한글 문자 인식에 관한 연구는 통계적 방법과 구조적 방법, 신경 회로망 등 다양한 방법론이 제시되어 왔다. 그러나 한글은 영문이나 숫자에 비해 방대한 문자수와 복잡한 구조로 인하여 인식에 많은 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글을 가장 단순한 구조인 자음과 모음으로 분리한 뒤 각 개체의 픽셀 분포를 파악하고, 한글의 구조적 특징을 이용하여 자소의 행과 열에서의 peak값과 픽셀의 분포를 그룹으로 나누어 한글을 인식하는 방법을 제시한다.
본 연구는 기존의 한글 전자사전의 단점들인 과다한 검색 횟수, 비효율적인 주 기억장치 사용, 이미 구축된 사전에 새로운 단어에 대한 추가·삭제의 난이성 등을 해결할 수 있는 다차원 이진트리 구조 기반의 한글 전자사전의 설계 및 구현을 그 내용으로 하고 있다. 본 논문에서 구현된 한글 전자사전의 검색시간 성능평가를 위해 입력 키워드의 종류에 따라 실험1, 실험2 의 두가지 성능평가를 수행하였다. 실험1에서는 구현된 사전의 단어를 입력 키워드로 사용하여 실험하였으며 그 결과로서 제안한 사전구조가 검색 속도 면에서 기존의 트라이 사전구조보다 약 1.5배의 성능향상을 부여주고 있음을 보았다. 실험 2는 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전이 트라이 구조의 한글 전자사전보다 약 2.3배의 성능향상을 이루고 있음을 보여주고 있다. 한편, 사전 구축시 필요한 주기억장치 용량에 대한 성능평가 결과는 트라이구조사전은 1.987Kbyte를 가지는 반면 제안한 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전은 1.136Kbyte를 가지므로 약 1.8배의 성능향상을 보여주고 있다.
본 연구에서는 지금까지 한글 전자사전이 가지고 있는 과다한 검색 횟수, 비효율적인 주기억 장치 사용, 이미 구축된 사전에 새로운 단어에 대한 추가·삭제의 어려움에 대한 단점들을 개선하기 위하여 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전을 구현한다. 본 논문에서 구현된 한글 전자사전의 검색시간 성능평가를 위해 입력 키워드의 종류에 따라 실험1, 실험2로 나누어 성능평가를 한 결과, 실험 1에서는 구현된 사전의 단어를 입력 키워드로 사용하여 실험한 결과 제안한 사전구조가 검색 속도면에서 기존의 트라이 사전구조 보다 약 1.5배 성능향상을 보여주고 있으며 실험 2 결과도 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전이 트라이 구조의 한글 전자사전보다 약 2.3배의 성능향상을 보여주고 있다. 한편 사전 구축 시 필요한 주 기억 장치 용량에 대한 성능평가 결과는 트라이구조사전은 1.987Kbyte를 가지는 반면 제안한 다차원 이진트리 구조의 한글 전자사전은 1.136Kbyte를 가지므로 1.8배의 성능 향상을 보여주고 있다.
본 연구는 필기체 한글 문자를 인식하기 위하여 한글 문자구조를 6개 기본구조로 분류한다. 각각의 한글 자음과 모음을 7-세크먼트, '/'(Left-Incline), '$\backslash$'(Right-Incline), '-'(Left-Right), '$\mid$'(UP-Down), 'c'(Circle), 'ㄱ'(Right-down), 'ㄴ'(Down-Right) 분리한다. 분리된 7-세크먼트에 대해 한글이 쓰여지는 위치에 따라 8개의 기본구조로 정의하여 세크먼트를 분리하여 레벨화한다. 따라서 본 연구는 문자를 자소(자음과모음)로 하여 7-세크먼트로 분리하는 필기체 자소분리 구조를 제시한다.
한글 프로그래밍 언어는 새로운 개념에 의해 설계되어야 하는데 그에 따른 많은 문제점이 발생하게 된다. 따라서 한글 프로그래밍 언어를 설계할 때 문제가 되는 한글의 구조적 특징, 동사가 문장의 마지막 뒤에 나오는 Postfix 적 특징, 한글의 특이한 데이타 구조 및 조사라는 첨가어가 붙으므로 인한 렉시칼 문제점등을 구조적으로 분석하고 여기에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하여야 한다. 그러나 이러한 모든 조건에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하는 것은 쉬운 일이 아니며 상당한 시간을 요하는 일이므로 본 논문에서는 과학기술용에 가장 많이 사용되는 FORTRAN 언어를 택하여 일차적으로 그 명령어를 한글화하였다.
한글 표현에 나타난 부정의 사용의 애매성에서 부터 그 속의 어떠한 종류이던간의 특성을 귀납적으로 추론하는 것은 언어학적으로 중요하나, 부정이 가지고 있는 원초적인 문제를 고찰하는 것이 또다른 측면으로 한글속의 부정을 조명하여 볼 수도 있을 것이다. 그래서 부정의 개념적 구조에서 부터 한글 표현에서의 부정의 사용을 이해하여 보려는 형식적 구조에서 시작하여서 한글 부정의 특성을 살펴 보고자 한다.
한자로 기술된 용어를 한글로 자동변환하게 되면 생성된 한글이 한글의 음운구조에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하여 변환하지 않았을 때와 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운구조가 달라 생기는 때로 대별할 수 있다. 본고에서는 이를 해결하기 위하여 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자의 다음자를 조사하고 이 다음자가 포함되어 있는 용어를 이용하여 매핑파일을 구축함으로써 바른 한글음을 자동생성할 수 있는 방안을 논한다.
필기 한글문자 인식은 다양한 필기 변형, 자모 간의 접촉과 같은 문제들을 내포하고 있다. 최근 이를 해결하기 위한 방법으로 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링이 제안되었으나, 상향식 정보처리의 한계인 시간 복잡도 문제를 겪고 있다. 영어 단어인식에 관한 인지과학적 연구에서는 하향식 정보처리의 주요한 역할 중 하나로 인식 과정에서의 계산 중복을 없애는 필터링의 역할을 들고 있다. 본 논문에서는 랜덤 그래프를 이용한 필기 한글 모델링을 기반으로 하여 필기체에 나타나는 다양한 변형을 흡수하며, 시간 복잡도를 해결하기 위한 한글 문자의 구조에 바탕을 둔 하향식 정보처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 발화를 이용한 자모 후보 추출 DP 정합과 동적 격자 탐색을 이용한 문자 후보 탐색, 그리고 문자의 구조적 제약을 이용한 후보 제거 기법을 포함한다. 필기 한글 데이터베이스인 SERI-DB에 대한 예비 실험 결과, 제안한 방법은 인식률의 큰 저하 없이 상향식 정보 처리에 바탕을 둔 기존 방법에 비해 높은 속도 향상을 가져 왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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