• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.396-398
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• 1998

본 논문에서는 필기 한글 문자의 오프라인 인식 기술에 관련하여 최근 5년 동안 발표된 연구 사례를 종합하여 향후의 연구자들이 연구 방향을 설정하고 방법론을 개발하는데 도움이 되도록 함음 물론, 당 분야 연구의 발전 방향을 모색하고자 한다. 사례 조사의 범위는 필기 한글 문자 인식에 관련된 문자 데이터베이스, 낱자 인식, 단어 인식의 세 가지 핵심 요소 기술로만 국한하였으며 이들 각각에 대한 향후 연구의 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.661-663
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• 2002

필기체 숫자 인식을 위한 새로운 특징 추출방범을 숫자의 기하학적인 구조들을 이용하여 연구 제안하였다. 일반적으로 쓰이고 있는 특징점들의 몇가지 부류를 결정하여 추줄하였고, 분절 화소들을 이용한 특징 추출기는 사소한 부분들을 명확한 특징으로 탐지하여 추줄하게 된다. 신경망은 새로운 접근 가능성을 탐지하는 실험 인식기로 사용하였고, 이러한 방법들을 이용하여, 일반적인 특징점 추줄방법과 본 연구에서 제안하는 특징점 추출방법을 결합하게 되면 필기체 문자의 인식률이 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.289-291
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• 2006

본 연구에서는 온라인 공간 필기를 인식 시스템을 구성하는 방법을 제안한다. 공간 필기 인식은 데이터의 부족으로 인한 한계를 지니고 있다 공간필기와 기존의 펜과 태블릿을 이용한 필기 사이의 차이가 연결획에 있다는 사실에 착안하여, 공간 필기 데이터로는 연결획만을 모델링하고. 나머지 부분은 기존의 수집된 데이터 흑은 모델을 이용함으로써, 데이터 부족 문제를 효과적으로 해결하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1379-1389
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• 1996

한글 필기는 항상 초성, 중성, 종성의 순으로 씌어진다. 본 논문은 이점을 이용하여 자소 탐색 모델을 설계하고 그 탐색 결과에 의거하여 글자를 인식하려는 온라인 필기 인식 방법을 제시하고자 한다. 기본 자소 모델은 은닉 마르코프 모델을 이용하고 자소 탐색 모델은 HMM의 망으로 구성한다. 자소 탐색은 Viterbi 알고리즘에 의한 정합으로 이루어지며 글자 인식은 이들 자소 가설 격자의 탐색으로 이루어진다. 인식 실험 결과는 간단한 인식기 구조에도 불구하고 정자체의 경우 87.47%에 달하는 상당한 인식률을 보였으며, 특히 자연스럽게 쓴 필기에서도 매우 훌륭한 자소 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.533-542
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• 1992

손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.399-401
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• 1998

단일 문자 인식과 달리 연속 필기 패턴의 인식은 근본적인 필기 패턴의 형태적 특성을 충분히 고려할 필요가 있으며 다양한 형태의 패턴에 대한 특징이나 정보를 사용하여 종합적으로 판단 할 수 있는 모델의 유연성이 요구된다. 신경망의 학습 기능은 패턴의 왜곡과 잡음 등에 크게 영향을 받지 않으면서 인식에 필요한 특징의 추출이나 패턴 부류에 해당하는 노드의 반응을 스스로 학습시킬 수 있고, 다양한 형태의 정보를 쉽게 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공한다. 퍼지 이론(Fuzzy theory)은 일정한 규칙이나 수학적 모델로 표현하기 어려운 패턴의 애매한 특징을 모델링할 수 있기 때문에 인식 대상의 총체적 특징을 추출해 신경망에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연속 필기 숫자 패턴을 인식을 위한 신경망과 퍼지 이론을 이용한 통합 신경망 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.225-235
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• 1992

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식에 관한 연구로서, 입력 문자 영상에 대한 위치 정규화, 외곽선 추적 및 세선화의 전처리 과정을 거쳐 외곽선의 방향 성분 분포, 세선화한 결과의 방향 성분 분포, 구조적 특징점 분포 등의 특징을 추출한 다음, 획을 추출하여 획의 방향과 길이에 대한중점 분포 특징으로 정합하는 필기 한글의 인식을 위한 획 정합 방법을 제안하였다. 인식 시간의 단축을 위해 먼저 외곽선의 방향성분분포를 이용하여 대분류하였으며, 한글 사용 빈도수 상위 520자로 구성되는 필기 데이타에 대한 실험 결과, 평균 91%의 인식률과 평균 0.46초의 문자당 인식 시간을 보임으로써 제안된 획 정합 방법이 입력 문자의 잡영이나 획의 기울기에 대한 변형을 효과적으로 흡수할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.237-248
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• 1992

본 논문에서는 통계적인 특징 추출 방법을 사용하여 샘물체로 필기된 한글을 고속으로 인식하는 방법을 소개한다. 대부분이 직선 성분으로 이루어진 한글의 특성을 이응하기 위하여 입력 영상으로부터 수평, 수직, 사선, 역사선의 방향 성분을 추출하며, 검은 화소의 밀도에 따라 동적으로 그물을 결정함으로써 획 간의 접촉 변형에 무관한 특징 벡터를 추출한다. 이와 같은 통계적 특징 추출 방법은 크기 정규화나 세선화 과정이 필요없으며, 또한 샘물체라는 필기 형태의 제약에 의해 정합 대상 부류의 수가 현저히 줄어들기 때문에 인식에 소요되는 시간을 상당히 줄일 수 있음은 물론, 인식률을 향상시켰다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 샘물체로 필기된 KS 완성형 한글 2,350자에 대해 실험한 결과, 평균 90% 이상의 인식률을 보이며, IBM PC 486(33MHz)상에서 문자당 평균 0.17초의 인식 속도를 보임으로써, 실용적인 고속 OCR 시스템의 개발 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.571-573
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• 2002

음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.610-612
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• 2002

본 논문은 오프라인 필기체 숫자 인식을 위하여 SOG* 세선화와 방향 코드 생성만으로 전처리를 단순화하여 효율을 높이는 새로운 방법을 제안한다. 본 실험의 객관적 검증을 위해 Concordia 대학교 등의 여러기관의 필기체 숫자 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 98.85% 이상의 인식률을 나타내어 단순한 전처리로 높은 인식률을 얻음으로써 효율성이 높음을 알 수 있다.