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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
1992.4
수록면
701 - 704 (4page)

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본 논문에서는 태블렛을 통해서 입력된 손으로 쓴 영문자 및 숫자를 인식하기 위하여 신경망 모델의 일종인 반경제한 퍼셉트론을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 입증한다. 반경제한 퍼셉트론은 기존 신경망 방식의 장점인 병렬분산 처리능력을 유지하면서 실시간 학습기능을 갖는데, 이는 온라인 필기인식 시스템에 유용한 모델이라고 할 수 있다. 실험에 의하면 제한된 학습 데이타에 대해서 사용자에 무관하게 높은 인식률을 내었으며, 오인식된 문자에 대해서도 즉시 학습시킬 수 있었다. 단지, 현재 설계된 모델에서는 학습이 진행됨에 따라 중간층 노드의 수, 즉 모델의 수가 계속 증가하는 문제가 있는데, 이를 해결하기 위한 모델관리기법에 대해서는 앞으로 좀더 연구되어야 할 것이다.

목차

요약

1. 서론

2. 반경제한 퍼셉트론

3. 분리된 영문자 인식에의 적용

4. 실험결과

5. 결론

참고문헌

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