• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.4
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• pp.105-111
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• 2006

Recently, many electronic system with various character input systems for information representation and delivery. Character input systems for the Korean language are keyboards and mobile phone that have 12 or more input buttons and so on. But these input systems give difficulties for the disabled because the input system have 12 and more small input buttons. In this paper, we developed Korean language input software in order to develop a Korean language input system for the handicapped. The developed system have 5 input buttons and 2 function buttons for Korean language typing using Korean language shape input scheme. This system is not only easy to use by the handicapped, but also simple for children and foreigner to learn Korean language.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.183-190
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• 1990

본 논문에서는 인쇄체 한글문자를 실용적으로 인식하기 위하여 고안된 계층적 신경망을 소개하고, 이를 다중활자체의 한글문자를 인식하는 문제에 적용하였다. 이 신경망은 입력된 문자영상을 6가지의 유형으로 분류한 후, 해당 유형을 처리하는 신경망에서 실제 문자를 인식하도록 구성되었다. 또한 각 신경망을 모든 입력영상의 모든 출력노드에 대해 고르게 학습시키기 위하여 Backpropagation 알고리즘을 개선한 Descending Epsilon 알고리즘을 도입하였다. 그 결과 사용빈도수가 높은 한글 520자에 대해 94.4 - 98.4%의 인식률을 얻음으로써 본 논문에서 제안한 시스템이 다양한 활자체로 이루어진 실제 문서인식시스템의 문자인식부에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.27 no.2
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• pp.65-72
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• 1990

The potential of neural networks for the recognition of the printed Korean characters is examined. In spite of good classification capability of neural networks, it is difficult to train a neural network to recognize Korean characters. The difficulty is due to a large number of Korean characters, the similarities among the characters, and the large number of data from the character images. To reduce the input image data, DC components are extracted from each input images. These preprocessed data are used as input to the neural network. The output nodes are composed to represent the characteristics of Korean characters. A MLP (multilayer perceptron) with one hidden layer was trained with a modified BEP algorithm, This method gives good recognition rate for the standard positioned characters of more than 2,300. The result shows that neural networks are well suited for the recognition of printed Korean characters.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.10
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• pp.1535-1544
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• 2013

There are many Hangul input systems to input Korean letter on computer or smart phone. However, the existing systems need to be required more efforts to modify the already inputted letters. This research suggests the Hangul letter modification method which can modify letter effectively based on reusing the alphabets previously inputted. The Hangul modification system using "Jamo Modification Window" follows the composition principle of Hangul, and utilize the already inputted alphabets. It can be applicable to the existing input system without any modification using only "Jamo Modification Window". Especially, this system is very useful on smart phone with small screen.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.271-283
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• 1992

이 논문에서는 전자식 전화기를 이용하여 문자를 입력할 수 있는 코드를 제안하였다. 기존의 문자 입력 방식들과 새로이 고안된 입력 방식을 입력 속도, 수용할 수 있는 문자의 수 및 입력시의 모호성 발생 여부를 판단 기준으로 비교하고 시험하여 새로운 방식이 더 우월함을 입증하였다. 이 방식에 기초하여 한글자모, 영문자를 전화기의 문자판에 배치하고, 그 배치가 최적인지를 검증하기 위해 각각의 배치에 대해 여러가지 시험을 실시하여 표준 $4{\times}3$형의 전화기 자판에 최적인 문자 코드 배치를 선택하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.777-784
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• 2003

In this Paper. we propose a recognition method of machine printed characters based on the combination of recognition units using multiple neural networks. In our recognition method, the input character is classified into one of 7 character types among which the first 6 types are for Hangul character and the last type is for non-Hangul characters. Hangul characters are recognized by several MLP (multilayer perceptron) neural networks through two stages. In the first stage, we divide Hangul character image into two or three recognition units (HRU : Hangul recognition unit) according to the combination fashion of graphemes. Each recognition unit composed of one or two graphemes is recognized by an MLP neural network with an input feature vector of pixel direction angles. In the second stage, the recognition aspect features of the HRU MLP recognizers in the first stage are extracted and forwarded to a subsequent MLP by which final recognition result is obtained. For the recognition of non-Hangul characters, a single MLP is employed. The recognition experiments had been performed on the character image database collected from 50,000 real letter envelope images. The experimental results have demonstrated the superiority of the proposed method.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.396-399
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• 2011

모바일 기기의 보급이 확대됨으로서 모바일 기기에 내장된 카메라로 획득한 영상을 처리하는 다양한 종류의 응용프로그램이 개발되어 사용되고 있다. 대표적인 응용프로그램은 카메라로 찍은 영상의 사물 검색결과를 인터넷 검색엔진과 연계함으로서 키워드 입력 없이 검색할 수 있도록 하는 것이다. 본 연구는 그 중에서 한글 문자가 포함된 영상을 대상으로 영상검색 수행하는 연구로서 영상에서 한글 문자 영역을 검출하는 방법을 제안하였다. 한글 문자 구조 특징으로 한글 자소를 병합하여 후보 문자 영역을 추출하고 병합된 후보 문자 영역을 한글 6가지 문자 유형 특징을 기반으로 문자 영역을 여부를 판별함으로서 최종적인 문자 영역을 검출한다. 실험결과 문자영역 재현률이 향상됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.351-354
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• 2004

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.647-656
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• 1999

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.719-722
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• 2006

본 연구는 방향키를 이용한 한글 입력 시스템 및 방법에 관한 것으로, 한글의 획순에 대응되는 방향키와 보충키를 이용하여 한글을 입력하는 방법으로 별도의 학습이 필요하지 않을 뿐 아니라 소수의 입력키만을 이용할 수 있어 문자입력 장치의 크기를 최소화하여 한글의 자음과 모음을 입력하는 한글 입력 시스템 및 방법에 관한 것이다.