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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1996.8
- 수록면
- 841 - 851 (11page)
이용수
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본 논문에서는 다중 폰트 다중 크기의 인쇄체 한글에 대해서 99% 이상의 높은 인식률을 얻을 수 있는 고성능 인식 시스템의 개발에 관하여 보고한다. 제안된 시스템은 18개의 신경망으로 구성되어있다. 하나는 한글의 유형을 인식하기 위한 것이고 나머지는 자소를 인식하기 위한 것이다. 먼저 입력이 오면 유형을 결정하고 그 유형에 따라 해당되는 자소를 인식한다.
하지만 이러한 방법의 문제는 분리된 자소 영역에 원하는 자소 이외의 부분이 포함되어, 잡음과 같이 작용하여 학습을 어렵게 한다는 것이다. 우리는 이러한 잡음을, 그것들이 어떤 자소의 일부인가를 알 수 있을 정도로 인식 영역을 확대함으로써, 오히려 학습도 쉬워지고 자소 인식도 정확해짐을 알아냈다.
우리는 제안된 시스템이 두 가지 기본 폰트의 500자에 대해 100％에 가까운 인식률을 보였을 뿐 아니라, 문자 수를 늘이거나 폰트 수를 늘려도 높은 인식률을 유지할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
하지만 이러한 방법의 문제는 분리된 자소 영역에 원하는 자소 이외의 부분이 포함되어, 잡음과 같이 작용하여 학습을 어렵게 한다는 것이다. 우리는 이러한 잡음을, 그것들이 어떤 자소의 일부인가를 알 수 있을 정도로 인식 영역을 확대함으로써, 오히려 학습도 쉬워지고 자소 인식도 정확해짐을 알아냈다.
우리는 제안된 시스템이 두 가지 기본 폰트의 500자에 대해 100％에 가까운 인식률을 보였을 뿐 아니라, 문자 수를 늘이거나 폰트 수를 늘려도 높은 인식률을 유지할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템의 전체적인 구조
3. 자소 인식
4. 성능 평가 및 분석
5. 결론
참고문헌
저자소개
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