• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.37-40
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• 2000

A fast method of Hangul address word verification is presented in this Paper. Pre-segmentation and recognition by DP matching is adopted in this paper. An address line image is over-segmented by analyzing the topology of connected components and the projection profile. A fast individual Hangul character verifier was developed by applying SVM (Support Vector Machine). The segmentation hypothesis was represented by lattice structure, and a best path search by dynamic programming generates the most probable segmentation path and the final verification score. The word verifier was tested on 310 address image DB, and it show the possibility of improvements of this method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.85-94
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• 1989

글자의 간격과 크기가 일정하지 않으므로 전처리 과정에서 각 글자를 분리하기 어려운 필기체 한글 문서로 부터 자모들을 인식하는 방법을 제안한다. 본 방법은 세선화된 필기체 한글문서의 영상 내에 있는 모든 글자들을 스트로크들로 변환시키고, 이들 사이의 배열관계를 나타내는 속성을 추출한 다음, 이들 스트로크와 속성들에 대해 속성문법을 적용하여 자모들을 인식한다.

• 인지과학
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• 제7권4호
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• pp.111-140
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• 1996

• 인지과학
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• 제27권2호
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• pp.325-353
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• 2016

읽기의 초기 단계에서 처리되는 글자의 정보량을 지칭하는 시각 폭은 개별 글자의 획수가 증가하거나 폰트의 종류, 고정된 지면에서 차지하는 잉크의 면적, 글자 간의 간격과 같은 복잡성 요인들에 의해 영향을 받는다. 한글은 자음과 모음들이 조합되는 독특한 알파벳-음절 표기법을 사용하는 글자 체계를 가지고 있어 영어나 중국어를 중심으로 한 결과들에 비해, 자모구성의 글자 유형에 따라서도 복잡성이 달라질 수 있다는 특수성이 있다. 본 연구에서는 세 글자 쌍 패러다임을 이용하여 글자의 유형에 따라 한글 읽기 시각 폭의 크기가 영향을 받는지 살펴보았다. 그리고 여러 글자 유형의 시각 폭 중 읽기 능력의 개인차를 예측하는 글자 유형을 확인해보고자 시각 폭과 읽기 폭, 읽기 유창성, 읽기 이해와의 상관도 살펴보았다. 실험결과, 글자 유형이 복잡해질수록 글자 재인 정확률이 감소하고 시각 폭이 줄어드는 경향이 관찰되었으나 자음+모음+자음의 형태가 자음+모음 형태보다 글자 재인율이 높고 시각 폭도 큰 것으로 나타나 자모조합의 복잡성에 따른 영향이 선형적이지 않고 다른 요인이 개입할 가능성이 관찰되었다. 자음만 제시한 조건과 CV조건의 글자 재인율은 읽기 이해와 정적 상관을 보여 향후 읽기 능력과 관련한 시각 폭 측정 시 사용할 수 있는 글자 유형으로 나타났다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권4호
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• pp.87-94
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• 1999

본 논문은 필기체 한글인식에 적합한 모듈화된 부분연결 다층신경회로망 구조를 제안한다. 세가지 특징 벡터들에 대한 세 개의 부분연결 다층신경회로망 인식기를 구성하고 이를 통합하기 위한 또 하나의 부분연결 신경회로망을 결합시킴으로써 인식률을 높일 수 있도록 설계하였다. 각각의 부분연결 다층신경회로망은 한글의 이차원적 특징을 잘 반영할 수 있도록 입력층을 10개의 수용영역으로 분할하고 입력층과 은닉층 사이를 부분 연결하였다. 결합단계에서 새로운 부분연결 신경회로망을 도입하고, 그 입력으로 이미 학습된 세 개 인식기의 은닉층 출력을 이용하여 재학습한다. 제안된 인식기의 성능을 평가하기 위해서 전표처리에 많이 사용되는 한글 문자 18개를 선정하여 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1702-1709
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• 1994

한글인식 후처리에서 문맥정보의 저장구조는 인식율 및 인식속도를 결정짓는 중요한 요소이다. 단어사전의 형태로 문맥정보를 표현하기 위해서는 트라이(trie)를 주로 이용하지만, 기억공간 이용효율이 저조하다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 트라이의 장점을 유지하면서 공간효율을 향상시키는 기억구조를 제안한다. 한글은 조합문자이기 때문에 자모나 문자별로 기억시킬 수 있다. 그런데 자모단위로 기억시키면(P-모드) 검색시간은 빠르지만 공간효율이 나쁘고, 또한 문자단위로 기억시키면(C-모드) 공간효율은 좋지만 검색시간이 길어진다. 따라서 노드이용율과 분산율로 최적레벨을 선정한 다음, 입력단어의 시작자모부터 최적레벨까지는 자모 단위의 트라이로 기억시키고, 그 이상은 문자단위의 순차연결구조로 저장시켰다. (H-모드). 6가지 단어집합에 대하여 실험한 결과, H-모드에서의 검색시간은 P-모드만큼 빠르면서, 공간효율은 C-모드와 같게 되어 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.27-36
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• 2016

Recognition of grapheme is a very important process in the recognition within 'Hangul(Korean written language)' letters using phoneme recognition. It is because the success or failure in the recognition of phoneme greatly affects the recognition of letters. For this reason, it is reported that separation of phonemes is the biggest difficulty in the phoneme recognition study. The current study separates and suggests the new phonemes that used the connective elements that are helpful for dividing phonemes, recommends the features for recognition of such suggested phonemes, databases this, and carried out a set of experiments of recognizing phonemes using the suggested features. The current study used 350 letters in the experiment of phoneme separation and recognition. In this particular kind of letters, there were 1,125 phonemes suggested. In the phoneme separation experiment, the phonemes were divided in the rate of 100%, and the phoneme recognition experiment showed the recognition rate of 98% in recognizing only 14 phonemes into different ones.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1718-1727
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• 2009

Traditional character recognition systems usually aim at characters with simple variation. With the development of multimedia technology, printed characters may appear more diversely. Existing recognition technologies can't deal with Hangul recognition effectively in diverse environments. This paper presents a recognition system for multi-form Korean characters called RSMFK, which is based on the model of Hierarchical Temporal Memory (HTM). Our system can effectively recognize the printed Korean characters of different fonts, scales, rotation, noise and background. HTM is a model which simulates the neocortex of human brain to recognize and memorize intelligently. Experimental results show that RSMFK performs a good recognition rate of 97.8% on average, which is proved to be obviously improved over the conventional methods.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권8호
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• pp.579-587
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• 1988

일반적인 한글 자동 인식 방법은 세선화 과정을 통한 문자의 골격 추추르 기본자소의 분리 및 인식과정으로 이루어진다. 그러나 이 방법은 복잡한 세선화 과정이 필요하고 잡음에 민감하여 전처리 과정에서는 많은 처리가 필요하며 인식과정에서는 복잡성을 피할 수 없다. 본 연구에서는 고딕체 한글의 기본자소들이 윤곽선의 방향 성분들로서 표현이 가능함을 보이고, 복잡한 세선화 과정이 필요없는 윤곽선 방향 성분들의 추출 방법을 보이며, 추출된 윤곽선 방향 성분들로 한글 문자를 자동인식하는 방법을 제안하였다. 구성된 시스템은 전처리 과정이 매우 간단하며, 잡음에 민감하지도 않고 한글 문자의 윤곽선 방향 성분들을 매우 빠르게 추출하였다. 패턴이 인식 과정도 문자열 패턴매칭 방법으로 대치되어 매우 빠르고 정확하게 한글 문자를 인식해 내었다. 인식율은 92%정도 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.49-56
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• 2020

가상 키보드방식의 문자 입력 시스템은 고정된 버튼 위치를 터치하여 입력하는 방식으로 손가락의 움직임이 불편한 사람들이나 노인들은 입력하기가 매우 불편하다. 이러한 문제를 완화시키고자, 본 논문에서는 모바일 디바이스의 RGB 카메라를 통해 얻은 영상과 사용자의 움직임을 통해 자판 입력과 필기 기능이 가능한 효율적인 프레임워크를 제안한다. 이 시스템을 개발하기 위해 얼굴인식을 활용하여 입력 영상으로부터 컨트롤 좌표를 계산하고, 이 좌표 값을 이용하여 한글을 입력하고 조합할 수 있는 인터페이스 개발한다. 얼굴인식을 기반으로 계산된 컨트롤 위치는 자판의 글자를 선택하고 전달하는 포인터 역할을 하며, 마지막으로 전달된 글자들을 조합하여 한글 자판 기능을 수행할 수 있도록 통합한다. 본 연구의 결과는 얼굴인식 기술을 활용한 효율적인 필기 시스템이며, 이 시스템을 사용하면 일반인 뿐 만 아니라 신체가 불편한 지체장애인의 의사소통 및 특수교육 환경도 개선시킬 수 있을 거라 기대한다.