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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1990년도 가을 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
1990.10
수록면
251 - 254 (4page)

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본 논문에서는 필기체 한글 인식을 위한 신경망 모델을 제안하고 이를 구현하였다. 한글의 구조적 형태를 6가지로 나누었으며 형태 분류 신경망의 입력 노드를 줄이기 위해 각 형태의 구조별 특징을 변화가 심한 필기체에서도 융통성 있게 추출하는 dynamic bar를 설계하였다. 신경망 모델로써 3-layer back-propagation을 택하고 형태 분류, 자음, 모음별로 신경망을 세분하였으며 문자 인식시 학습한 형태를 분류하는 단계와 분류된 형태로부터 각 음소에 대한 인식을 수행하는 단계로 나뉘어 인식을 수행한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 한글 인식 관련 연구

Ⅲ. Dynamic Bar Construction

Ⅳ. 학습 알고리즘

Ⅴ. 필기체 한글 인식 시스템

Ⅵ. 실험 및 토의

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박태준 ,  조태훈 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2010 .04

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