• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.195-200
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• 1994

본 논문에서는 글자 구분선 없이 자유로이 쓰여진 필기체 한글의 인식 방안을 보인다. 즐단위의 한글 입력 영상에서 글자의 골격선을 추출하는 새로운 방법과 골격선들 간의 접촉점과 끝점을 그래프의 노드로 표현하고, 획은 그래프의 가지로 표현하는 방안을 보인다. 한글의 글자 구성 원리는 모음을 중심으로 모아쓰므로, 그래프로 표현된 즐단위의 한글에서 모음의 시작위치 및 속성을 가지는 로드로부터 한글의 모음을 가장 먼저 유도하여 인식하고, 우측 글자 및 자소끼리의 접촉을 분리하여 초성 자음 및 종성 자음을 인식하여, 좌에서 우의 방향으로 한 문자씩 인식해 나간다. 본 논문에서의 자유로이 필기된 한글의 인식 실험은 우리나라의 주소 50개를 서로 다른 25인이 필기한 영상 데이터를 사용하였고 한글 문자의 인식율은 89%이다.

• Journal of Conservation Science
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• v.37 no.3
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• pp.255-269
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• 2021

A vast amount of materials-such as prints, woodblock prints, manuscripts, old novels, and letters-written in old Korean and using old grammar and/or obsolete characters, are collected in many institutions, including the Jangseogak at the Academy of Korean Studies. Digitization of these texts has required a prolonged manual inputting process. Individual researchers, who majored in old Korean, have read and typed the characters into electronic documents, which depends upon individual skill, effort, and approach, and is particularly limiting because none can be significantly increased. To date, only a small proportion of the old Korean document collections, currently kept in storage, have been digitized and made available to the public. Even the electronic formats of the texts prove difficult to displaying correctly, due to the incompatibility between the old Korean characters and the character set on today's electronic devices. To improve the techniques and efficiency of digitizing old Korean texts, it is necessary to develop optical character recognition (OCR), which will analyze images of old Korean documents, as well as input, display, and storage methods.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.152-155
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• 2006

최근 모바일기기에 유비쿼터스 콘텐츠를 구현하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 핸드폰을 이용해 위치를 판단한다거나, 핫코드를 찍어 상품을 구매하는 등의 콘텐츠가 개발되었다. 또한, 모바일기기도 발전하여 핸드폰, PDA 같은 모바일기기의 내장 카메라모듈은 필수사항이 되었다. 본 연구는 모바일기기의 내장 카메라모듈을 이용한 모바일 환경에 적합한 한글 문자인식 시스템을 제안한다. 본 연구의 시스템은 모바일기기로 PDA를 사용하였으며, PDA의 카메라모듈을 통하여 인쇄체 한글 영상을 입력받고, 모바일기기의 느린 연산속도를 보완하기 위하여, 서버로 이미지와 기울기 정보를 전달한 후, 서버에서 기울어진 인쇄체 문자영상을 보정하고, 프로젝션을 통해 문자를 추출한 후, 차연산을 이용한 매칭 방법으로 인쇄체 한글을 인식한다. 인식한 문자들은 사용자의 수정을 거쳐 텍스트 문서로 저장할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.4
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• pp.32-38
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• 2000

It is an important factor to distinguish the kind of the character for increasing recognition rate before the character recognition in the document recognition system composed of the multi-font and multi-letter. All the letters of each country have a various men characteristic in the each composition. In this paper, we used the stroke density as a method to distinguish the letter, and it has been adopted Korean, English and Chinese character. Input data is processed by the normalization to adopt multi-font document. Proposed method has been proved by the results of experiment the fact that the distinction probability of the Korean and English is more than 80%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.201-206
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• 1994

문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.142-147
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• 1989

필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.559-561
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• 2000

본 논문은 문자 인식의 기법을 이용하여 임의 영상에서 우리의 일상 생활에서 접하는 일반적인 달력을 포함하는 영상만을 검출하기 위한 영상 인식에 관한 연구이다. 달력이라는 영상내의 객체를 인식하기 위한 과정은 다음과 같이 요약된다. 우선 1~31까지의 숫자, 월요일(MON)과 같이 한글과 영문으로 된 요일, 월, 년과 같이 달력에 존재하는 아주 기본적인 문자에 대한 참조 패턴을 형성한다. 입력된 영상에서는 문자 영역 검출 단계, 문자의 특징 추출 단계를 거쳐 영상의 문자 추출이 이루어지고, 달력을 검출하기 위한 참조패턴과 입력 패턴의 비교를 수행하는 인식 단계를 거쳐, 영상 내의 달력 유무를 판단한다. 특히 불규칙적인 배열을 이루는 문자영역을 추출하기 위하여, 본 논문에서는 Hough Transform을 이용하여 기존의 규칙적 문자 인식의 문자 검출 방법의 한계점을 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.603-606
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• 2003

본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.