도를 해결하기 위한 한글 문자의 구조에 바탕을 둔 하향식 정보처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 발화를 이용한 자모 후보 추출 DP 정합과 동적 격자 탐색을 이용한 문자 후보 탐색, 그리고 문자의 구조적 제약을 이용한 후보 제거 기법을 포함한다. 필기 한글 데이터베이스인 SERI-DB에 대한 예비 실험 결과, 제안한 방법은 인식률의 큰 저하 없이 상향식 정보 처리에 바탕을 둔 기존 방법에 비해 높은 속도 향상을 가져 왔다.
효율적인 인쇄체 한글 인식을 위하여 다중 최소평균 상관 에너지 필터를 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 나무구조 알고리듬의 단점인 인식시스템의 방대함과 인식방법의 복잡함을 해결하였다. 오직 하나의 자음 MMACE 필터와 모음 MMACE 필터를 사용하여 완전한 한글을 인식하였다. 각 MMACE 필터는 24개의 자모음으로 합성된 4개의 K-tuple MACE 필터를 이용하여 다중화시켰다. 따라서 제안된 MMACE 필터의 필터평면과 상관분포 평면은 4개의 부평면으로 나누어 진다. 각 상관분포 부평면으로 한글 인식을 위한 코드를 얻었다. 얻어진 코드와 컴퓨터에 내장된 자모음을 인식하기 위한 진리표와 비교하였다. 일치하는 코드의 해당자모음을 찾아 출력상관평면상의 상관첨두 위치에 치환하면 완전한 한글을 인식할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 광 실험을 통하여 제안된 MMACE 필터를 이용한 한글 인식 시스템의 높은 변별력을 확인하였다.
본 논문은 자동차의 번호판 인식 시스템의 한 부분인 번호판 추출과 자모 분리를 통한 문자 인식까지의 과정을 실험한 것이다. 본 논문은 gray-level에서 영상을 실험하였고, 번호판을 추출하기 위해서 morphology를 반복 적용하고 크기 보정을 통해 번호판을 추출하며, hough transform을 이용한 크기 재보정을 통해 최종적으로 번호판을 추출한다. 그리고, 문자 인식 단계에서는 먼저 hough transform을 사용하여 한글의 모음의 시작점을 얻고, 문자 특징을 이용하여 자음과 모음을 분리하여 모음을 인식한다.
본 논문은 뜻풀이를 통해 한글단어를 맞추는 앱 어플리케이션인 자모한(자소 모아 한글단어 맞추기)의 구현에 대하여 논한다. 학습 형태의 게임방식을 통하여 누구나 쉽게 사용하고 한글 단어를 학습할 수 있는 안드로이드 앱 어플리케이션이다. 자모한은 3가지 특징을 가진다. 첫 번째는 '한글'로, 평소 뜻을 제대로 알고 쓰지 못했던 단어나 잊혀져 가는 순수 우리말과 같은 한글단어의 뜻을 학습 할 수 있다. 두 번째는 '자소'로 한글에서 하나하나의 자소가 모여 단어가 됨을 보여주며 각 단어의 자소 구성을 명확히 인식할 수 있도록 도와준다. 세 번째는 '획수'이다. 게임에서 간접적으로 자소의 획수를 알려주고 있다. 이러한 특징들은 교육적 측면으로서 좋은 특징을 가지고 있다. 그 외에도 자모한은 데이터베이스 파일을 중심으로 작동하기 때문에 파일의 구조와 입력 정보를 변경하여 여러 버전(햇갈리기 쉬운 단어, 순수우리말, 사자성어 등)으로 응용이 가능하다는 산업 및 기술적 측면의 모습도 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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