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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1989년도 봄 학술발표논문집 제16권 제1호
발행연도
1989.4
수록면
215 - 218 (4page)

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한글 문서의 인식은 사무 자동화의 한 부분으로 그 필요성이 증대되고 있는 분야이다. 한글 문서 인식의 전단계 처리로서 한글 문자의 형태 분류는 입력된 한글 문자상(image)을 한글의 자모 조합에 의한 6가지의 형태로 분류하는 작업이다. 한글은 한 음절 단위로 음소를 모아 쓰는 언어로서 한 음절의 형태는 그 음절을 구성할 수 있는 음소의 범위를 제한한다. 그러므로, 한글의 형태를 분류함으로써 한 문자가 해석될 수 있는 범위를 제한할 수 있다.
한글 문자의 형태 분류에는 최근에 문자 인식 분야에서 주목 받고 있는 신경망 모델을 사용하여 미리 주어진 문자예와 그 형태 분류의 결과쌍으로써 모델을 학습시키는 방법을 사용하였다. 사용한 신경망 모델은 back propagation 모델로서 이 연구에서는 back propagation 모델에서 사용되는 매개변수들을 변화 시켜가며 신경망을 학습시키고 매개변수 변화에 따른 학습 결과를 비교 검토하였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 한글 문자의 형태.

Ⅲ. 신경망 모델의 구성.

Ⅳ. 실험 및 결과.

Ⅴ. 결론.

< 부록 >

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