• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.295-301
• /
• 1993

제약이 없이 자유롭게 쓴 오프라인 필기체 한글을 인식하는 문제는 응용분야에 따른 도메인의 정보를 이용함으로써 보다 쉽게 접근할 수 있다. 본 연구는 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 한 도메인으로 우편봉투를 대상으로 하였을 때, 우편번호가 할당된 지명과 건물명을 대상으로 글자의 종류와 빈도수를 통계 분석하였다. 분석 결과 가능한 한글 조합 11,172자중 403자만이 쓰이고 있음을 알았다. 이러한 정보는 자소 분할이 어려운 오프라인 필기체 한글 인식에 있어, 문자 단위 정합을 사용했을 때 인식속도 및 인식률 향상에 기여 할 것으로 생각된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권6호
• /
• pp.518-523
• /
• 2001

미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 에농 시스템에서 발생하는 이상한 끌개(Strange Attractor)를 이용하여 문자 특징을 추출, 문자 인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 일반문자 뿐만 아니라, 문자들의 유사성에 의해 오인식되는 혼동 문자를 프랙탈 차원 해석에 의해 해소하는 고정도 문자 인식 시스템을 구현한다. 먼저, 문자 영상으로부터 문자의 고유 성질을 나타내는 망 특징 및 투영 특징, 교차거리 특징 등을 1차 구한 후, 이들 특징을 시계열 데이터로 변환한 다음, 이를 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여, KS C 5601 표준 한글 2,350자에 대 한 각각의 문자 어트랙터를 재구성한다. 다음 단계에서는 개별 문자 어트랙터의 혼돈도를 분석하기 위해 각각의 문자에 대하여, 프랙탈 차원을 나타내는 정보 차원값(Box-counting Dimension, Natural Measure, Information Bit, Information Dimension)을 계산하여 문자 영상의 최종 특징을 구한다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.49%은 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.

• 인지과학
• /
• 제7권4호
• /
• pp.63-74
• /
• 1996

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.33-40
• /
• 2008

문자 인식의 응용이 형식 문서의 인식 같은 고전적인 영역을 벗어나 웹 문서나 자연 영상의 문자 인식으로 확장되고 있다. 이러한 새로운 응용에서는 명조나 고딕같은 표준 글꼴뿐만 아니라 다양한 모양의 글꼴을 사용하는 것이 보편적이다. 기존의 데이터베이스들은 주로 표준 글꼴을 대상으로 제작되어 새로운 응용에 사용하는데 한계를 안고 있다. 본 논문에서는 완성형 2350자 각각을 대상으로 9종류의 글꼴에 대해 글꼴 크기, 품질, 해상도를 달리하여 243개의 이미지 샘플을 생성하였다. 또한 이들 샘플 각각에 대해 이진 임계치와 회전 각도를 달리하여 변형된 샘플을 얻었다. 이러한 과정으로 각 글자마다 2,187개의 샘플을 생성하였으며, 총 5,139,450개의 샘플을 갖는 인쇄체 한글 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스에 대한 특성과 상용 OCR 소프트웨어에 대한 인식 성능 등을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제40권5호
• /
• pp.266-279
• /
• 2003

본 논문에서는 문자의 형식정보를 이용하여 인식대상 문자군을 분할하여 인쇄체 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 인식대상 문자를 전체 7개의 형식으로 나누는데, 한글 문자의 경우 자소 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류하며, 영·숫자 및 기호 문자의 경우 1개의 형식으로 분류한다. 각 문자형식에 따라 입력 문자 영상을 몇 개의 인식단위로 나누고, 이에 대한 방향각도 특징을 추출하여 신경망 인식기에 입력하여 인식한 후 인식된 각 인식단위를 조합하여 문자인식을 한다. 각각 구현된 7가지 형식별 문자인식기를 단순 스위칭 및 통합 방법과 두 방법의 변형 방법 등 7가지의 방법으로 결합하여 최종 문자인식을 하였다. 실험 결과, 단순 스위칭 방법은 98.62%, 단순 통합 방법은 90.54%, 나머지 5가지의 변형 방법들이 97.35%에서 98.65%의 인식 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
• /
• pp.132-136
• /
• 1989

본 논문에서는 한국과학기술원 전산학과 인공지능연구실에서 개발하고 있는 한글 문서 인식 시스템 SILNOON을 소개한다. 본 연구는 인쇄체 한글로 작성된 문서를 자동으로 인식하여 컴퓨터 화일로 저장하고, 인식된 문서를 편집 및 수정하여 레이저 프린터를 통하여 출력할 수 있는 실용적인 한글 문서 인식 시스템의 개발을 그 목적으로 하고 있다. SILNOON 시스템은 크게 전처리, 문자 인식, 후처리 등의 세 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 SILNOON 시스템의 각 구성 단계에 대하여 설명하고 개인용 컴퓨터 상에서 구현되어 있는 시제품을 가지고서 실험한 결과를 발표한다.

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

• 전자공학회논문지T
• /
• 제35T권3호
• /
• pp.53-60
• /
• 1998

본 논문에서는 키보드를 사용하지 않는 PDA 등 휴대형 컴퓨터에서 입력의 수단으로 사용하는 온-라인 문자 인식기를 위한 문자 필기글꼴을 제안하였다. 제안된 필기글꼴은 키보드를 통하여 입력 가능한 수준의 한글 자소와 영숫자이며, 필기글꼴의 정의를 위하여 한글의 풀어쓰기 글꼴과 영문자의 PDA용 필기 패턴인 그래피티 문자를 분석하여, 한글과 영숫자 입력 모드 전환이나 필기 영역의 구분 없이 연속 필기하여도 인식 가능하도록 중복되는 글꼴을 갖지 않도록 하면서 최대한 원형을 유지하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 필기글꼴의 타당성을 고찰하기 위하여 그래피티 문자를 알고 있는 PDA 사용자 그룹과 일반인들을 대상으로 인지도와 만족도를 조사하였다. 두 피실험 그룹의 영숫자 및 한글의 자음의 인지도 및 만족도는 98% 이상이었고 한글 모음의 경우 95% 이상의 긍정적인 반응을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.40-48
• /
• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.55-59
• /
• 1984

본 연구는 2차원 디지탈 필터링을 이용한 한글 인식 방법에 관한 것이다. 한글의 실용문자 1,659자의 표준 인쇄체를 초성, 중성, 종성의 위치별로 분석하여 총 170가지의 자모로 분류하고 이들 각 자모에 대한 2차원 디지탈 필터링된 모형을 얻어냈다. 이것을 바탕으로 하여 한글 조합문자에 중첩의 원리를 적용하여 자소를 분해. 인식하는 알고리즘을 제시하였다. 모의 시험의 결과. 인쇄체의 경우 100%의 인식률을 얻었다.