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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제1호
발행연도
1997.1
수록면
32 - 42 (11page)

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온라인 필기 인식에 널리 사용되는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 역으로 이용하면 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 표현하는 글씨를 만드는데 쓸 수 있다. 본 논문에서는 온라인 입력 필기와 같이 출력 필기를 시계열 신호로 가정하고 HMM을 이용한 필기 생성을 이미 훈련된 HMM에서 최적 패턴을 추출하는 문제로 정의한다. HMM의 최적 경로에서 관찰할 수 있는 최적 심볼열은 훈련 필기 데이터의 평균적 필기 특징에 대응한다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 자소 HMM 또는 글자 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법과 평가 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점도 논의한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 은닉 마르코프 모형 (HMM)

3. 온라인 필기 표현

4. 글자 모형

5. 생성 알고리즘

6. 자소 생성 결과

7. 글자 생성 결과

8. 토의

9. 결론

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이재준 ,  신봉기 ,  김진형 한국정보과학회 학술발표논문집 1993 .10

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