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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1989년도 가을 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
1989.10
수록면
303 - 306 (4page)

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본 논문에서는 한글문자의 인식을 신경망 모델을 이용하여 구현하였다. 신경망은 잡음에 강하고 병렬처리를 하므로 실시간 처리에 적합하다. 인식 방법은 Backward-Error-Propagation 학습모델을 이용한 2단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서 한글을 그 구조적 특성과 위치에 따라 형태를 분류한다. 두번째 단계에서는, 첫번째 단계에서 분류된 형태에 해당하는 인식 Network을 통해서 최종적인 코드를 인식한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 한글문자의 형태 및 형태분류 신경망의 구조와 동작

Ⅲ. 15가지 형태별 인식 신경망의 구조와 동작

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결론

[참고문헌]

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