• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.493-495
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• 2001

본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.300-303
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• 2007

지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.200-207
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• 1990

본 논문은 다양한 활자체 및 크기의 한글 문자 영상에서의 정보량 및 엔트로피의 분포에 관한 연구이다. 12 종류의 서로 다른 활자체 및 크기의 한글 문자 영상이 실험에 사용되었으며, 사용 빈도수가 높은 520 자의 한글 문자 영상에 대하여 정보량과 엔트로피를 측정하였다. 실험 결과의 분석을 통하여 정보량과 엔트로피의 측정치는 문자의 구조적 형태에 따라 변하지만 활자체에는 무관하며, 대부분의 정보량이 문자의 가장자리 부분에 위치함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.4
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• pp.306-310
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• 2002

In this paper, we realized a system that converts the Korean alphabet (Hangul) images, which are in any domain that is formed by the finger movement on the Hangul document, to the editable characters and then outputs them to the word editor. The domain of hand is separated from the sphere of document in the pre-process step of image. The centroid point of hand is drawn by the maximum circular movement method. After the system recognizes the hand with the circular pattern vector algorithm, finds out the position of finger by the distance spectrum and then draws out the sphere of selected character image by the finger movement to divide the characters into character units by applying the histogram between the Hangul characters. We standardized the characters of various sizes. We used the circular pattern vector algorithm that grafts on the fuzzy inference to divert the character images of the domain, which user wants, to the editable characters by comparing the characteristic vectors between the standard pattern character and the inputted character and by recognizing the character.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.148-151
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• 1995

컴퓨터를 이용한 한글 인식 분야의 연구들은 연구결과에 대한 유용성이나 기대에 비해 만족할 만한 결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 이는 컴퓨터에서 한글 인식 모형을 구축하는데 있어서 도구의 역할을 하는 컴퓨터의 계산적 특성만을 고려한데서 그 원인들 중하나를 찾을 수 있다. 따라서 한글 인식 모형을 한글 자체의 구조여 특성 뿐 아니라, 실제 인간이 한글을 인식하는데 있어서 이용하는 기제들을 고려하여 제안되어야 할 것이다. 본 논문에서는 한글 문자의 특성을 고찰하고, 지금까지 지각심리학에서 행하여져온 인간의 한글 지각에 대한 연구 결과들 중 컴퓨터에서의 한글 인식 모형에 도움이 되는 사항들들 살펴 본 후, 한글 인식 모형 구축에 필요한 지각심리학의 매개변수들을 제시하려 한다. 이와 같은 고찰은 컴퓨터과학과 지각심리학이 한글 인식 분야에서 상보적인 입장을 취할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있으리라 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.1
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• pp.1-5
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• 2003

In this paper, we realized a system that converts the character images of the printed Korean alphabet (Hangul) to the editable text documents by using the black and white CCD camera, We were able to abstract the contours information of the character which is based on the structural character by using the boundary tracing technique that is strong to the noise on the character recognition. By using the contours information, we recognized the horizontal vowels and vertical vowels of the character image and classify the character into the six patterns. After that, the character is divided to the unit of the consonant and vowel. The vowels are recognized by using the maximum length projection. The separated consonants are recognized by comparing the inputted pattern with the standard pattern that has the phase information of the boundary line change. We realized a system that the recognized characters are inputted to the word editor with the editable KS Hangul completion type code.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.544-546
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• 2001

이 논문은 OCR(Optical Character Reader)로 인식된 한글 문서에서의 오인식 경향을 분석하고, 이를 이용한 한글 단어 검색 방법을 제안한다. OCR로 인식된 많은 야의 한글 문서를 기반으로 자모별 인식 빈도수를 계산하고 이를 바탕으로 초성, 중성, 중성별 인식 혼동 행렬(confusion matrix)을 구성하였다. 또한 인식 정보를 적절히 이용하기 Bayes 정리를 이용하였다. 질의어에 대한 오인식 단어의 검색 방법을 제시하고 혼동 행렬과 이 검색 방법을 바탕으로 OCR 기반 단어 검색 시스템을 구축하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.10
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• pp.904-911
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• 2003

In this paper, we propose an effective method for the distinction between machine-printed and handwritten Korean address images. It is important to know whether an input image is handwritten or machine-printed, because methods for handwritten image are quite different from those of machine-printed image in such applications as address reading, form processing, FAX routing, and so on. Our method consists of three blocks: valid connected components grouping, feature extraction, and classification. Features related to width and position of groups of valid connected components are used for the classification based on a neural network. The experiment done with live Korean address images has demonstrated the superiority of the proposed method. The correct classification rate for 3,147 testing images was about 98.85%.

• 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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.