메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
163 - 166 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
은닉 마르코프 모델 (HMM)의 표현력을 높이는 방법에 대하여 제안하고 이를 온라인 한글 인식에 적용하였다. 일반적인 HMM의 훈련을 위한 초기 확률 분포의 설정이 임의로 주어지거나 균일하게 주어지는데 반해, 본 논문에서는 표현 패턴의 분석을 통하여 모델의 구조를 결정하고 파라미터를 초기화한다.
훈련시킬 글자의 심볼열은 수작업을 통해 일련의 유사한 부분심볼열로 분할한 후, 각 심볼군내에서의 심볼 확률 분포를 구한다. 구해진 심볼 확률 분포를 심볼군의 수와 같은 상태수를 지닌 HMM에서 차례로 각 상태의 초기 관측 심볼 확률 분포로 설정한 후 기존의 훈련 과정을 가진다. 이 방법은 해당 모델으ㅢ 특정 상태가 특정 심볼군을 표현하도록 유도한다.
실험은 25명이 쓴 “국민 교육 현장” 8933자를 대상으로 하였다. 인식 결과는 기존의 훈련을 거친 모델보다 제안된 훈련 방법을 거친 몯레의 사용이 높은 인식률을 가져왔다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 은닉 마르코프 모델(HMM)

Ⅲ. 인식력 향상을 위한 훈련 기법

Ⅳ. 한글 인식 시스템

Ⅴ. 실험 및 분석

Ⅵ. 결론

참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017954200