본 논문에서는 현대사회에서 응용분야가 광범위하고, 높은 인식율과 빠른 처리속도를 위하여 많은 연구가 진행되어왔던 오프라인 필기체 인식 중 디지털 펜을 위한 새로운 필기체 문자 인식 시스템과 이를 이용한 화상 채팅 시스템을 제안한다. 이 시스템의 문자 인식에 필요한 처리는 체인코드에 기반하며 유니코드와 획 코드를 이용하여 처리하는 필기체 문자 인식 시스템으로, 일반적으로 터치 패널이 없는 데스크 탑 과 노트북에서도 터치 펜 기능을 가능하게 하는 디지털 펜을 위한 필기체 문자 인식 시스템이며 화상 채팅은 WSAEventSelect Model을 사용하여 제작한 시스템이다.
본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 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.
최근 들어 인쇄체 문자 인식 기술의 발전에 힘입어 필기체 한글 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인쇄체 문자와는 달리 자연스럽게 필기된 한글 글씨는 동일한 문자라 하더라도 같은 모양을 가지고 있다고 단정하는 것이 불가능할 정도로 필기자의 필기 유형에 따른 다양한 변형을 내포하고 있다. 따라서 효과적인 한글 글씨 인식기를 개발하기 위해서는 다양한 변형을 포함하는 대용량의 한글 글씨 영상 데이터베이스가 필수적이다. 본 논문에서는 시스템공학연구소 주관 국어 정보 베이스 개발 사업의 일환으로 고려대학교에서 구축 중인 오프라인 한글 글씨 영상 데이터베이스, KU-1에 대해 간략히 소개하고자 한다. 본 데이터베이스는 KS C 완성형 한글 사용 빈도순 상위 1,500자에 대하여 다양한 계층, 직업, 연령, 지역 분포를 고려한 1,000명 이상의 필기자가 정서체와 본인의 평소 자유 필체로 필기한 1,000벌의 명도 한글 글씨 영상으로 구성되어 있다.
대부분의 문자 인식기들이 인식대상영상이 인식단위로 분할되어있다는 가정아래 개발되고 있으나, 실제 필기한글의 분할에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 Run-length code를 이용한 능동적인 한글 분할방법을 제시한다. 전처리와 인식단위 분할에 응용할 수 있는, 한글의 구조적 특성을 반영한, 기울기 보정 알고리즘을 제안하고, 필기자들이 일반적인 필기 습관과 한글이 갖는 2차원 구조의 특성을 반영하면서 문자의 접촉점을 적극적으로 찾아내기 위한 기초 함수들과 접촉점들의 분류 방법을 제시한다. 임의의 필기자로부터 수집한 필기 한글 주소열 데이터를 이용해 수행한 실험을 통해, 초과분할을 포함하여, 88.2%의 접촉 문자들을 분리할 수 있었다.
온라인 필기체 문자 인식은 필기의 순서와 획의 위치를 알 수 있어 신경망을 이용한 자소의 효과적인 분할로 큰 성과를 이루었다. 그러나 오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보와 시간적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자소의 겹침이 심하며 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움을 가지고 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 Watershed 알고리즘을 오프라인 필기체 한글 문자 인식 전처리에 적용하였다. 여기서 Watershed 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 Watershed 알고리즘 4단계에서 효과적인 적용방법을 제시하였다. 효과적으로 구성된 Watershed 알고리즘을 전처리에 적용함으로써 영상 향상과 이진화에 좋은 결과를 얻었다. 실험에서는 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 평가했다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.08초, 본 논문 방법은 평균 0.86초의 수행 시간이 걸렸다. 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 기존의 방법에 비하여 문자의 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리하였다.
필기체 오프라인 문자 인식을 위한 특징 추출의 새로군 접근 방법으로, 인간의 시각 신경계의 반응모델에 근거한 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 평활화 처리, 외곽선 제거, 특징 정보 추출의 3가지 단계로 나누어진다. 필기체 문자에서 발생하기 쉬운 매끄럽지 못한 화소들을 전처리 단계인 평활화 처리를 통해 제거한다. 다음 단계로 인식에 영향을 주지 않는 외곽선 정보를 추출하여 이를 제거한다. 그리고 마지막으로 문자 특징에 해당하는 정보를 추출한다. 제안된 특징 추출 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 필기체 오프라인 문자인 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 시각 신경계 반응모델에 근거한 필기체 문자의 특징을 추출하는 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 독립문자 식별기 및 인식기를 바탕으로 한 결정값 발생기를 도입하여 무제 약 필기체 숫자 열을 효과적으로 인식하는 방안을 제안하였다. 필기체 숫자 열의 인식을 위해 사전 분할 모듈, 최종 분할 모듈 그리고 인식 모듈 등의 세 개의 모듈을 설계 구현하였다. 사전 분할 모듈에서는 결정값 발생기를 이용하여 독립 숫자, 접촉 숫자 그리고 끊어진 숫자 등을 구분하였다. 최종 분할 모듈에서도 결정값 발생기의 결과를 이용하여 접촉 숫자들을 분할하는 과정을 수행하고 인식 모듈에서 각각 분할된 숫자들을 인식하였다. 분할 기반 방식과 무 분할 방식을 혼용하여 필기체 숫자열을 인식함으로서 기존의 오 인식률을 최소화시키도록 하였다. 제안된 방식을 이용하여 NIST SD19 필기체 숫자 열 데이터베이스의 인식을 한 결과 기존의 연구결과에 비해 높은 96.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.
공간 필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자 인식의 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 먼저, 불규칙한 화소를 제거하는 전처리를 수행한다. 그 후, 윤곽선 검출 및 제거를 통해 외곽선 정보들을 소거한다. 그리고 문자의 특징에 해당하는 정보를 추출한 후 잡음을 제거한다. 제안된 시스템은 시각영역에서 나타나는 여러 가지 세포들의 수용 영역에 대응하는 공간 필터를 활용한 것이다. 제안된 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 공간필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자의 특징 추출 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자에서 자획의 교점을 검출하는 새로운 방법을 제안한다 이를 위해 첫째로, 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 둘째로, 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하며, 마지막으로, 자획의 수평 성분과 수직 성분을 이용해 자획의 교점을 구하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 자획의 교점은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 분리점 후보가 되며 분리된 자획은 필기체 한글 인식을 위한 특징을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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