• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.813-821
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• 2001

대부분의 문자 인식기들이 인식대상영상이 인식단위로 분할되어있다는 가정아래 개발되고 있으나, 실제 필기한글의 분할에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 Run-length code를 이용한 능동적인 한글 분할방법을 제시한다. 전처리와 인식단위 분할에 응용할 수 있는, 한글의 구조적 특성을 반영한, 기울기 보정 알고리즘을 제안하고, 필기자들이 일반적인 필기 습관과 한글이 갖는 2차원 구조의 특성을 반영하면서 문자의 접촉점을 적극적으로 찾아내기 위한 기초 함수들과 접촉점들의 분류 방법을 제시한다. 임의의 필기자로부터 수집한 필기 한글 주소열 데이터를 이용해 수행한 실험을 통해, 초과분할을 포함하여, 88.2%의 접촉 문자들을 분리할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.107-112
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• 2000

본 논문에서는 DES(Data Encryption Standard)를 변형하여 설계된 HEA(Hangul Encryption Algorithm)을 차분분석 관점에서의 안전성에 대하여 고찰하고자 한다. HEA는 한글 64음절(1,024 비트) 입 ·출력이 되도록 설계된 56비트 키를 사 용하고 DES와 동일한 8개의 S-box를 적용한 16라운드 Fiestel 구조의 블록 암호알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 DES에 적용한 차분분석 기법이 동일하게 HEA에도 적용됨을 보이고 10라운드로 축소된 HEA 경우 선택평문공격(chosen plaintext attack)이 가능하며 일정한 확률에 의해 분석됨을 증명하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권2호
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• pp.100-106
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• 1992

In this pape, we designed and implemented a hardware accelerator for the generation of bit map font from Hangul outline font description for LBP (Laser Beam Printer) and screen applications Whole system was implemented as a double size PC/AT application board which consists of processing bolck and display block. The processing block has a master processor (MC68000)and two slave processors which are MC56001 and KAFOG chip responsible for the short vector generation. In the display block, TMS34061 was used for monitor display and GP425 was used for LBP print out. The resolution of the monitor is 640$\times$480 and that of LBP is 2385$\times$3390. The current system called KHGB90-B generates about 100 characters per second where each character consists of 32$\times$32 bits

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권4호
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• pp.1-8
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• 1994

In this paper, we propose an efficient two-step pattern matching method which promises shape distortion-tolerant recognition of handwritten of handwritten Hangul syllables. In the first step, nonlinear shape normalization is carried out to compensate for global shape distortions in handwritten characters, then a preliminary classification based on simple pattern matching is performed. In the next step, nonlinear pattern matching which achieves best matching between input and reference pattern is carried out to compensate for local shape distortions, then detailed classification which determines the final result of classification is performed. As the performance of recognition systems based on pattern matching methods is greatly effected by the quality of reference patterns. we construct reference patterns by combining the proposed nonlinear pattern matching method with a well-known averaging techniques. Experimental results reveal that recognition performance is greatly improved by the proposed two-step pattern matching method and the reference pattern construction scheme.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권9호
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• pp.166-177
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• 1994

In this paper, an implemenation of on-line continuous recognizer for cursive Hangul handwriting is explained. For the Hangul recognition system, we propose a high speed string matching. The editing process in our proposed string matching is accomplished by single editing path. And the matching results are stored in a heap structure and we decide the user comfortibility of unceasing writing during recognition owing to the high speed matching. In the experimental result, a recongition rate of 86.36% at 1.75 second/character over 21,076 characters collected from 50 persons are abtained. And it is shown that the proposed recognition system is operated properly for the on-line recognition for cursive handwring between graphemes.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.61-78
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• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1269-1274
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• 2017

본 논문에서는 한글-로마자 인명 변환을 다루며, 기존에 사용되고 있는 다양한 표기를 인정하고 인명 변환의 사용 빈도에 따라 결과를 제공함을 목표로 한다. 한글-로마자 인명 표기가 다양해진 이유는 크게 두 가지이다. 첫째로 국내외에서 만들어진 다양한 표기법의 무분별한 사용이며, 둘째로 현행표기법에서의 관습적인 표기를 허용하기 때문이다. 이런 이유로 한글 인명 하나에도 다양한 로마자 표기가 가능해졌다. 시스템에서는 400만 명의 인명 데이터를 통계 사전으로 구축하여 변환한다. 첫 단계에서는 성씨의 매칭과정을 통해 인명 유무를 판단하고, 두 번째 단계에서는 이름 전체를 통계사전에서 비교하여 변환한다. 마지막 단계에서는 이름의 음절을 비교 후 변환하여 결과를 사용 빈도에 따라 순위로 제공한다. 본 논문에서는 기존의 웹에서 서비스 중인 시스템과 비교하여 성능을 측정하였으며, 타 시스템에 비해서 다소 높은 성능을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.88-92
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• 2018

글자의 외곽선 정보가 포함된 UFO 파일을 Metafont로 변환하기 위해 'UFO2MF'와 '한글 메타폰트 생성기'가 연구되었다. 두 가지 연구사례는 외곽선 편집 방식을 이용하여 Metafont 코드로 구성된 폰트파일을 생성할 수 있지만, 'UFO2MF'는 외곽선 정보인 기준점과 조절점 중에 기준점만을 사용하므로 원만한 곡선을 표현할 수 없으며, '한글 메타폰트 생성기'는 글자의 곡선을 자유롭게 표현할 수 있지만 한글 글자만을 대상으로 변환하기 때문에 확장성이 부족하다. 본 논문에서는 한글과 로마자를 모두 외곽선 정보에서 Metafont 코드로 변환할 수 있는 UFO2xMF 시스템을 제안한다. UFO2xMF는 외곽선 정보를 Metafont 코드로 변환하는 과정에서 글자의 스타일을 변화시킬 수 있는 속성 값들을 적용할 수 있다. 또한 글자에 기준선과 무게중심선을 적용하여 한글과 로마자뿐만 아니라 다양한 언어의 글자들도 Metafont 코드로 변환할 수 있는 호환성 높은 시스템이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.15-22
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• 2019

본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.