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최정훈(Jeong Hun Choi),권희용(Hee Yong Kwon),김춘석(Choon Seok Kim),황희융(Hee Yeung Hwang) 한국정보과학회 1990 정보과학회논문지 Vol.17 No.5
본 논문에서는 한글 자소의 특징을 학습한 신경 회로망을 이용해 위치와 크기에 무관한 필기체 한글 온라인 인식 시스템을 구현하였다. 마우스 입력을 획의 모양과 이전 획과의 상대적 위치로 표현한 특징 벡터로 변환해 신경망 입력으로 사용했다. 초성, 중성, 종성을 각 획수별로 분류해 17개 신경망에 분산 학습함으로써 조합 가능한 11, 172자를 문자 단위로 학습할 때보다 학습 패턴 개수가 최소화한다. 또한 필순, 획수, 모양, 시작 위치 등의 다양한 변형을 수용해 필기체 한글 인식의 많은 문제점을 해결했다. 획 단위로 표현된 가변 길이 입력에서 각 자소를 구분할 수 있는 적합한 인식 알고리즘을 제시한다. 신경 회로망은 오류역전파 학습규칙을 갖는 Multilayer Perceptron Network을 이용하였다. KSC 5601-1987 표준안 한글 2350자 중 앞의 564자를 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 보였다. In this paper, an on-line recognition system for hand-written Korean characters using Neural Network model was implemented. A new representation scheme was proposed to provide "size and position indenpendency". It converts the mouse input into characteristic vector composed of "stroke type" and "relative start position" Then the neural network uses the characteristic vector as it's input. Because the possible number of Korean characters is too many to learn on character by character basis, it is necessary to learn Korean alphabets separately. Each Korean character is composed of three part, "first consonant", "middle vowel", and "last consonant(optional)", Moreover, input is done stroke by stroke. So, learning is done separately on 17 groups based on the number of strokes in each alphabet. Therefore, variations in "stroke order", "number of strokes", "stroke type", and "start position" are allowed, and appropriate algorithm that recognize each alphabet from variable-length characteristic vector was devised. We used a Multilayer Perceptron Network with the Error Back Propagation learning rule. The recognition rate is about 95% in the experiment using KS C 5601 1987.
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