국어 철자 검색 프로그램 세 개의 검색 능력을 비교하였다. 오류가 없는 파일, 타자시의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 1%), 그리고 광학적 문자인식 프로그램의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 $2.7{\sim}2.9%$) 등에 대하여 한글과 컴퓨터, 한국 마이크로소프트, 핸디 소프트의 워드프로세서에 도구로 포함된 철자검색 프로그램을 수행하였다. 이 세 프로그램 중에서 한글과 컴퓨터의 제품은 정방향 오판율과 오류율 낮은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았고 핸디 소프트의 제품은 오류율이 높은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았다. 세 프로그램 모두 역방향 오판율이 자소별 오류율의 10배 이상이라는 점에 있어서 심각한 문제를 안고 있는 것으로 판단된다.
본 논문은 한글 인식에 있어서 문제점으로 되어 있는 조합문자에서의 자소추출 방법의 제안에 관한 것이다. 한글의 구성원리에 입각하여 자소의 단치정보와 Stroke의 방향성을 고려하여 Top-down 적으로 한글의 구조를 분석하고, 이에 따른 3단계 처리에 의하여 자소가 순차적으로 추출되는 과정을 보였다. 일상 활동에서 사용되고 있는 문자중, 677자에 대한 자소의 추출실험결과, 96 %의 추출률을 얻어, 본 방식의 유효성을 확인할 수 있었다.
스마트 폰의 보급이 대중화됨에 따라 다양한 앱들이 사용되고 있으나 효율적인 사전 탐색에 관한 앱은 그다지 많지 않다. 현재 공개된 한국어 사전 탐색 앱은 완전한 단어이거나 단어의 부분 문자열을 질의로 사용한다. 이 경우 완전한 단어를 기억하지 못하거나 한국어 정보처리를 위한 여러 형태의 음운 정보를 쉽게 탐색할 수 없다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 메타문자를 사용하여 효율적으로 단어를 탐색할 수 있는 앱을 개발한다. 본 논문에서 사용하는 메타문자는 임의의 음절을 표현하는 '*'와 '?'과 종성을 표현하는 ':'를 사용하며 사전구조는 자소 단위의 트라이를 사용한다. 또한 음절은 물론이고 자소(초성, 중성, 종성)로 구성된 질의를 탐색할 수 있다. 더구나 음절과 자소가 혼합된 질의도 사용할 수 있도록 하여 사용자의 편의를 크게 도모하였다.
이 논문에서는 인공지능의 기본적인 문제풀이 기법인 상태공간 탐색을 이용하여 한글을 구성하는 기본자소를 분리하여 인식하는 방법을 제안하였다. 자소분리와 인식과정을 보다 밀접하게 결합하기 위하여 문제를 상태공간에 표현하고, 이 공간을 탐색하여 풀이하였다. 그리고 탐색효율을 향상시키기 위하여 한글의 조합규칙에 입각한 구조정보와 매트릭스 평면에서 각 자소가 갖는 위치정보를 이용하였으며, 컴퓨터실험을 통하여 그 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 한글 글꼴의 기본 구성요소인 자소를 자동 생성하는 기법을 기반하여 한글의 전체 글꼴을 효율적으로 제작할 수 있는 글꼴 에디터를 개발한다. 본 글꼴 에디터에서는 몇 개의 기본 자소만을 설계하고 나면 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동생성할 수 있다. 이를 이용하여 한글 서체의 디자인 작업 시간을 크게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 낱자에서 추출한 특징을 입력으로 사용하는 자소 인식기를 이용한 저해상도 인쇄체 한글 영상의 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6 형식과 기타 형식의 문자, 총 7 종으로 분류한 뒤, 입력 문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위로 구분하여 인식한다. 각 HRU는 낱자에서 추출한 방향각 특징을 입력으로 사용하는 다층 신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층 신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.99%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 15.83%의 오류가 감소한 것이다.
본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30~50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.
본 논문은 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 그 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 수평 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 분리된 수평 성분 자획과 수직 성분 자획은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 특징이 된다.
입력된 문서 영상으로부터 분리 추출된 문자 영상을 올바르게 인식하는 것은 문서 인식에서 가장 핵심적인 부분이다. 스캐너를 통해 입력되고 분리된 실제의 문자 영상은 많은 문제점들을 가지고 있다. 한글의 경우 이 중 개별 문자 영상내의 각 자소간의 접촉은 올바른 인식을 저해하는 주요한 원인이다. 이런 접촉의 문제를 효율적으로 해결하기 위해 한글의 구조적 특성을 지닌 "방향 필터"를 정의하고, 이것을 이용하여 세선화된 문자 영상을 추적하면서 선소들을 뽑아낸다. 이렇게 하여 얻은 선소들과 선소들간의 지식을 조합하여 한글자소 획을 추출케 되고 결국에는 이런 획의 조합을 통해 문자 영상을 인식하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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