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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
1992.4
수록면
689 - 692 (4page)

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본 논문에서는 패턴 인식의 한 방법으로 제안된 WISARD를 이용하여 필기체 한글 문자 인식 시스템을 구현 하였다. WISARD neural net는 RAM의 논리 기능을 기본으로 하여 제안된 RAM-neuron net의 한가지 형태로 weight의 사용을 제거하고, RAM의 내용을 read/write 하는 것으로 학습 기능을 수행한다. 이로 인하여 하드웨어 구현을 쉽게 하고 기존의 신경회로망에 비해 알고리즘이 간단하며 학습시간이 훨씬 줄어드는 장점이 있다. 제안된 시스템은 입력 문자를 여섯가지 유형으로 분류하기 위한 유형 분류 신경망과 자소별 인식을 위한 인식 신경망으로 구성된다. 실험의 결과는 유형 분류 성공률은 83.6%, 자소 인식률은 96.4%로 본 논문에서의 구성 방법과 학습만으로 필기체의 인식률을 크게 향상시키는데는 다소의 어려움이 있어 좀 더 다양한 시스템의 구현 방법을 연구하고 있다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. WISARD 신경망의 원리 및 구조

Ⅲ. 한글 문자 인식 시스템

Ⅳ. 실험 및 결과 분석

Ⅴ. 결론 및 연구 방향

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