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남궁재찬 光云大學校 1989 論文集 Vol.18 No.-
본 연구에서는 다양한 한글 폰트 개발을 위한 한글의 특성에 관하여 분석하였다. 먼저, 한글이 모아쓰기란 점을 고려하여 6가지 형식으로 분류한 다음 각 형식에 대하여 음절단위 특성을 분류하였다. 다음 분류된 각 음절에 대하여 한글의 무게 중심이 모음에 있다는 점과 자음에 따라 모음이 크게 변한다는 점을 고려하여 모음 중심으로 자소 단위 특성 분석을 하였으며 마지막으로 공학적인 측면에서 한글의 기본줄기에 해당하는 획 단위 특성 분석을 행하였다. This paper analyzes the characteristics of Hanguel for various Fonts' development. First, we classify Hanguel into 6 types and analyze characteristics by syllable for exch type. Secondly, considering that Hanguel weight center is in vowel and vowel location is changed by consonant, we analyze them by Jaso. Lastly, we analyze characteristics which is primary of Hanguel in view of Engineering.
남궁재찬 光云大學校 1981 論文集 Vol.10 No.-
본 논문은 필기체 한글을 인식하기 위한 접근을 시도했다. 기본 Pattern은 외부 Vertex를 접촉하는 수정된 Mask Algorithm에 의해서 간단한 Topological 구조로 변형되었으며 이 구조는 Protrusion, Intrusion, Extrusion을 정의해 주므로써 세 영역으로 나눠지고 Intrusion과 Intrusion 또는Intrusion과 Extrusion 사이의 Protrusion 영역을 simple part로 분리함으로서 primitive추출을 가능케 하였다. 기본 pattern은 shape description 및 PDL(Picture Description Language)를 사용하여 문맥해석을 하였고 Semantic tree를 유도함으로서 인식하였다. 본 방법은 필기체에 상당히 유연성이 있음을 확인했다. In this paper, an approach to the recognition of the handwritten Hangeul pattern is tried. Basic patterns are transformed into topological structures by the New mask Algorithm. This structure is classified into three regions by defining the Protrusion, Intrusion and Extrusion. Protrusions between the Intrusion and Intrusion, or the Intrusion and Extrusion are separated into simple parts for Primitive extraction. Basic pattern is recognized by using the sematic tree which is generated by syntax analysis using shape description and PDL(Picture Description Language). This method has much flexbility for handwritten Hangeul patterns.
문서 인식을 위한 한글과 한자의 구별과 한글의 형식 분류에 관한 연구
남궁재찬 光云大學校 1990 論文集 Vol.19 No.-
This paper is studied on the classification of various character and the type classification oh Hangeul in the newspaper image as researching for document recognition system. First, on character string in the newspaper image, block is done by means of combination or separation to each character, after deciding the separation region between paragraphs and words. Second, newspaper image character consisted by Hanguel, Han-character, English, Special character and Numeric, but in this paper, Classification were done only the objective of Hangeul and Hanja difficult to classify for efficiency of process and recognition. Lastly, this paper is studied on type classification that Hangeul brahch is classified to six basic structure. Through the experiment, this study obtained 93.9% classifying rate of character and 86.2% classifying rate of character type about Hangeul and Han-character which are difficult to be recognized.
안정된 구조정보와 신경망을 기반으로 한 인쇄체 한글 문자 인식
장희돈,남궁재찬 한국통신학회 1994 韓國通信學會論文誌 Vol.19 No.11
본 논문에서는 입력된 문자에서 비교적 안정적 구조특징을 추출하고 이 구조정보를 이용하여 문자를 좀 더 세부적인 유형으로 분류한 후 인식을 행하는 문자 인식 방법을 제안한다. 본 방법은 우선 한글 문자를 스캐너로 입력받아 방향코드화하고 방향코드화된 문자로부터 방향밀도벡터를 추출하여 기본 6형식으로 분류한다. 그리고 기본형식 정보에 의해 각 문자로부터 안정된 구조특징을 추출하고 안정된 구조특징을 이용해 26가지 형태의 세부유형으로 분류하여 각 해당 자소 영역의 방향밀도벡터를 신경망에 입력하여 인식하거나 직접 해당 자소의 인식을 행한다. 한글 KS C 5601의 2350자에 대해 실험한 결과 94%의 인식률을 얻어 본 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. In this paper, we propose an algorithm for character recognition using the subdivided type and the stable structure information. The subdivided type of character is acquired from the stable structure information of character which is extracted from an input character. Firstly, the character is obtained from a scanner and classified into on of 6 types by using directional density vector. And then, the stable structure information is extracted from each character and the character is subdivided into on of 26 types. Finally, the classified character is recognized by using neural network which is inputted the directional density vector equivalent to JASO area or recognized direct. Aa a result of experiment with KS C 5601 2350 printed Hangeul characters, we obtain the recognition rate of 94%.