• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2133-2146
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• 1994

In this paper, we present a method for dynamic Jaso segmentation and Hangeul recognition using neural network. It uses the feature vector which is extracted from the mesh depending on the segmentation result. At first, each character is converted to 256 dimension feature vector by four direction contributivity and $8\times8$ mesh. And then, the character is classified into 6 class by neural network and is segmented into Jaso using the classification result the statistic vowel location information and the structural information. After Jaso segmentation, Hanguel recognition using neural network is performed. We experiment on four font of which three fonts are used for training the neural net and the rest is used of testing. Each font has the 2350 characters which are comprised in KS C 5601. The overall recognition rates for the training data and the testing data are 97,4% and 94&% respectively. This result shows the effectivness of proposed method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.421-424
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• 2001

개별적인 인식기를 하나의 단일 인식 시스템으로 구성하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 공용인식시스템의 성능향상을 위해 온라인 필기에서 전역적인 정보를 추출할 수 있는 비트맵 파라미터 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방식에서는 고속의 파라미터 추출을 위해 보간법을 이용한 재샘플링 과정 대신에 새로운 시간열을 구성하는 방식을 이용한다. 제안한 비트맵 파라미터를 본 연구실에서 개발한 음성/문자 공용인식 시스템에 적용하기 위하여 67개의 자소를 5상태 10천이 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델로 구성한 다음 인식알고리즘으로서는 상태단위로 지속 시간 정보를 제어하는 OnePassDP법을 이용하였다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 경우, 자소인식률은 61.3%에서 85.3%로 24%의 인식률 향상을 가져왔으며, 글자인식률은 64.3%에서 82.2%로 17.9%의 인식률 향상을 가져와 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.49-57
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• 2010

In this thesis, We studied on hand-written character recognition, that characters entered into a digital input device and remove noise and separating character elements using preprocessing. And processed character images has done thinning and 3-level wavelet transform for making normalized image and reducing image data. The structural method among the numerical Hangul recognition methods are suitable for recognition of printed or hand-written characters because it is usefull method deal with distortion. so that method are applied to separating elements and analysing texture. The results show that recognition by analysing texture is easily distinguished with respect to consonants. But hand-written characters are tend to decreasing successful recognition rate for the difficulty of extraction process of the starting point, of interconnection of each elements, of mis-recognition from vanishing at the thinning process, and complexity of character combinations. Some characters associated with the separation process is more complicated and sometime impossible to separating elements. However, analysis texture of the proposed character recognition with the exception of the complex handwritten is aware of the character.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.18 no.2
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• pp.36-43
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• 1981

This paper describes a met hod of the extraction of phonemes in Hangout recognition. We provide the direction of strokes aid positional information for analyzing the structure of characters based on the regular combinational rules of Hangout according to Top -Down processing, and show the process of Phoneme extraction seq uencially. In this paper, some processing algorithms are described and simulated. The experiment of the phoneme extraction is carried out for 677 characters actully used daily, and extraction rate of 96% is obtained. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.453-458
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• 2018

본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.271-289
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• 1992

In this paper,a cursive on-line Hangul recognition system which permits cursive writing between graphemes is presented.In general,the recognition of cursive Hangul writing has a difficulty of graheme segmentation and a complexity in matching procedure due to the increasing number of character candidates.To manage efficiently these problems,we propose a double segmentation method.Based on this segmentation,a recognition algorithm based on the line segment matching is proposed.Through the experimental result,it is show that the proposed recognition method is suitable for the cursive Hangul writings.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.387-389
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• 1998

팩스가 보편적인 정보 전달 매체로 자리잡게 됨에 따라 기업체나 관공서 뿐만 아니라 가정에서도 많은 작업이 팩스를 통해 이루어지게 되었다. 이에 따라 팩스 문서의 분석 및 인식의 필요성이 증가하게 되었다. 팩스 문서는 표지와 내용이 두 부분으로 이루어지는데 팩스 문서의 처리를 위해서는 성명, 주소등을 포함하는 팩스 표지의 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 팩스 표지 영상의 구조 분석 방법을 제안한다. 제안한 팩스 표지 구조 분석 방법은 팩스 표지가 헤드, 송/수신 정보, 메시지로 구성된다는 점에 착안하여 위치 정보를 이용한 영역 분리에 중점을 두었으며, 팩스 표지의 종류를 몇 가지로 분류하여 도표 형태의 팩스 표지도 분석이 가능하도록 하였다. 분자 인식에서는 팩스 문자 인식에 우수한 성능을 보이고 있는 자소 기반 한글 문자 인식기를 사용하였다. 또한 한글의 자소 모델에 기반한 후처리 방법을 개발하여 인식 오류를 교정하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.588-591
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• 2003

본 논문에서는 한글의 구조적인 특징을 이용하여 이를 효과적으로 인식할 수 있는 신경망을 설계해보았고, 이를 이용하여 주민등록증에 있는 이름을 인식하는 시스템을 구성해 보았다. 본 시스템은 한글의 6형식에 따른 구조적인 특징을 효과적으로 구분하기 위해 형식을 구분하는 신경망을 먼저 구성하여 형식별로 분류한 뒤, 형식에 따라 자모음을 분리하여 각 형식에 따라 구성된 2차 신경망으로 입력을 하여 인식하는 구조로 설계되었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른 것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 국부 평균을 적용함으로써 잡음에 효과적으로 대응하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1％의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.5
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• pp.21-27
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• 1999

In this paper, we propose an improved MLP-based English pronunciation dictionary generator to apply to the variable vocabulary word recognizer. The variable vocabulary word recognizer can process any words specified in Korean word lexicon dynamically determined according to the current recognition task. To extend the ability of the system to task for English words, it is necessary to build a pronunciation dictionary generator to be able to process words not included in a predefined lexicon, such as proper nouns. In order to build the English pronunciation dictionary generator, we use context-dependent grapheme-to-phoneme multi-layer perceptron(MLP) architecture for each grapheme. To train each MLP, it is necessary to obtain grapheme-to-phoneme training data from general pronunciation dictionary. To automate the process, we use dynamic programming(DP) algorithm with some distance metrics. For training and testing the grapheme-to-phoneme MLPs, we use general English pronunciation dictionary with about 110 thousand words. With 26 MLPs each having 30 to 50 hidden nodes and the exception grapheme lexicon, we obtained the word accuracy of 72.8% for the 110 thousand words superior to rule-based method showing the word accuracy of 24.0%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.191-194
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• 2012

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.