• 한국통신학회논문지
• /
• 제24권8B호
• /
• pp.1490-1499
• /
• 1999

본 논문에서는 필기숫자의 형태와 FSOM을 이용한 새로운 필기숫자 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 비슷한 형태를 가지는 숫자는 같은 그룹으로 분류된다는 사실에 기초한 알고리즘으로, 필기숫자의 외접선에 의한 형태결정과 템플레이트 매칭을 이용하여 필기숫자 데이터를 여러 개의 그룹으로 분할하고 분할된 각 그룹별로 인식 알고리즘을 적용한다. 본 실험에서는 필기숫자의 데이터를 16개의 그룹으로 분류하였으며, 분류된 그룹별로 각각의 특징추출과 SOM의 단점을 보완한 FSOM을 적용하였다. 분할된 16개의 FSOM은 각 그룹별로 독립적인 학습이 가능한 특징뿐만 아니라 한 그룹씩 단계적으로 학습을 할 수 있는 장점이 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해서 Concordia 대학의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.986-991
• /
• 2002

본 논문에서는 고유벡터를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징공간상에서 최소거리기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 숫자의 특징을 구한다. 제시된 기법의 성능 평가를 위해 Concordia대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 96.2%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 비교문화연구
• /
• 제27권
• /
• pp.319-346
• /
• 2012

The idiom is the fixed phrase with the traits of stable patterns, habitual uses, historic and ethnical characteristics. The numeral is categorized under the substantial, it represents the quantity or sequence, it can be divided into cardinal numerals and ordinal numerals. Although a considerable of the Korean numeral idioms generated from Chinese numeral idioms, however, due to various factors such as different historical background, customs, and language structure, in the long term, Korean and Chinese numeral idioms formed different characteristics in many aspects. This paper mostly examines the outside form of numeral idioms in Korean and Chinese. The aim is to summarize the different system of Korean and Chinese by analyzing the rules of the numeral idioms in Korean and Chinese.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제25권2호
• /
• pp.161-178
• /
• 2022

우리나라는 고유어 수사와 한자어 수사로 구성된 이중 수사 체계를 사용하고 있다. 이러한 이중 수사 체계는 실생활에서 관습적으로 특정 방식이 선택되거나, 두 가지 방식이 혼용되기도 하고, 불규칙하게 변형되기에 수사 학습지도 과정에서 학생과 교사 양측의 부담이 가중된다. 이에 본 연구는 이중 수사 체계로 인한 학습 지도 난점 개선의 필요성을 인지하였다. 이를 위하여 수사 체계 방식이 선택되는 맥락과 다양한 변형 사례, 현행 교육과정과 교과서의 관련 지도 내용을 분석·정리하였다. 분석 결과, 수사를 사용하는 실제 상황에 따라 나타나는 수사 체계 방식의 선택 및 변형의 특징이 존재하였으나 그러한 특징의 기준이 모호하고 교육과정 및 교과서 내 구체적인 지도 지침 또한 부재하였다. 이 경우 현장 교사의 역할이 더욱 중시되기 때문에 교사는 이중 수사 체계 관련 실제 상황의 세부 특징을 인지하고 학생에게는 이중 수사 체계 사용의 다양한 측면에 대한 경험과 연습을 통하여 이해하게 만듦으로써 수사 체계 교수·학습 개선을 위한 방향을 논의하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.526-534
• /
• 2015

In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by local shrinking and expanding operations, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where the concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our scheme is tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where SVM classifier with RBF kernel is used. The experimental results show the usefulness of our scheme and recognition rate of 99.10% is achieved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
• /
• pp.912-915
• /
• 2002

본 연구에서는 KL변환에 의한 고유벡터를 구하고, 이를 이용한 오프라인 필기체 숫자인식 기법을 제시하고자 한다. 본 기법에서는 KL 변환에 의한 고유벡터를 이용하여 통계적으로 숫자의 특징을 추출하며, 특징 공간상에서 최소거리 기법으로 숫자를 인식한다. 본 기법에서 제안된 특징추출 방법에서는 많은 표본 숫자영상에서 각 숫자들의 특징을 가장 잘 표현하는 기저벡터를 찾아내고 이로부터 필기체숫자의 특징을 구한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 캐나다 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였으며, 실험한 결과 인식률은 96.2%이었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
• /
• pp.1032-1035
• /
• 2003

The field of handwriting recognition has been researched for many years. A hybrid classifier has been proven to be able to increase the recognition rate compared with a single classifier. In this paper, we combine support vector machine (SVM) and hidden Markov model (HMM) for offline handwritten numeral recognition. To improve the performance, we extract features adapted for each classifier and propose the modified SVM decision structure. The experimental results show that the proposed method can achieve improved recognition rate for handwritten numeral recognition.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.92-100
• /
• 2004

A service robot is expected to be useful in indoor environment such as a hotel, a hospital and so on. However, many service robots are driven by wheels so that they cannot climb stairs to move to other floors. If the robot cannot use elevators. In this paper, the mobile manipulator system was developed, which can operate numeral buttons on the operating panel in the elevator. To perform this task, the robot is composed of an image recognition module, an ultrasonic sensor module and a manipulator. The robot can recognize numeral buttons and an end-effector in manipulator by the vision system. The Learning vector quantization (LVQ) algorithm is used to recognize the number on the button. The barcode mark on the end-effector is used to recognize the end-effector. The manipulator can push numeral buttons using informations captured by the vision system. The proposed method is evaluated by experiments.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.818-823
• /
• 2008

In this paper, we propose a feature extraction method which extracts directional features of handwritten numerals by using the projection runlength. Our directional featrures are obtained from four directional images, each of which contains horizontal, vertical, right-diagonal and left-diagonal lines in entire numeral shape respectively. A conventional method which extracts directional features by using Kirsch masks generates edge-shaped double line directional images for four directions, whereas our method uses the projections and their runlengths for four directions to produces single line directional images for four directions. To obtain the directional projections for four directions from a numeral image, some preprocessing steps such as thinning and dilation are required, but the shapes of resultant directional lines are more similar to the numeral lines of input numerals. Four [$4{\times}4$] directional features of a numeral are obtained from four directional line images through a zoning method. By using a hybrid feature which is made by combining our feature with the conventional features of a mesh features, a kirsch directional feature and a concavity feature, higher recognition rates of the handwrittern numerals can be obtained. For recognition test with given features, we use a multi-layer perceptron neural network classifier which is trained with the back propagation algorithm. Through the experiments with the handwritten numeral database of Concordia University, we have achieved a recognition rate of 97.85%.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.1834-1843
• /
• 2000

In this paper, we propose a modular neural network based classification method for handwritten numerals utilizing rotated and translated images of an input image. The whole numeral pattern space is divided into smaller spaces which overlap each other and form multiple clusters. On these multiple clusters, multiple multilayer perceptrons (MLP) neural networks, specialized in those clusters, are constructed. Thus, each MLP acts as an expert network on the corresponding cluster. An MLP is also used as a gating network functioning as a mediator among the multiple MLPs. In the learning phase, an input numeral image is dithered by tow geometric operations of translation and rotation so that new numeral images similar to original one are generated. In the recognition phase, we utilize not only input numeral image, but also nearly generated images through the rotation and the translation of the original image. Thus, multiple output values for those generated images were combined to make class decision by various combination methods. The experimental results confirm the validity of the proposed method.