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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
1992.4
수록면
681 - 684 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

1992

Backpropagation 신경회로망을 사용한 한글 필기체 오프라인 문자인식
이희건 ,  방승양 한국정보과학회 학술발표논문집 1992.04 학술대회자료

1991

신경회로망을 이용한 한글 문자인식 기술
이희건 ,  성태진 ,  방승양 전자공학회지 1991.10 학술저널
[特輯]신경회로망을 이용한 오프라인 문자인식 연구 동향
이희건 ,  방승양 정보과학회지 1991.02 학술저널

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Backpropagation은 모델 자체가 단순하면서도 여러 응용 분야에서 좋은 결과가 보고됨으로써 가장 광범위하게 채택되는 모델이며, 특히 한글 필기체 오프라인 문자인식처럼 기존의 방법론으로도 잘 해결되기 어려운 문제에 적합할 수 있다. 그러나 통상 Backpropagation을 사용한 문자인식은 학습 데이타에 대해서는 만족할 만한 인식 결과를 보이고 있으나, 미학습 데이타에 대해서는 매우 취약한 약점을 지니고 있다. 즉 신경회로망은 사람이 원하는 내용을 학습하는 것이 아니라 학습패턴에 대한 최적해를 구하기 때문에 미학습 데이타에 대해서는 그 인식률이 떨어지게 된다.
본 논문에서는 한글 필기체 오프라인 문자인식에서 미학습 데이타에 대해서도 인식률을 향상시킬 수 있도록, 문제에 대한 휴리스틱한 지식을 최대한 활용한 몇가지 방안을 제안하고 있다. 즉 한글 필기체 오프라인 문자인식에 적합한 특징(feature)의 선정과 3가지 형태분류 및 영역분할 인식이라는 방식을 사용함으로서 일반화 능력의 향상을 시도하고, 한 사람이 정자로 쓴 한글 필기체 420자를 대상으로 하여 이를 실험하였다. 실험 결과 미학습 데이타에 대해서도 평균 90% 정도의 인식률을 얻을 수 있어, 제안된 방법론의 가능성을 타진할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 제안된 인식방식

3. 실험 및 결과

4. 결론

참고문헌

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