• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1000-1003
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• 2020

본 논문은 기계학습 기반 온라인 한글 필기 인식 시스템의 첫 구현 결과를 담고 있다. 한글의 글자는 최소한 하나의 모음을 포함하고 있으며, 이 모음은 대개 직선으로 필기한다는 사전 지식을 활용하여 인식에 적용하고자 한다. 이를 위해 사용자가 온라인으로 필기하면 획 데이터를 획득하여 중성에 해당하는 모음을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘에서는, 우선 필기한 글자를 포함하는 사각형 R과 각 획을 둘러싸는 사각형 SR을 생성한 후, 직선을 판별하고, 이 직선들이 모음을 구성하는 후보군을 찾는 과정으로 구성되어 있다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.485-487
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• 1999

본 논문에서는 온라인 필기체 수식 인식을 위한 순차적인 구조 분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 캐블릿상에서 필기된 수식에 대한 심볼 인식 결과와 각 심볼의 Bounding Box이 좌표를 입력받아서 필기 순서를 기반으로 순차적으로 수식의 구조를 해석한다. 그래프 내의 이웃하는 두 노드 사이의 관계를 결정하기 위해서 심볼의 사용에 관한 표기 정보와 6단계 관계 결정 규칙을 사용하여 노드들 사이에 생성될 수 있는 에지의 수를 최소화하고 BackTracking을 피했다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 100개의 테스트 샘플에 대해 구조 분석 실험을 수행하였다.

• 보일러설비
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• 통권260호
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• pp.144-149
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• 2015

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.27-33
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• 2011

본 논문에서는 필기체 문자의 Convex-Concave한 곡선 특징을 문자로 변환하고 추출된 문자를 Smith-Waterman 정렬 알고리즘을 이용하여 온라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 필기체 숫자 인식을 위한 입력 데이터는 시간에 순서적인 좌표로 순서화하고 전처리의 입력데이터로 적용된다. 필기자의 개성이 표현된 필기체 문자는 크기, 회전, 곡선 비율이 다양한 형태로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 곡선의 Convex-Concave 특징을 이용하여 크기, 회전에 강인한 특징을 추출한다. 추출된 특징은 문자로 변환하고 Smith-Waterman 정렬 알고리즘의 입력데이터로 적용한다. 본 논문에서는 실시간 필기체 숫자를 대상으로 실험한 결과, 오류역전파 신경 회로망을 적용한 것과 비교하여 제안된 방법이 좋은 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권3호
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• pp.53-60
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• 1998

본 논문에서는 키보드를 사용하지 않는 PDA 등 휴대형 컴퓨터에서 입력의 수단으로 사용하는 온-라인 문자 인식기를 위한 문자 필기글꼴을 제안하였다. 제안된 필기글꼴은 키보드를 통하여 입력 가능한 수준의 한글 자소와 영숫자이며, 필기글꼴의 정의를 위하여 한글의 풀어쓰기 글꼴과 영문자의 PDA용 필기 패턴인 그래피티 문자를 분석하여, 한글과 영숫자 입력 모드 전환이나 필기 영역의 구분 없이 연속 필기하여도 인식 가능하도록 중복되는 글꼴을 갖지 않도록 하면서 최대한 원형을 유지하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 필기글꼴의 타당성을 고찰하기 위하여 그래피티 문자를 알고 있는 PDA 사용자 그룹과 일반인들을 대상으로 인지도와 만족도를 조사하였다. 두 피실험 그룹의 영숫자 및 한글의 자음의 인지도 및 만족도는 98% 이상이었고 한글 모음의 경우 95% 이상의 긍정적인 반응을 얻었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.333-339
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• 2022

본 연구는 공과대학 학생들이 온라인 학습을 진행하였을 때 노트 필기를 병행하며 학습을 하는 경우에 대해 학습 효과 및 만족도, 집중력에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 온라인 학습에서 학습 도구로 사용하기 위한 양식으로 코넬노트를 사용하였다. 설문 조사 결과, 학생들은 온라인 학습에서의 노트 필기가 수업 참여의 성실성, 적극성, 집중력에 도움이 되는 것으로 파악되었다. 통계 분석 결과, 노트 필기 제출 횟수와 학업성취도와의 양의 상관관계를 확인하였으며 단일/다중 회귀분석을 통해서 노트 필기 제출 횟수와 학업 성취도가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 다중 회귀 분석 결과, 평균적으로 학생들의 노트 필기 제출 횟수가 1회 증가할 경우, 이는 중간고사 점수 0.253점, 기말고사 점수 0.287점 상승에 통계적으로 유의미한 것을 확인하였다. 부트스트래핑 회귀분석을 실시한 결과에서도 필기노트 제출 횟수가 성적과도 유의미한 결과를 얻어 단일/다중회귀 분석의 결과가 적정함을 확인하였다. 온라인 상에서 강의를 수강하며 노트를 필기하고 온라인 제출함으로써 온라인 수업에서 학습의 질을 높일 수 있는 수업 전략이 될 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 2022

본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.13-22
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• 2024

현재 디지털 기기의 확산과 함께 일상에서 손으로 쓰는 글씨의 비중은 점점 줄어들고 있다. 키보드와 터치스크린의 활용도 증가에 따라 한글 필기체의 품질 저하는 어린 학생부터 성인까지 넓은 범위의 한글 문서에서 관찰되고 있다. 그러나 한글 필기체는 여전히 개인적인 고유한 특징을 포함하면서 가독성을 제공하는 많은 문서 작성에 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 손으로 쓴 한글 필기체의 품질을 개선하고, 교정하기 위한 목적의 어플 구현을 목적으로 한다. 제안된 어플은 CRAFT(Character-Region Awareness For Text Detection) 모델을 사용하여 필기체 영역을 검출하고, 딥러닝으로서 VGG-Feature-Extraction 모델을 사용하여 필기체의 특징을 학습한다. 이때 사용자가 작성한 한글 필기체의 음절 단위로 신뢰도를 인식률로 제시하고, 또한, 후보 폰트들중에서 가장 유사한 글자체를 추천하도록 구현한다. 다양한 실험을 통해 제안한 어플은 기존의 상용화된 문자 인식 소프트웨어와 비교할만한 우수한 인식률을 제공함을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1193-1196
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• 2001

학교 교육 현장에 웹 기반의 교육의 형태가 늘어나는 추세지만 학생이 홈페이지 형태의 교재를 보면서 웹브라우저 상에 필기하고 저장하여 다시 그 내용을 볼 수 있는 환경은 아직 제공되고 있지 않다. 본 논문에서는 벡터 그래픽 기반의 VML과 DHTML를 이용하여 웹브라우저 상에서 수업 교재로서 제공된 문서에 줄을 긋거나 필기한 수 있는 환경을 제공한다. 필기된 내용은 동적으로 만들어진 VML 정식의 텍스트 기반으로 데이터 베이스에 저장된다. 교재로서의 웹문서는 웹서버에서 VML의 내용은 데이터 베이스에서 추출해서 웹문서와 VML의 내용이 웹 브라우저에서 함께 출력됨으로써 필기 내용을 다시 볼 수 있는 웹노트 시스템을 제안함으로써 전자 문서 표준화에 발맞춰 엄청난 교과서 제작 비용의 감소 효과와 교사의 교재와 칠판 필기 및 학생의 교과서와 노트가 오직 PC나 노트북만으로 해결 가능한 교육 현장 전반의 획기적인 전환이 예상된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.393-395
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• 1998

온라인 문자인식에 대한 연구는 지난 30여년에 걸쳐 수행되었지만, 무제약 필기 단어 인식에 대한 연구는 활성화 된지가 오래되지 않은 실정이다. 필기자에 따른 다양한 서체의 변이와 방대한 탐색공간, 그리고 PDA(personal digital assistant)등의 제약된 계산 능력으로 인해 학문적으로는 좋은 연구결과가 나오고 있지만 실용화에는 아직도 해결해야 할 문제가 많다. 대부분의 온라인 문자 인식 시스템에서는 인식 시스템에서는 인식 시스템 자체의 성능만으로는 인식 성능의 한계가 있기 때문에 여러 가지 외부 지식을 사용한다. 그 중 대표적인 것이 단어 사전을 이용하는 것인데, 단어 사전의 크기를 미리 줄일 수 있다면 인식기의 성능이 좋아질 수 있다. 본 연구에서는 온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 필기 데이터의 전역적 특성을 분석하고, 각각의 특성에 따른 사전 감축 비율과 오류에 대해 연구하고자 한다.