문자언어인식활동이 3세 유아의 문자언어인식, 글자-음절 대응관계 이해 및 읽기 흥미에 미치는 영향

이영임 원광대학교 일반대학원 2022 국내박사

본 연구에서는 문자언어인식활동이 3세 유아의 문자언어인식, 글자-음절 대응관계 이해 및 읽기 흥미에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이와 같은 연구목적에 따른 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 1. 문자언어인식활동이 3세 유아의 문자언어인식에 미치는 영향은 어떠한가? 2. 문자언어인식활동이 3세 유아의 글자-음절 대응관계 이해에 미치는 영향은 어떠한가? 3. 문자언어인식활동이 3세 유아의 읽기 흥미에 미치는 영향은 어떠한가? 본 연구의 대상은 전라북도 J시에 소재하고 있는 I유치원에 재원 중인 3세 유아 30명이다. I유치원에 있는 3세 2학급 중 이를 연구자가 실험집단과 통제집단으로 임의 배정하였다. 연구도구는 문자언어인식 검사로 Nancy Taylor와 Irene Blum(1980)에 의해 개발된 WLAT(Written Language Awareness Test)를 김영실(1996)이 번안하여 수정한 검사로 해·해바라기 검사와 문장완성 검사를 하위검사로 사용하였다. 글자-음절 대응관계 이해 검사는 윤혜경(1997a)의 연구에서 사용한 글자-음절 대응관계 이해 검사를 사용하였다. 또한 읽기 흥미 검사로 Askov와 Fischbach(1973)가 고안한 Primary Pupil Reading Attitude Inventory(PPRAI)를 임원신(1993)이 번안하여 사용한 도구를 사용하였다. 본 연구는 검사자 훈련, 예비검사, 예비연구, 교사훈련, 사전검사, 실험처치, 사후검사의 순으로 총 10주에 걸쳐 진행되었다. 2022년 6월 27일부터 9월 2일까지 1주에 2회씩, 10주간 총 20회기로 문자언어인식활동을 실시하였다. 본 연구의 문자언어인식활동은 Taylor(1986)의 연구와 이지현(2011)의 연구를 근거로 문자언어인식에 초점을 맞추어 교실에 제시된 그림책 제목, 표시, 이름표, 명화 제목 등을 활용하는 활동으로 본 연구자가 고안한 것이다. 본 활동은 문자 기능 및 형태에 관심 갖기, 문자 활용하기, 문자 활용 결과물 공유하기의 3단계로 구성되어 있다. 자료분석은 SPSS WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 실험집단과 통제집단의 차이 검증은 평균과 표준편차를 산출한 후 집단 간 차이 검증을 위해 사전검사와 사후검사 점수의 증가분에 대한 t검증을 실시하였다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 다음과 같다. 첫째, 문자언어인식활동이 3세 유아의 문자언어인식을 증진시켰다. 둘째, 문자언어인식활동이 3세 유아의 글자-음절 대응관계 이해를 증진시켰다. 셋째, 문자언어인식활동이 3세 유아의 읽기 흥미를 전반적으로 증진시켰다. 결론적으로 문자언어인식활동이 3세 유아의 문자언어인식, 글자-음절 대응관계 이해 및 읽기 흥미에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 본 연구는 문자언어인식활동을 위한 체계적인 교수-학습 모형을 제시하고, 유아교육현장에서 실제 적용할 수 있는 문자언어인식활동을 제공하였다는데 의의가 있다. The purpose of this study is to explore the effects of written language awareness activity of three-years-old toddler on written language awareness, letters-syllables one-on-one correspondence understanding, and reading interest. The research questions are as bellow, First, to what extend does written language awareness activity of three-years-old toddler influence on written language awareness? Second, to what extend does written language awareness activity of three-years-old toddler affect letters-syllables one-on-one correspondence understanding? Third, to what extend does written language awareness activity of three-years-old toddler cause reading interest? The research subject is thirty toddlers who are three years old at the kindergarten in J city of north Jeonla province. One of the classes is designated as the experimental group, while the other group is employed as the controlled group. The research tool employs WLAT(Written Language Awareness Test)which is translated and revised by Youngsil Kim(1996) for testing written language awareness. Plus, sentence completion test is used as subordinate test. For letters-syllables responsive understanding test, letters-syllables one-on-one correspondence test by Kyunghey Yoon (1997a) is utilized. Also, for reading interest test, Primary Pupil Reading Attitude Inventory (PPRAI) by Askov & Fischbach(1973) which is translated and revised by Wonshin Lim(1993), is employed. This research takes ten weeks for examiner training, preliminary inspection, preliminary study, teacher training, pre-inspection, experimental treatment, and post-inspection. Written language awareness activity are performed two times a week for ten weeks(total twenty times) from 27th June to 2nd September, 2022. Written language awareness activity is created by the researcher by utilizing the titles of picture books, signs, name tags, and the title of masterpiece movie titles based on Taylor's study(1986) and Jiheon Lee's research(2011) in order to focus on written language awareness. This activity is consisted of three steps such as being interested in the written language function and forms, written language function and types, utilizing written language, and sharing the work samples of written language awareness activity. Data is analyzed by SPSS WIN 21.0. For inspection of difference between the experimental group and the controlled group, average and standard deviation are calculated. Then in order to test the difference of two groups, the increment of pre-test and post-test is inspected by T-test. The results are as below, First, written language awareness activity increase written language awareness of three-years old toddler. Second, written language awareness activity enhance letters-syllables one-on-one correspondence of three-years old toddler. Third, written language awareness activity grow three-years old toddler's reading interest. In summation, written language awareness activity give the positive effect on written language awareness, letters-syllables one-on-one correspondence, and reading interest. This research provides systematic teaching-learning model. Also, this study contributes to offering written language awareness activity that can be applied to early childhood education.

MLP-NN(Multi Layer Perceptron-Neural Network)을 이용한 객체의 문자, 색상 그리고 크기 인식

최종혁 단국대학교 대학원 2011 국내석사

문자 인식(OCR : Optical Character Recognition)은 카메라나 스캐너에서 얻은 문자 영상을 문자형태로 변환해 주는 기술이다. 전자 문서화 되지 않은 문서들은 직접입력을 통해서 변환에 시간과 비용이 많이 소모된다. 문자 인식은 전자문서화를 보다 효율적이고, 편리하게 만들어 주었다. 최근에는 모바일의 발달로 스마트 폰에서도 사용 가능한 문자 인식 프로그램들이 많이 개발되었다. 문자 인식의 구현에는 인공지능이 많이 사용된다. 본 논문에서는 인공지능 기술 중 하나인 인공 신경망을 이용하는 MLP-NN(Multi-Layer Perceptron Neural Network)을 이용하여 문자 인식 알고리즘을 구현한 것에 대해 설명하고 있다. 논문에서는 문자 인식 구현에 사용된 영상처리 기술과 MLP-NN에 대해서 설명하고, WindowsPhone7 OS 기반의 LG 옵티머스7에서 실험을 통해 성능 평가를 하였다. 성능 평가 비교를 위해 모바일 OCR 프로그램으로 LG 옵티머스7과 하드웨어 성능이 비슷한 삼성 갤럭시S에 설치한 "Goolgle Docs”, "mOCRa"와 웹 기반의 OCR 프로그램인 “네이버 랩 문자 인식 OCR”을 대조군으로 사용해 실험을 하였다. 문자인식의 성능 평가는 인식 정확도와 처리 속도에 대해 평가를 하였다. 제안한 문자 인식방법이 인식 정확도에서는 근소한 차이로 대조군의 정확도 보다 낮게 나왔지만, 처리 속도 측면에서 월등히 높은 성능을 보여주었다. 또한 학습량이 많았던 폰트에 대해서는 대조군보다 인식률이 좋게 나와 문자 인식 학습 데이터를 폰트별로 증가시키면 인식률 또한 좋은 성능을 나타나게 될 것이다. 색상 인식과 크기 인식은 사용자들에게 편리함을 제공하기 위한 기술들이다. 색상 인식은 LG 옵티머스 7의 탑재된 카메라로 사물에서 영상을 입력받아 영상에 RGB 화소 값을 추출하여, 문자형태로 안내해준다. 성능 평가는 색상을 제대로 인식했는지에 대해 인식 정확도를 평가하였고, 크기 인식은 사물을 촬영하고 촬영된 영상에서 사용자가 터치스크린에 사물의 시작과 끝을 터치하면 해당 좌표 값을 받아온 뒤 좌표의 차이를 구해서 실제 크기를 측정했다. 성능 평가는 실제 사물의 크기와 인식을 통해 나온 결과에 오차 값의 차이를 측정해, 정확도에 대한 성능평가를 하였다. 색상 인식과 크기 인식에 대해 정확도를 높이는 방법에 대한 연구를 통해 앞으로 인식률을 향상 시킬 것이다. OCR(Optical Character Recognition) is a skill that convert character images taken from a camera or a scanner to types of letters. Documents which have not been converted to digital documentation cost much time and money because those have to be input directly. Character recognition made the digital documentation not only efficient but also convenient. Recently, due to development of mobile technology, many character recognition application softwares which is able to be used on smart phones are invented. In order to realize the character recognition, the artificial intelligence technology is frequently used. In this paper, realization of the character recognition algorithm using the MLP-NN(Multi Layer Perceptron Neural Network), which is one of the artificial intelligence skills, is introduced. Image processing with the MLP-NN are described and efficiency tests were done on LG-Optimus 7 which is based on Windows Phone 7 OS (Opereating System). To compare the efficiency test results, several mobile OCR programs such as 'Google Docs', 'mOCRa', 'Naver Lab character recognition OCR' are used as control groups. The efficiency of character recognition was measured on a realization accuracy and speed of process. For realization accuracy, the proposed method is slightly inferior to the comparison groups, however, it is far superior to the other methods. Moreover, for fonts which experienced a lot of training processes, the realization rate presented well, which means that the realization rate would be good when character recognition training data is increased with many kinds of various fonts. In addition, color and scale recognition are techniques that provide the disabled users of conveniences. The color recognition application is also loaded on Optimus 7. It takes images first and extracts RGB pixel values, and guides to types of letters. For efficiency test, the accuracy of color recognition has been measured. For the scale recognition, an image is taken and real scale is measured by the differences between the coordinates when a user touches the start and the end button of the image on the touch screen. Finally the differences between the true scale and the recognition result is measured. In future, novel way that can increase the accuracy of color recognition and scale recognition will be continuously studied and improve the recognition rate.

OCR로 문자 인식된 자료의 확률적 띄어쓰기 후처리 시스템

전남열 전남대학교 대학원 2001 국내석사

최근 들어 이미지 스캔된 텍스트 데이터베이스의 양이 증가함에 따라 이들에 대한 정보서비스의 필요성이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이미지 스캔된 텍스트 데이터베이스를 정보 서비스하기 위한 문자 인식의 띄어쓰기 오류 후처리에 대하여 연구한다. 본 연구의 목적은 문자 단위가 아닌 어절 단위에서 문자 인식기가 생성하는 띄어쓰기 오류를 처리하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 어절 단위에서 발생하는 문자 인식기의 오류를 처리하기 위하여 우선 문자 인식기 오류의 유형 및 발생 빈도를 분석하고 그 중에서 띄어쓰기 오류를 처리할 수 있는 후처리 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 학습된 말뭉치의 음절 bi-gram 정보를 이용한 확률적 단어 분리 알고리즘과 동적 프로그래밍 기법으로 자동 띄어쓰기를 한다. 이 방법을 이용하여 띄어쓰기 오류를 감소시켰다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거쳐 대규모의 문자 인식된 텍스트 데이터베이스를 구축하여 정보서비스를 할 수 있다. 그 외에도 띄어쓰기 오류가 많은 HTML문서의 띄어쓰기 모듈로서도 활용될 수 있다. Recently, the number of text databases constructed by character recognition systems increases, it became a vital problem how to store and retrieve them for the users of interest. This research focuses on the word spacing post-processing for the OCR text databases for the retrieval purpose. The goal of this research is to devise a word spacing post-processing system which corrects errors of Hangul OCR not in character level, but in word level. In this thesis, analyze materiality and appearance frequency of mistake recognizing letters for handling mistake of letters recognition spirits that originate from above syllable unit in the OCR text. Also, we propose a post-processing method to correct the spacing errors. For spacing automatically, the proposed method uses the syllable bi-gram information of learning corpus and dynamic programming techniques to use probability word separation algorithm. It can reduced word-spacing errors. The result of this study can be applied to morphological analysis and language evaluation for the documents which contain many word-spacing errors such as documents generated by OCR systems or HTML documents.

수직분할에 기반한 필기 한글 문자열 인식에 관한 연구

정선화 전남대학교 대학원 2001 국내박사

본 논문에서는 필기 한글 문자열 영상에 대한 단어 분리와 단어 인식 기법을 제안한다. 먼저 gap의 크기 정보를 사용하여 단어 분리를 수행하는데, 이때 gap은 문자열 영상을 수직 방향으로 투영한 후 얻어지는 흰-런(white-run)으로 정의된다. 문자열 영상으로부터 얻어지는 gap들의 크기를 측정한 후, 각각의 gap을 단어간에 존재하는 gap과 단어 내에 존재하는 gap 중 하나로 분류한다. 제안 방법에서는 gap들의 크기를 측정하기 위하여 필기 영문 문자열의 단어 분리에서 우수한 성능을 보여주었던 세 가지 거리 척도 - BB, RLE, CH 거리 - 를 채택하고 순차적 군집 방법을 사용하여 분류를 수행하였다. 단어 분리 수행 후 얻어지는 단어 영상들을 인식하기 위하여 본 논문에서는 한글의 특성이 잘 반영된 효율적인 사전 기반 단어 인식 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 문자 단위 인식 기법(segment-then-recognize approach)을 채택하고 있으며, 문자 분리의 어려움을 극복하기 위하여 수직분할 개념을 도입한다. 입력 영상으로부터 수직분할된 이미지 조각들이 얻어지면, 사전과 문자 인식기를 사용하여 최적의 조합을 선정한다. 최적의 조합으로부터 최종 단어 인식 결과가 주어지며, 이때 단어 인식 결과는 사전에 존재하는 단어이다. 총 500개의 문자열 영상을 사용하여 단어 분리 성능을 실험한 결과 1 순위에서 3 순위까지의 누적 단어 분리 성공률이 각각 79.8%, 91.8%, 94.6%이었으며, 하나의 문자열 영상에 대한 단어 분리를 수행하는데 평균 0.05초가 소요되었다. 그리고 제안한 단어 인식 방법의 우수성을 증명하기 위하여 위의 500개의 문자열 영상으로부터 추출된 총 1538개의 단어 영상을 사용하여 실험한 결과 약 93.77%의 단어 인식률을 얻을 수 있었으며, 한 단어를 인식하기 위해서 평균 1.83초 정도의 시간이 소요되었다. 마지막으로 총 500개의 문자열 영상 중 333개의 문자열 영상에 대하여 단어 분리와 단어 인식을 1 순위에서 모두 성공하여 66.6%의 문자열 인식 성능을 얻었다. In this thesis, we propose a new word segmentation and recognition method which can be applied efficiently to handwritten Korean text lines. The word segmentation method uses only gap information to segment text lines into word images, where a gap is defined as a white-run detected after vertical projection of line images. First, we compute gap distance and then assign given gaps to one class out of within-word gap and between-word gap based on the gap information. Three measures, BB, RLE, CH which show superior performance in Roman-style word segmentation are adopted to compute gap distance and a sequential clustering method is used to classify gaps. To recognize word images produced after performing the word segmentation module, we have also developed a efficient recognition method based on lexicons and distinctive characteristics of Korean characters. The proposed method takes a segment-then recognize strategy as the basic paradigm and considers an vertical slicing to overcome the difficulty in separating characters in word images. Given a slice of the input word image, we find the optimal segment combination using a lexicon driven word scoring technique and a nearest neighbor classifier. The optimal combination gives the final segmentation positions for individual characters, along with the best matching word in the lexicon. The result of the experiment done with the total 500 line images extracted manually from live mail pieces demonstrates the superiority of the proposed word segmentation method, of which the cumulative accuracy from the first hypothesis to the third hypothesis is 79.8%, 91.8% and 94.6% respectively and the processing time is about 0.05 second/one line image. Superiority of the proposed word recognition method has been proven by testing it with the total 1538 word images extracted from the above-mentioned 500 line images, of which the accuracy is 93.77% on average and the processing time is about 1.83 second/one word image. Finally, 333 line images of the total 500 line images considering only the first hypothesis have been segmented into word images and recognized correctly, and so the proposed text line image recognition system has a 66.6% accuracy.

制限된 筆記글꼴을 利用한 韓英 온라인 文字認識에 관한 硏究

홍성민 경희대학교 대학원 2000 국내박사

본 논문에서는 휴대형 정보단말기(PDA:personal digital asistant)에 적합한 온라인 문자 인식 알고리즘과 문자 인식용 필기 글꼴을 제안하였다. 휴대형 정보단말기는 그 특성상 소형화와 저전력화 저가화가 가장 중요한 문제로 이를 위하여 각종 필요한 자원의 제약을 가하고 있다. 이러한 이유로 휴대형 정보단말기에의 문자 입력 방법은 현재 온라인 문자 인식이 주류를 이루고 있으나, 영문자 인식기만을 내장한 경우가 많아 한글의 입력을 위하여는 키보드를 에뮬레이션하거나 로만지 방식의 입력을 사용할 수밖에 없어서 한글, 또는 한글과 영문자를 사용하는 사용자는 매우 불편한 상황이다. 일부 한글을 인식하는 정보단말기도 제시되고 있으나, 이들도 한글과 영문자 등의 다른 문자 그룹의 문자를 인식하기 위한 알고리즘들이 별도로 구성되어 있어서 사용자는 입력 모드를 전환하거나, 서로 다른 영역에 필기 입력하여야 한다. 이는 영어 이외에 다른 문자를 사용하는 모든 사용자가 공통으로 겪는 불편으로 특히 한글과 영문자, 숫자의 경우는 문자 글꼴의 유사성이 매우 높아 인식률을 유지하기 위하여는 어쩔 수 없는 일이었다. 본 논문에서는 한글과 영문자 숫자 등의 서로 다른 문자 그룹을 구분하지 않고 인식하기 위하여 이들간의 애매성을 해소한 인식용 필기 글꼴을 제안하고, 이를 이용한 휴대형 정보단말기용 온라인 문자 인식 알고리즘을 제안하였다. 필기 글꼴의 제안을 위하여 한글과 영문자의 각종 필기 글꼴과, 필기 문자 샘플을 수집하여 분석한 후 애매성을 갖지 않는 필기 글꼴을 제안하였다. 제안된 필기 글꼴은 피실험자들로부터 인지도와 만족도를 조사하여 그 유용성을 확인하였다. 인지도의 실험 결과는 한글과 영문자를 혼합하여 조사한 1차 조사에서는 전체 94.1%의 인지율을 얻었으며, 한글과 영문자를 구분하여 조사한 2차 조사에서는 99.1%의 인지율을 얻었다. 제안된 글꼴로 필기한 샘플 데이터로부터 추출한 충실도와 만족도는 영문자 온라인 인식용 글꼴인 그래피티와 비교할 때, 매우 높은 비율을 나타내어 제안된 필기 글꼴에 사용자가 쉽게 적응될 수 있음을 확인할 수 있었다. 제안된 휴대형 정보단말기용 온라인 문자 인식 알고리즘은 한글과 영문자, 숫자를 인식 모드나 필기 영역 구분 없이 인식할 수 있었다. 인식 알고리즘은 전처리와 획 인식, 문자 인식, 후처리로 구성되어 있으며, 전처리에서는 좌표 샘플을 방향 코드열로 변환하며 획의 위치 특징을 추출한다. 코드열로 표현된 획은 고속의 BWLD 코드열 정합 알고리즘을 사용하여 표준 획 중 하나로 인식된 후, 계층적으로 구성된 상태 그래프를 탐색함으로써 문자로 인식된다. 상태 그래프의 계층 구조는 한글의 제자 원리를 따른 것이지만, 한글 모음과 영숫자와의 애매성을 줄이는 효과도 갖게 된다. 그래프의 탐색은 인식된 획과 위치 정보를 이용하여 이루어지며, 한글의 경우 자소로 분리되어 인식되며, 영문자와 숫자의 경우는 문자로 인식된다. 알고리즘은 계층적 상태 그래프의 탐색과 더불어 후처리에 의한 역추적과 재인식을 도입함으로써 인식 과정에서 발생할 수 있는 미인식 또는 오인식을 보정할 수 있도록 하였다. 인식 실험 결과 영문자와 숫자는 98%, 한글은 97%의 인식률을 얻어 유용성을 확인하였다. 제안한 알고리듬은 크기가 작으며 계산량이 적어서 메모리와 속도 등의 성능에 있어서 자원의 제약을 가질 수밖에 없는 초소형 휴대형 정보단말기의 입력 장치로서 적합하도록 연구하였다. 인식 속도는 필기 속도보다 빨라서 온라인 문자 인식의 가장 중요한 문제 중의 하나인 실시간 인식에 전혀 지장이 없음을 확인하였으며, 알고리즘의 크기도 알고리즘을 구성하는 프로그램과 데이터베이스를 포함하여 전체가 50kB이내로 메모리의 요구가 적어 휴대형 정보 단말기에 적합함을 확인하였다. This dissertation proposed an on-line Korean-English character recognition algorithm and handwriting pattern for character recognition suitable for PDA(personal digital assistant). PDA requires the compact sizing, low power consumption and competitive pricing and for these characteristic reasons, it poses various limitations on required resources. Currently, on-line character recognition is widely used as the character input method for PDAs, but, mostly offering only the English character recognition module, and thus causing the inconveniences for users who wish to use Korean characters or Korean and English characters both. In order to input Korean characters to the PDAs, keyboard emulation or Romansie input method has to be used. Some PDAs offer the ability to recognize the Korean characters, but they also require the user interaction of input method or the user has to use the other writing section because they have separate character recognition algorithm for other character group such as Korean and English. This problem is common to all the users using characters other than Alphabet, and also, this has been inevitable in order to maintain the high recognition rate due to the high resemblance of character fonts for Korean, English characters and numbers. This dissertation proposed the handwriting patterns for on-line character recognition eliminating the uncertainties between the different character groups such as Korean, English and numbers, and also the on-line character recognition algorithm for PDA using such the pattern. Handwriting patterns have been selected through collection, analysis and field test of numerous Korean and English handwriting font. Suggested handwriting pattern has been field tested for usability through survey on perception and satisfaction. On the first survey of testing the mixture of Korean and English characters, the hit perception rate was 94.1%, and on the second survey of testing the individual character set of Korean and English, it turned out to be 99.1%. The completeness and satisfaction obtained from the sample data written on suggested patterns are much higher than the Graffiti which is the English on-line recognition font, showing the suggested handwriting patterns may be easily adopted by the user. Proposed on-line character recognition algorithm for PDAs, offers the on-line recognition capability for Korean, English characters and numbers regardless of the recognition mode and designated writing area. The recognition algorithm is composed of the pre-processing, stroke recognition, character recognition and post-processing; The pre-processing converts the coordinate sample to directional code string and extracts the positional characteristics of each stroke. The strokes expressed in code string are recognized as a character by exploring the hierarchy of status graph after processing to one of the standard stroke using the high-speed BWLD code string matching algorithm. The hierarchy of status graph is designed based on the character composition principle of Hangul, but it also eliminates the faulty recognition between Korean vowel and English, number. The tracking of graph is made using the recognized stroke and positional information; Korean characters are recognized as consonant and vowel, and Engl ish character and numbers are recognized as one letter. Algorithm has been designed to compensate for any non- and faulty recognition that may occur in the recognition process by implementing the reverse tracing and re-recognition by the post processing along with the tracking of the hierarchy of status graph. As a result of recognition test, the usability of this system has been verified to be acceptable yielding 98% recognition hit rate for English characters and numbers and 97% for Korean characters. Proposed algorithm has been researched to be compact in size with less workload, making it suitable as the input method for compact portable information terminal which requiring the limited resource in performance for memory and speed. The recognition speed has been verified to offer no problem on real-time recognition that is one of the most significant issues on on-line character recognition, since it's speed exceeds that of handwriting. The size of algorithm is also found to be suitable for portable information terminal because it only requires less than 50KB of memory space including the program and relevant database.

C++ 言語 基盤의 SoC 設計 方法論에 의한 온라인 文字認識 시스템 設計

국일호 경희대학교 대학원 2001 국내박사

본 논문에서는 C++언어 기반의 시스템 칩(System-On-A-Chip) 설계 방법론에 의한 휴대용 정보단말기용 온라인 문자 인식 시스템을 설계하였다. 기존의 온라인 문자인식 연구는 소형화 저전력화 등 휴대형 정보기기에서 요구되는 특성과 펜 데이터 수집장치와의 인터페이스등 시스템 측면을 배제 한 채 인식 알고리즘의 개발에 치우쳐 있었다. 그 결과 인식 성능에 있어서 좋은 성과를 얻었음에도 불구하고 많은 연산량과 방대한 데이터 베이스로 인하여 휴대형 정보기기에 널리 사용되지 못하고 있다. 사용자의 필기 속도가 초당 1~2자 정도로 비교적 저속이며, 필기 정보의 수집과 전처리가 매우 간단한 반면 필기의 발생이 시간적, 공간적으로 매우 불규칙적인 온라인 문자인식의 특성을 반영하여 시스템 측면에서 인식 알고리즘을 분석하고 하드웨어를 설계하였다. 설계한 온라인 문자인식 시스템에 적용된 알고리즘은 계층적 상태 그래프를 이용한 휴대형 정보단말기용 KL-Rec 온라인 문자 인식 알고리듬으로서 한글 및 영문숫자 뿐만 아니라, 특수문자를 동일한 알고리즘으로 인식할 수 있다. KL-Rec 인식기는 필기 글꼴에 제한을 둔 인식 방법이긴 하나 인지도 조사에서 94% 이상의 만족도를 보인 필기글꼴을 제안하고 이를 바탕으로 필기 인식 실험에서 97% 이상의 인식율을 얻은 알고리즘이다. 온라인 문자인식 시스템을 설계하기 위하여 KL-Rec 인식기의 알고리즘을 하드웨어화 측면에서 분석하고 입출력 데이터의 특성에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 처리 부분으로 분할 하였으며 C++ 언어와 SystemC를 이용하여 시스템 수준으로 모델링 하였다. 시스템 수준의 모델링과 시뮬레이션을 통하여 전반적인 시스템 타이밍, 각 분할된 알고리즘의 하드웨어 설계에 필요한 입출력 방식, 필요한 연산의 정도등을 예측하고 세부 설계의 기본적인 사양을 설정하였다. 데이터 입출력이 빈번한 펜 데이터 인터페이스 및 전처리 알고리즘과 많은 연산이 필요한 획인식 알고리즘은 전용의 하드웨어로 설계하였다. 획 정보로부터 상태 그래프의 탐색과 역추적에 의한 자소 인식은 알고리즘의 반복성과 되부름 구조를 가지고 있으므로 소프트웨어 적인 처리가 되도록 하였다. 소프트웨어 부분으로 분할된 알고리즘의 수행과 펜의 업다운(up-down)에 의한 인식 시스템의 운영, 외부 인터페이스를 위한 구동 소프트웨어 등을 위해서 8 비트 명령 축약형 프로세서(RISC)를 설계하였다. 하드웨어와 소프트웨어 부분으로 구성된 온라인 문자 인식 시스템 설계 과정에서 동시 설계 개발(HW/SW-codesign) 환경을 갖춤으로써 설계기간의 단축 뿐만 아니라 더욱 치밀한 설계가 이루어 지도록 하였다. 이를 위하여 설계한 8 비트 RISC의 소프트웨어 개발 도구인 명령 시뮬레이터(instruction simulator), 디버거(debugger), 그리고 어셈블러(assembler)를 제작 하였다. 설계한 하드웨어 부분과 소프트웨어는 모두 동일한 C++ 언어로 작성된 시스템 모의 실험 환경에서 개발이 되도록 함으로써 빠른 검증과 일관성 있는 시스템 칩 설계가 되도록 하였다. 휴대형 정보기기에 적합한 입력 장치의 요구사항은 최소 규모의 하드웨어 이어야 하고 휴대 정보기기의 시스템에 유연하게 인터페이스 될수 있어야 한다. 본 논문에서 설계한 온라인 문자인식 시스템 시뮬레이션 결과 1MHz의 시스템 클럭을 사용하여 실시간 인식이 가능하고, 하드웨어의 크기는 1만5천 게이트 수준으로 평가 되어 휴대형 정보기기에 적합하다. 설계한 온라인 문자인식 시스템은 하드웨어 및 소프트웨어 동시 개발환경이 마련되어 있으므로 전자사전 등 단순 휴대 정보기기에서도 기본적인 입력장치의 필요성이 한층 높아지고 있는 추세에서 다양한 분야에 매우 유용하게 사용될 수 있다. In this dissertation, an on-line character recognition system is designed by means of System-On-A-Chip design methodology based on C++ language with SystemC library. Previous works of on-line character recognition are concentrated on the algorithms itself regardless of features required for portable or mobile computing devices, such as PDAs, that are smaller in size and less power consumption. In spite of good recognition results, recognizers are not implemented on the portable devices because of algorithmic complexity that require higher computing power, and large amount of databases which needs more resources of hardware. KL-Rec, on-line character recognizer for Korean and alphanumeric characters, developed for portable devices, was adopted for designed system. At the beginning of design, algorithms that are composed of KL-Rec, are analyzed considering characteristics of on-line recognition system; slow writing speed of 1~2 character per second, simple in preprocessing, but very random event of writing. On the basis of analyzing result, algorithms are partitioned into hardware and software according to its behaviors and input/output data specification. KL-Rec recognizer has consisted of four sub-blocks that are pen-data interface, preprocessing, identifying strokes, and phoneme recognitions. Preprocessing algorithms including pen-data interface to pointing devices, such as tablet, and stroke recognition that performs exhaustive code string pattern matching to calculate similarities between input and references are partitioned and developed as a dedicated hardware. Phoneme recognizer is divided into software because of its r ecursive behavior of algorithm, tracing state graphs forwardly to combine a phoneme with informations of input strokes and backwardly to correct recognition result as a post-processing. 8 bit RISC that has 56 instructions set and 4-clock phase per a machine cycle is designed to execute phoneme recognizer partitioned as software and manage the system with control signals, such as pen-up and pen-down. Hardware and software co-design environment that is composed of hardware model of preprocessing algorithms, stroke recognizer, and 8 bit RISC and its software development tools including instruction set simulator, interactive debugger, and assembler was developed. C++ based system-level design methodology is applied to design on-line character recognition system. Partitioned algorithms and 8 bit RISC are modeled in C++ and SystemC. Initial system model of the system including C and SystemC codes was analyzed and executable specification is developed. Starting with executable specification, an architecture model of the design through the architecture exploration which is the steps of allocation, partitioning, and scheduling between sub-blocks that is composed of designed system was created. Each sub-block is refined gradually from well-refined nature of system model. Designed on-line character recognition system, supported by synthesis tools, is estimated 15k gates and runs at 1Mhz of core speed to recognize 1~2 written characters per second, suitable for portable devices. As the needs of mobile computing are on the increase, designed system can be adopted into simple devices with small sized hardware and real-time application with slow clock rates. And, with the help of HW/SW co-design environment, designed system can be developed easier and faster for various systems.

신경망 모델을 이용한 인쇄체 한글 문자의 인식에 관한 연구

김창윤 광운대학교 대학원 1992 국내석사

국문요약 본 논문에서는 신경망 모델을 이용하여 인쇄체 한글 문자를 인식하는 방법을 제안하였다. 한글 문자의 인식을 위하여 한글 문자를 이루는 획성분에 대한 4방향의 방향벡터를 추출하 여 신경망의 입력으로 이용하고 신경망을 오류 역전파 학습 방법으로 학습시킨 다음, 학습 된 신경망을 이용하여 인쇄체 한글 문자의 인식을 행하였다. 먼저, 문자의 크기에 영향을 받지 않고 대응할 수 있도록 하기 위하여 입력된 각 문자 영 상을 일정한 크기로 정규화 하였고, 인식률에 큰 영향을 미치는 신경망의 입력으로는 한글 문자를 구성하는 획 성분의 4방향 벡터를 추출하여 사용하였다. 다음으로 입력된 문자에 대 해서 형식 분류 신경망을 이용하여 한글의 6형식으로 1차 분류를 함으로써 인식대상을 축 소하였고, 1차 분류의 결과를 근거로 하여 각 형식별로 존재하는 문자 인식 신경망을 이용 하여 자소 단위로 인식을 행하였다. KS-C5601에 존재하는 총 2350자의 명조체 한글 문자에 대하여 실험한 결과 99.7%의 형식 분류율과 분류된 문자에 대하여 93.1%의 인식률을 얻었다. 본 실험의 결과에 의하여 한글 문자를 이루는 획 성분의 방향벡터를 입력으로 하는 신경망 이 한글 문자의 인식에 있어서 유효함을 보였다. In this paper, we present the algorithm of printed HANGEUL character recognition with neural network model which is learned by Error Back Propagation learning algorithm and uses the feature of directional vector of stroke. At first, to corp with the multisize, each character is normalized by constant size. Then four directional vector of stroke which composed the HANGEUL character is extracted and input to the neural network model. For the input character, recognize object is reduced by HANGEUL classified to 6 types. Based on previous results, neural network performed the recognition for each type by JASO. As the result of experiment for the 2350 of MYUNGJO characters in KS-5601, the classification rate is 99.7% and the recognition rate is 93.1% for the classified characters. The result of experiment confirms the effectiveness of this algorithm.

J-E 순환 신경망을 사용한 오프라인 문자인식

정낙우 전남대학교 대학원 1997 국내박사

인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴-영상 또는 소리-을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자 인식은 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴 인식의 한 분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서 출력값을 재사용하는 신경망 모델로는, 순환신경망(Recurrent Neural Network)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 다층전향 신경망을 이용한 패턴 분류에 있어서, 은닉 유니트들은 입력 패턴으로부터 주어진 분류에 필요한 정보를 극대화하도록 학습되며, 출력 유니트들은 은닉 유니트들로부터 주어진 정보를 구별하도록 학습된다. 따라서 출력 유니트에 보다 많은 정보를 입력하는 것은 구별 성능과 일반화 성능을 향상시킨다는 측면에서 대단히 중요하다. 본 논문에서는 오프라인 문자와 필기체 숫자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 Jordan모델과 Elman모델을 결합한 형태의 J-E순환신경망을 제안하였다. 제안된 J-E순환신경망은 3개의 층으로 구성되어 있으며 입력층과 은닉층에 각각 context층을 포함하고 있다. 출력층의 출력 유니트들은 자기 자신을 포함하여 은닉 유니트들과 다른 모든 출력 유니트들에 완전 연결되어 있다. 또한 J-E순환신경망은 하나의 신경망에 의해 문자 전체를 인식하므로 유형 분류에 의한 영역별 인식 때문에 발생하는 오인식을 피할 수 있다. 본 논문에서는, 몇 가지 오프라인 문자 인식 실험-문자 특징차원의 축소, 이동 변형, 잡영 수용성-을 통해 기존 학습 모델과 본 논문에서 제안한 J-E모델의 성능을 비교하였다. 그 결과 J-E순환신경망은 전향신경망에 비하여 필기체 숫자인식에서는 약 63.3%의 오인식률의 감소를 얻을 수 있었으나 Jordan과 Elman순환신경망을 사용할 경우에는 각각 22.6%와 41.8%의 감소비율을 얻을 수 있었다. 따라서 J-E 순환신경망은 Jordan과 Elman Model을 확장 결합한 신경망 모델로서 오프라인 문자 및 필기체 숫자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신경망보다 성능이 향상되었음을 보여준다. We humans get almost all of our knowledge through the eyes and ears. The human process of gathering information is that of continuous recognition of input patterns, either visual or sound images, and of incessant accumulation of those images as knowledge. Among the many means of recognition, character recognition is evolving into a computerized recognition system aiding a computer system imitate the human ability gathering information through visual images and understanding the meaning of them through the recognition process. There are models of Recurrent Neural Networks, which reuse output values of the system during the phase of learning. Many researches are recently on the way that are trying to apply these recurrent neural networks to such classification of static patterns as off-line character recognition. Generally, in the process of pattern classification, the hidden units learn patterns so that they can maximally utilize the information from the input patterns necessary for the given classification, and the output units learn so that they can recognize the information from the hidden units. Thus, it is very important to supply more information to the output units in that the over-supply improves general recognition performance. The dissertation suggests a new type of recurrent neural network model for the effective classification of such static patterns as off-line handwritten characters. The suggested J-E (Jordan-Elman) neural network is composed of three layers. Both the input and the output layers have their own context layers. The output units on the output layer are fully connected to the hidden units, and to all the other output units. Every unit has a loop. Since the J-E neural network recognizes the supplied character as a whole through one network, we could reduce the rate of wrong recognition resulting from the areal recognition through the pattern classification. The study has compared the performance of the J-E model with that of previous models. The comparison has been fulfilled through the experiment of recognition of several off-line characters, which comprises of the reduction of characteristic dimension, the transformation of patterns, and the noise respectability. The result showed that the J-E recurrent neural network, compared to the existing forward propagation networks, reduced the misrecognition rate by 63.3% in the handwritten off-line numeric character recognition. Jordan and Elman recurrent networks, however, showed the reduction rate of 22.6% and 41.8% respectively. We might have concluded that the suggested J-E recurrent neural network is better in performance described in the paper than those other networks, and still better than the individual Jordan's or Elman's scheme stood alone.

한글문자 인식에 관한 연구

최규원 明知大學校 大學院 1987 국내석사

This paper proposes the algorithm that recognizes the Hanguel characters by the 1st characteristic parameter which consists of end points, curve points, and branch points, and that, if they can not be recognized by 1st one, does them by 2nd characteristic parameter which is the chain code in the chatacteristic points. Through experiments the result is that 7 characters are recognized by 1st parameter, and the chracters which are not recognized by 1st one, are recognized by 2nd parameter. Thus, it is found that this algorithm is a suitable method for the recognization of the Hanguel characters. 本 論文에서는 한글文字를 認識함에 있어서 子音과 母音文字의 端點(end point) 屈曲點(curve point), 分岐點(branch point)을 1次 特徵 파라미터로 하여 認識하고, 1次 特徵 파라미터에 의하여 認識되지 않는 文字에 대하여서는 特徵點에서의 方向벡터를 2次 特徵 파라미터로 하여 認識하는 알고리즘을 提案하였으며, 本 認識 알고리즘을 수행한 結果, 1次 特徵 파라미터에 의하여 7개 文字가 認識되었고, 1次 特徵 파라미터에 의하여 認識되지 않는 나머지 문자들은 2次 特徵 파라미터에 의하여 認識되었으므로 한글文字 認識에 적당한 알고리즘임을 확인하였다.

Development and Application of On-Line Handwritten Character Recognition in Table Top Display

김지웅 전남대학교 대학원 2009 국내석사

인간과 컴퓨터 사이의 인터페이스 문제를 다루는 HCI(Human-Computer Interaction)의 분야는 정보화 사회의 진전에 따라 점점 더 중요한 사항으로 등장하고 있으며 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 인간에게 친숙한 인터페이스를 제공하는 여러 종류의 입력 장치가 개발되고 있다. 그 중에서도 테이블 탑 디스플레이(Table-Top Display)는 가장 적합한 시스템이다. 본 논문에서는 테이블 탑 디스플레이에서 온라인 필기 문자 인식 시스템의 구현 및 응용에 대하여 기술한다. 테이블 탑 디스플레이는 손을 입력장치로 사용하는 탁자형 멀티 터치스크린이다. 이러한 환경에서 손가락을 사용하여 획득한 필기 숫자, 수식 및 대･소 영문자 데이터를 사용한다. 획득된 필기 데이터를 이용한 인식 연구를 수행함으로써, 테이블 탑 디스플레이에 적합한 필기 문자 인식 시스템을 개발하였다. 이러한 연구로 인하여 테이블 탑 디스플레이 기반의 어플리케이션 콘텐츠 구현에 대한 성공적인 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 손가락 궤적을 전처리하여 16-방향 체인코드로 변환하고, 변환된 체인코드의 학습 및 인식에 확률․통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 개발된 필기 문자 인식 시스템에서 숫자 및 수식 인식에 대한 정 인식률은 93%를 보였고, 대･소 영문자에 대한 정 인식률은 92%, 91%를 보였다. 구현된 인식 시스템에 다양한 시나리오와 사칙연산 알고리즘을 사용하여 어린이들이 즐겁게 산수놀이 및 두뇌개발, 단어학습을 할 수 있는 콘텐츠 시스템을 개발하였다. 이는 교육적 요소를 가미하여 흥미유발과 학업성취도의 향상을 목적으로 한다. 제작된 시스템은 효과적인 교육환경의 제공과 학업성취도 향상에 대한 가능성을 확인하였다.