• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-5
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이 투영을 사용하여 모음을 인식하였다. 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준 패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에게 제공되는 시스템을 구현하였다.

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.249-270
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• 1992

본 논문은 입력 문자에 대한 특징 추출을 위하여 최대 길이 투영(MRLP:Maximum Run Length Project)방법을 제안한다. 제안된 최대길이 투영 방법은 잡음에 강하며 필요한 정보를 가능한 정확하고 효율적으로 추출하는데 유용하다.한글문자는 그 양이 방대하고 그 구조가 복잡하며 몬자들 사이에 밀접한 유사성이 있다.따라서 본 논문에서는 추출된 특징들에 대한 퍼지추론을 적용하여 유형 분류율의 향상을 도모하였다.사용 빈도수가 높은 인쇄체 한글 문자 917자에 대하여 실험한 결과 98.58%의 분류율을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-147
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• 1995

한글은 문자수가 많고 초성, 중성, 종성의 조합으로 이루어진 2차원적인 특성 때문에, 신경망을 이용한 한글 인식의 경우에는 자소를 분리한 후 자소별로 인식하는 방법이 많이 사용된다. 이러한 방법의 경우 분리된 자소영역에 원하는 자소 이외의 부분이 첨가되면 학습이 어려워 오인식의 주된 원인이 되기 때문에, 정확한 자소분리 알고리즘이나 전처리등을 통하여 그러한 잡음을 없애려는 시도가 많이 있었으나 아직도 원하는 자소부분 만을 정확히 분리하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 그러한 잡음이 규칙적임을 이용하여, 필요한 자소영역만을 추출하려하기보다는 오히려 필요한 자소영역 외의 부분을 포함시킴으로써, 잡음이라고만 생각했던 부분을 하나의 정보로 역이용하여 이로 인한 여러 오인식 경우를 해결하였다. 또한 자소의 위치가 불규칙적인 부분에 있어서는, 그 위치를 고정시키는 알고리즘을 사용하여 인식률을 더욱 높였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.51-54
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.588-591
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• 2003

본 논문에서는 한글의 구조적인 특징을 이용하여 이를 효과적으로 인식할 수 있는 신경망을 설계해보았고, 이를 이용하여 주민등록증에 있는 이름을 인식하는 시스템을 구성해 보았다. 본 시스템은 한글의 6형식에 따른 구조적인 특징을 효과적으로 구분하기 위해 형식을 구분하는 신경망을 먼저 구성하여 형식별로 분류한 뒤, 형식에 따라 자모음을 분리하여 각 형식에 따라 구성된 2차 신경망으로 입력을 하여 인식하는 구조로 설계되었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른 것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 국부 평균을 적용함으로써 잡음에 효과적으로 대응하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1％의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 인지과학
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• 제2권1호
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• pp.33-50
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• 1990

기존의 방법으로 해결하기 어려운 문제를 풀기 위하여 최근에는 인간늬 두뇌 구조를 모델링한 신경망이 새로운 방법으로 도입되고 있다. 본 논문에서는 여러가지 지각 심리학적 연구에 근거를 두고 신경망을 통한 인쇄체 한글인 식 시스템을 구축한 후, 몇가지 실험을 통하여 신경망 기법이 인간과 유사한 특성을 나타냄을 살펴보았다. 상용하는 990자에 대하여 실험한 결과 오인식 된 문자의 혼동패턴이 기존의 연구결과와 비슷하였으며, 학습하지 않은 문자도 어느정도 인식해 내는 일반화 능력이 있음을 볼 수 있었다. 또, 학습이 잘되지 않는 문자를 좀더 반복하여 경우 학습속도가 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.33-40
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.382-384
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• 2006

본 논문에서는 저해상도 한글 영상을 자소 단위로 분리하는 방법을 제안한다. 비디오 자막이나 저해상도 스캔 영상의 경우 자소간 획이 접촉되거나 잡영이 많이 포함되어 기존의 자소 분할 방법으로는 한계가 있다. 한자 문자열을 문자 단위로 분할하는데 사용된 비선형 분할 경로 알고리즘을 한글 낱자 영상에 적용하여 자소 단위로 분할한다. 기존의 분할 경로 알고리즘을 한글 자소 분할에 효과적으로 적용하기 위해서 우세점 탐지 알고리즘을 이용하여 자소간 접촉점을 찾고 이를 바탕으로 생성된 분할 경로에 따라 여러 개의 자소 후보 영상이 생성된다. 자소 영상을 자소 인식기로 인식한 결과 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.325-327
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• 2003

본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2001

본 논문에서는 의사 2차원 은닉 마르코프 모델의 구조로 생성한 마르코프 체인형 확률모형에 의한 인쇄체문자 이미지의 모델링에 대해 논한다. 이미지 데이터에서 바로 모델을 실시간 생성하며 문자 인식 및 검출에 응용할 수 있다. 실험에 의하면, 이 방법을 통해 특정 낱말이 포함된 문장에서 숫자를 인식, 한글을 검출할 수 있음을 확인하였다.