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서원택(Wontaek Seo),조범준(Beom-joon Cho) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 연구에서는 필기체 한글의 글자단위의 분할을 위해 배경 세선화(Background thinning)라는 방법을 제안한다. 배경 세선화 방법은 글자와 글자 사이에 존재하는 배경의 정보를 세선화 처리하여 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Overlap)글자와 연결(Touched)글자를 서로 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 배경 세선화를 이용하여 글자를 분할하는 방법은 인식과정의 판단을 필요하지 않은 외적분할 방법으로 빠른 속도의 분할 성능을 보였다. 이 방법은 특히, 중첩된 글자의 분할에 탁월한 성능을 보였을 뿐만 아니라, 연결된 글자에 대해서도 좋은 성능을 보였다.
서원택(Wontaek Seo),조범준(Beomjoon Cho) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
본 논문에서는 인쇄체 한글을 실용적으로 인식할 수 있는 계층적으로 구성한 신경망을 제안하고, 이를 이용해서 주민등록증의 성명을 인식하는데 적용하였다. 문자영상을 신경망을 이용하여 한글의 6가지 유형으로 먼저 분류한 후, 분류된 문자영상을 각 형식에 따라 자소단위로 분할해서 각 형식에 따른 신경망으로 인식하는 구조로 만들었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모앙과 위치가 조금 다른것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 입력단에서의 잡음을 줄이기 위해 히스토그램의 국부 평균을 적용하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1%의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.