일반기술

규칙적인 잡음을 이용한 한글 인식 시스템

본 기술은 기존의 자동문서인식기(OCR)의 낮은 문자 인식률 문제를 개선하여, 인쇄체 문자 인식의 문서들을 자동 디지털화하였다. 즉, 규칙적인 잡음을 이용하여 한글의 자소 인식률을 높인 한글 인식 시스템이라 할 수 있다. 또한, 본 기술은 문서의 보관 및 지능 정보 검색은 물론 고속의 통신에 널리 활용되고 있으며, 폰트 수와 문자수의 증가에 상관없이 높은 인식률을 유지할 수 있다. 본 시스템의 제1단계에서는 한글을 자소결합유형에 따라 6가지 유형으로 분류하고 자소인식기로 한글을 인식한다. 제 2단계에서는 모음영역에 자음영역을 포함시켜 자소영역을 결정하고 정해진 기준에 따라 자소를 인식한다. 제 3단계에서는 전체적인 오류를 줄이기 위해서 결과에 따라 제 1 및 제 2 단계를 재인식한다.한글의 문자는 초성, 중성, 종성이 결합되어 문자수가 많고 인식이 어려워서, 한글을 자소의 위치에 따라 6가지 유형으로 나누고, 신경망을 이용하여 인식하는 방법을 사용하였지만, 이러한 기존 방법은 자소 인식기에서 고정된 자소 영역을 입력 대상으로 설정하기 때문에 해당 자소 이외의 부분이 입력되어 인식률이 떨어졌고, 이 문제는 인식 대상 문자의 폰트와 크기가 다양할수록 더욱 심각해졌다. 또한, 유형분류와 자소인식이라는 2 단계에 걸쳐 인식을 시도하여 한 단계의 오류가 전체 오류로 이어져 인식률이 매우 저하되었다. 그러나 본 기술은 규칙적인 잡음을 이용하여 기존의 여러 가지 오인식 문제를 해결하여, 높은 인식률과 더 나아가서는 인식대상의 문자 수와 폰트 수에 대하여 뛰어난 확장성을 가지게 되었다. 또한 자소별 인식과 해당 자소영역의 확대를 통해 모호성을 해결하고, 확장성을 증가시켰으며, 기존의 방식에서 가장 많은 오인식이 발생하는 5번 유형 문자는 그 해당 위치를 고정하여 학습 시간을 단축하고 인식률을 증가시켰다. 그리고, 신경망의 확신도에 따라 후보 유형을 결정하여 다단계 인식기의 각 단계별 오류의 곱에 비례하는 전체 오류의 증가라는 가장 큰 문제를 해결하였다.