• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.525-532
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• 1992

본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.123-124
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• 2021

본 논문은 기존 폰트 디자인을 고찰하여 한글과 라틴 알파벳 디자인의 형태 유사성을 향상시키기 위한 기초 자료를 제공한다. 고찰을 위해 윤디자인 대표 폰트 20종을 선정하였다. 형태적 관점에서 글자 디자인적 유사성을 찾기 위해 낱자, 낱글자, 낱말, 문장을 기준으로 고찰하였다. 윤디자인 대표 폰트 20종의 한글과 라틴 알파벳 글자 디자인의 결과는 다음과 같다. 첫째, 낱자(자소) 디자인은 동일한 형태이지만, 크기와 비례가 변화할 수 있다. 둘째, 낱글자(음절) 디자인은 낱글자 전체의 디자인을 위해 부분적으로 다른 형태를 디자인할 수 있다. 셋째, 낱말(단어) 디자인은 낱말의 우월효과를 고려하여야 한다. 넷째, 문장의 디자인은 글줄의 흐름을 고려하여 글자의 크기, 비례와 기준선을 디자인하여야 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.244-246
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• 2003

본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.12
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• pp.1345-1354
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• 2015

This paper, information communication code standard($KS{\times}1001$, confirmation in 2004), as definded in Hangul Character Code Hangul AMI/HDB-3 the code set for the new system Hangul consonant and vowel tables presented. The result of the existing system and the code set ($4{\times}4$) bit source coding rules for comparing the frequency of use Hangul consonant and vowel tables(The National Institute of The Korea Language) and statistices showed that 44% of the data processing efficiency is improved.

• Digital Contents
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• no.11 s.150
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• pp.60-65
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• 2005

한글’은지구상문자중에서가장과학적이고독창적인글자다. 이정의에대해누구도섣불리부인하지못할것이다. 지구상의문자들을보면낱자를일렬로나열해 사용하거나, 뜻을가진낱글자하나씩을사용하는방식의문자가대부분이다. 한글처럼자음과모음이논리적으로조합되고창의적으로생성돼하나의음절을이루 는글자는찾아볼수없다. 한글의원리를하나씩이해해나가다보면조상들의뛰어난창의력에저절로감탄이나온다. ‘ 생각’은‘ 언어’를통해서하게되며, 이언어 를기록하고전달하기위해서는‘ 문자’라는가시적인기호가필요하다. 이번호에서는민족의얼을담고있는우리말‘ 한글’이모바일환경에서어떤모습으로나타 나는지알아보고자한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.2
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• pp.221-259
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• 1990

Four experiments explored how the size ratio of two letter patterns affects jundgment times in a same-different matching task.Size, continuity of strokes,positions of the two vowel letters were systematically varied in order to test predictions,derved from the following hypotheses:Analogue transformation,position,use of diagnostic information,and decision sriteria.Size ratio influenced only reaction times for same responses and,more importantly,changes in the length of a horizintal line in a letter affected same responses more than the other feature.Taken together,the present experiments provide support for the diagnostic information hypothesis, while casting in doubt the other hypotheses on the nature of size transformations.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.113-118
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• 2002

본 논문에서는 한글 문자의 세리프(serif) 계열과 산세리프(sans-serif) 계열의 분류를 위한 특징을 제안한다. 한글의 서체는 세로획의 시작 부분에 장식 세리프(돌기)가 있는 세리프 계열과 그렇지 않은 산세리프 계열로 나눌 수 있다. 제안하는 한글 문자의 서체 분류 방법은 세리프 형태에서 추출한 특징을 이용하여 세리프 또는 산세리프 클래스로 분류하고, 각 클래스별로 적합한 특징 및 분류기를 학습하여 보다 다양한 서체를 인식하도록 계층적으로 설계한다. 제안한 특징의 유용성을 입증하기 위한 실험은 명조, 바탕, 궁서, 고딕, 돋움, 굴림 서체의 3,000개 낱자 영상에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.890-895
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• 2000

본 논문에서는 인공신경망을 이용한 자모 검증을 HMM 기반 온라인 한글인식 시스템에 적용하는 방법론을 제시한다. 본 시스템에서 각각의 자모는 한 개의 HMM 모델과 한 개의 인공신경망 검증기를 갖는다. 자모 검증기는 HMM 네트웍이 생성한 자모 후보 가정을 입력으로 받은 후, 이 가정의 타당성에 대한 사후 확률을 출력한다. 이 사후 확률은 Viterbi 탐색시 탐색 경로에 반영된다. 기존 HMM 시스템의 국소적 특징의 한계를 보완하기 위하여, 한글 자모의 기본획 분석에서 얻어진 구조적, 전역적 특징이 자모 검증기에 사용되었다. 한글 낱자인식에 대한 실험 결과 HMM 기반 인식기에 자모 검증기를 도입함으로서 38.5%의 인식 오류를 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.29B no.9
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• pp.17-26
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• 1992

This paper proposed an analysis method of common form for phonemes which is able to construct a Hangul syllable and designed the Choseong, Jungseong, and Jongseong phoneme fonts based on analized information. Also, It presents the algorithm which is able to construct the output of all Hangul syllables using 473 phoneme fonts. Through the experiment, an analized information and output algorithm could be applied to the design of Hangul fonts, effectively.