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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
285 - 288 (4page)

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신경망을 이용하여 한글을 인식하는 경우 한글을 6형식으로 분류한 후 그 결과에 따라 각 자소 영역을 분리하여 자소별로 인식하는 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법의 경우 분리된 자소 영역에 다른 자소의 일부분이 포함되어 오인식의 주원인이 되고 있다. 이는 6형식 분류 후 자소를 직사각형 형태로 분리하기 때문에 생기는 문제이다. 본 연구에서는 자소 분리 신경망을 구성하여 6형식 분류과정 없이 자소 분리를 수행하는 방법을 제안하고 인식 시스템을 구현하였다. 인식 실험 결과 5가지 활자체에 대해 98.15%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 신경망의 기능

Ⅲ. 신경망의 구조 및 학습

Ⅳ. 실험 결과 및 분석

Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제

Ⅵ. 참고 문헌

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