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.
The Hanja used in Korean are traditional Chinese characters, but what Chinese people use now is simplified characters. So, there are differences in pronunciation and meaning between the characters used by Korean and Chinese. More than 70% of the Korean language vocabulary derived from or were influenced by hanja. For the inheritance and development of traditional culture,and for the communication among countries of the Chinese characters cultural circle in Northeast Asia, should we build up an authentic Chinese education system. But the government hasn't pay much attention to this work, and the government's policy can't implement the efficient education. Consequently, in these days, there are more and more Korean people who are functionally illiterate in Chinese. Recently, proficiency tests of Chinese characters are expected to promote the development of Chinese education. But, most Koreans' motives for Chinese study are usually to pass the college entrance exam or to compete for jobs. However, after passing the test, the motive for studying gradually fade away. It is the basic problem faced by Korean Chinese character education. Since the 1950s, various character education methods have been studied in China, the research results were appliedin their textbooks and other materials. Therefore, a well-organized and efficient learning-by-step education system was built up. At present, China's literacy education in the textbooks utilizes a range of methods including revisional centralized and distributed. Unfortunately, there is still one shortcoming worthy of concerns: how to solve the problems due to the simplification of traditional Chinese characters? Is it possible to revive traditional Chinese characters? Before adopting the results of research on China's literacy education and applying them to our character education, we should consider our specific situation carefully. Adopting the research results with cautious review and objective criticism should have a positive impact on Korean Chinese character education.
In this paper, we present a character recognition algorithm in printed korean and english documents including touching characters. We derived two rules to segment and recognize touching characters in the bilingual documents, one from the shape characteristics of korean and english characters of the writing blocks defined in this paper, and the other from the RF (reliability factor) values generated from the classifiers. Overall classification accuracy for the KITE paper of the proposed algorithm was about 96.8% for the english abstract, and about 97.8% for the bilingual parts. Also we confirmed the proposed algorithm significantly improves the accuracy of character segmentation of the actual mixed korean and english documents including touching characters.
Korean has a large set of characters, and has a two-dimensional formation: each character is composed of graphemes in two dimensions. Whereas connections between characters are rare, connections inside a grapheme and between graphemes happen frequently and these connections generate many cursive strokes. To deal with the large character set and the cursive strokes, using the graphemes as a recognition unit is an efffective approach, because it naturally accommodates the structural characteristics of the characters. In this paper, we propose a grapheme-based on-line recognition method for cursive korean characters. Our method uses a TDNN recognition engine to segment cursive strokes into graphemes and a graph-algorithmic postprocessor based on korean grapheme composition rule and viterbi search algorithm to find the best recognition score path. We experimented the method on freely hand-written charactes and obtained a recognition rate of 94.5%.
The purpose of this study is to analyze vocabulary found in "Donguibogam", one of the medical books in mid-Chosun, through Corpus-based analysis, one of the text analysis methods. According to it, Donguibogam has total 871,000 words in it, and Chinese characters used in it are total 5,130. Among them, 2,430 characters form 99% of the entire text. The most frequently appearing 20 Chinese characters are mainly function words, and with this, we can see that "Donguibogam" is a book equipped with complete forms of sentences just like other books. Examining the chapters of "Donguibogam" by comparison, Remedies and Acupuncture indicated lower frequencies of function words than Internal Medicine, External Medicine, and Miscellaneous Diseases. "Yixuerumen (Introduction to Medicine)" which influenced "Donguibogam" very much has lower frequencies of function words than "Donguibogam" in its most frequently appearing words. This may be because "Yixuerumen" maintains the form of Chileonjeolgu (a quatrain with seven Chinese characters in each line with seven-word lines) and adds footnotes below it. Corpus-based analysis helps us to see the words mainly used by measuring their frequencies in the book of medicine. Therefore, this researcher suggests that the results of this analysis can be used for education of Chinese characters at the college of Korean Medicine.
This paper describes an algorithm recognizing multi-font printed numeric characters. In order to extract feature selection of printed numeric characters. this paper describes an algorithm using stoke density function. Printed numeric characters are recognized by using the set of stroke-density feature vectors.
Parks [7] showed that there is an one to one correspondence between good pairs of subgroups in G and irreducible monomial characters of G. This provides a useful criterion for a group to be monomial. In this paper, we study relative monomial groups by defining triples in G, and find relationships between the triples and irreducible relative monomial characters.
This paper proposes a recognition system of constrained handwritten Hangul and alphanumeric characters using discrete hidden Markov models (HMM). HMM process encodes the distortion and similarity among patterns of a class through a doubly stochastic approach. Characterizing the statistical properties of characters using selected features, a recognition system can be implemented by absorbing possible variations in the form. Hangul shapes are classified into six types by fuzzy inference, and their recognition is performed based on quantized features by optimally ordering features according to their effectiveness in each class. The constrained alphanumerics recognition is also performed using the same features used in Hangul recognition. The forward-backward, Viterbi, and Baum-Welch reestimation algorithms are used for training and recognition of handwritten Hangul and alphanumeric characters. Simulation result shows that the proposed method recognizes handwritten Korean characters and alphanumerics effectively.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
In this paper we find the irreducible complex characters of the automorphism group of the general linear group of degree 7 over a field with two elements. It is shown that this group has 114 irreducible complex characters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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