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남궁재찬 光云大學校 1981 論文集 Vol.10 No.-
본 논문은 필기체 한글을 인식하기 위한 접근을 시도했다. 기본 Pattern은 외부 Vertex를 접촉하는 수정된 Mask Algorithm에 의해서 간단한 Topological 구조로 변형되었으며 이 구조는 Protrusion, Intrusion, Extrusion을 정의해 주므로써 세 영역으로 나눠지고 Intrusion과 Intrusion 또는Intrusion과 Extrusion 사이의 Protrusion 영역을 simple part로 분리함으로서 primitive추출을 가능케 하였다. 기본 pattern은 shape description 및 PDL(Picture Description Language)를 사용하여 문맥해석을 하였고 Semantic tree를 유도함으로서 인식하였다. 본 방법은 필기체에 상당히 유연성이 있음을 확인했다. In this paper, an approach to the recognition of the handwritten Hangeul pattern is tried. Basic patterns are transformed into topological structures by the New mask Algorithm. This structure is classified into three regions by defining the Protrusion, Intrusion and Extrusion. Protrusions between the Intrusion and Intrusion, or the Intrusion and Extrusion are separated into simple parts for Primitive extraction. Basic pattern is recognized by using the sematic tree which is generated by syntax analysis using shape description and PDL(Picture Description Language). This method has much flexbility for handwritten Hangeul patterns.
남궁재찬 光云大學校 1989 論文集 Vol.18 No.-
본 연구에서는 다양한 한글 폰트 개발을 위한 한글의 특성에 관하여 분석하였다. 먼저, 한글이 모아쓰기란 점을 고려하여 6가지 형식으로 분류한 다음 각 형식에 대하여 음절단위 특성을 분류하였다. 다음 분류된 각 음절에 대하여 한글의 무게 중심이 모음에 있다는 점과 자음에 따라 모음이 크게 변한다는 점을 고려하여 모음 중심으로 자소 단위 특성 분석을 하였으며 마지막으로 공학적인 측면에서 한글의 기본줄기에 해당하는 획 단위 특성 분석을 행하였다. This paper analyzes the characteristics of Hanguel for various Fonts' development. First, we classify Hanguel into 6 types and analyze characteristics by syllable for exch type. Secondly, considering that Hanguel weight center is in vowel and vowel location is changed by consonant, we analyze them by Jaso. Lastly, we analyze characteristics which is primary of Hanguel in view of Engineering.
문서 인식을 위한 한글과 한자의 구별과 한글의 형식 분류에 관한 연구
남궁재찬 光云大學校 1990 論文集 Vol.19 No.-
This paper is studied on the classification of various character and the type classification oh Hangeul in the newspaper image as researching for document recognition system. First, on character string in the newspaper image, block is done by means of combination or separation to each character, after deciding the separation region between paragraphs and words. Second, newspaper image character consisted by Hanguel, Han-character, English, Special character and Numeric, but in this paper, Classification were done only the objective of Hangeul and Hanja difficult to classify for efficiency of process and recognition. Lastly, this paper is studied on type classification that Hangeul brahch is classified to six basic structure. Through the experiment, this study obtained 93.9% classifying rate of character and 86.2% classifying rate of character type about Hangeul and Han-character which are difficult to be recognized.
프랙탈 차원과 어트랙트를 이용한 한글 혼동 문자 인식에 관한 연구
손영우,남궁재찬,Son, Yeong-U 한국정보처리학회 1999 정보처리논문지 Vol.6 No.7
카오스 이론의 프랙탈 차원과 어트랙터를 이용하여 특징을 추출하여 문자인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 기존의 혼동문자에 의한 오인식 비율을 줄이고자 하였다. 먼저 인식기에 부담을 줄이기 위해서 각 문자에 대해 특징을 조사하여 분류를 행한다. 분류된 문자에 대해 각 문자에 해당하는 Box-counting dimension, Natural Measure, Information dimension을 구하여 특징을 추출하여 인식하였다. 또한 문자의 히스토그램의 값을 이용하여 어트랙터를 구성하고 어트랙터에서 차원 값을 구한 다음 문자 자체의 차원 값과 함께 특징으로 사용하여 인식하였다. 실험 결과 전체적인 인식율의 평균은 학습 데이터에 대해서는 평균 96.03%, 미학습 데이터에 대해서는 91.74%를 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다. In this paper, to reduce misrecognized characters, we propose the new method that extract features from character to apply to the character recognition using features from character to apply to the character recognition using fractal dimensions and attractors. Firstly, to reduce the load of recognizer we classify the characters. For the classified character, we extract the features for Box-counting dimensions. Natural Measures, Information dimensions then recognize characters. With histogram, we generate attractors and calculate dimensions from attractors. Then we recognize characters with dimensions of characters and attractors. An experimental result that the overall recognition rates for the training data and testing data are 96.03% and 91.74% respectively. This result shows the effectiveness of proposed method.
이주근,남궁재찬 대한전자공학회 1976 전자공학회지 Vol.13 No.5
24개의 기본요소를 가지고 2-7개 요소로서 한 문자를 구성하는 한글 data의 연속입력으로부터 space code없이 단음절을 자동식별하는 한 system을 제안한다. 3천여자의 한글을 30종의 form으로 form화하고, 그들 form에 대한 7개의 form 특징과 문자구간을 검출하여 단음절을 식별한다. 그 결과 연속입력되는 한글 data의 처리에서 음절분리용 space code를 사용했을 때와 비교하여 컴퓨터의 기억용량이 약 25% 절감되고 처리속도가 약 30% 향상된다. A system that can discriminate monosyliables automatically from sequential input of Korean character's data without space codes is proposed. Korean characters are synthesized by two to seven elements out of twenty four basic elements. Three thousands Korean characters are formalized into thirty character forms discriminates monosyllable automatically by detecting seven form features and character length. In this result, this system, compared with the input method with space codes which have been used to separate each syllable, can save about 25% of the memory capacity of computer and improves about 30% of the processing speed of Korean characters.