KR100277941B1 - 식별력있는한글자소설계와이를이용한필기인식방법 - Google Patents

Abstract

본 필기 인식 방법은 한글 자소 패턴을 한 획으로 설계하여 사용자가 상기 패턴을 익힌 후에 입력하도록 하기 위한 것으로, 기 설계된 한글 자소 패턴을 저장하여 획 모델을 구성한 후 사용자가 입력하는 획을 전처리하여 획의 특징을 추출하고 상기 획의 특징에 따라 대분류한 후 같은 부류에 속한 획 모델들과 상기 전처리 결과 얻은 획의 특징을 다이나믹 프로그래밍 기법으로 자세히 매칭하여 가장 유사한 획 모델을 결정하는 단계와,

Description

식별력있는 한글 자소 설계와 이를 이용한 필기 인식방법{A handwriting recognition method with a discriminant design of Hangul grapheme}

본 발명은 필기 인식방법에 관한 것으로, 특히 저급의 프로세서에서도 고속 및 높은 인식율을 보장할 수 있도록 한 필기 인식방법에 관한 것이다.

일반적으로 온라인 문자 인식방법은 전자펜을 이용하여 입력한 필기 문자를 인식하여 문자 코드로 변환시켜주는 기술이다.

이러한 기술은 사용자의 필기 습관에 따라 흘림의 정도가 매우 다양하여 모든 사용자의 필기를 완벽하게 인식한다는 것은 어려운 일이다.

따라서 현재까지 개발자들은 인식 대상을 정자체와 어느 정도의 흘림체 글자를 대상으로 인식기를 개발하여 왔으며, 최종적으로 모든 종류의 흘림체를 완벽하게 인식하기 위한 시도를 계속하고 있다.

이하, 종래 기술에 따른 문자 인식장치에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 1 은 종래 기술에 따른 문자 인식장치를 나타낸 블럭 구성도로서, 사용자로부터 입력되는 문자의 획을 인식하고 획의 의미를 부여하는 획 인식부(1)와, 학습에 의해 생성된 획의 고유번호와 의미정보를 저장하는 획 데이터 베이스(2)와, 여러개의 획으로 구성된 학습단위를 인식하는 학습단위 인식부(3)와, 상기 학습에 의해 생성된 학습단위를 저장하는 학습단위 데이터 베이스(4)와, 최종적으로 문자를 인식하는 문자 인식부(5)와, 사용자의 독특한 필체를 학습시키기 위해 획과 학습단위를 상기 각각의 데이터 베이스에 추가하기 위한 학습부(6)로 구성된다.

여기에서 획 데이터 베이스(2)는 한 획으로 표현되는 자소나 글자 또는 이들의 일부분을 표현하고, 학습단위 데이터 베이스(4)는 두획 이상으로 표현되는 자소나 글자 또는 이들의 일부분을 표현한다.

이와 같이 구성된 종래 기술에 따른 문자 인식장치의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

먼저, 획 인식부(1)는 사용자로부터 문자에 따른 획이 입력되면 전처리 단계를 거쳐 특징을 추출하고 이를 사용하여 대분류한다.

그리고 획 인식부(1)는 상기 대분류한 결과 입력 획과 같은 부류의 획 모델들을 입력 획과 보다 자세히 비교하여 가장 유사한 획의 의미정보를 출력한다.

상기와 같은 과정을 거쳐 획 인식부(1)는 사용자로부터 입력되는 획들과 가장 유사한 획 모델들의 의미정보를 출력한다.

그리고 학습단위 인식부(3)는 상기 획 인식부(1)에서 출력된 획들의 의미정보와 입력 획들의 위치 정보를 상기 학습단위 데이터 베이스(4)에 기 저장된 학습단위와 비교하여 그 결과를 출력한다.

즉 학습단위 인식부(3)는 상기 비교 결과 학습단위가 존재할 경우 그에 따른 학습단위의 의미정보를 출력하고, 학습단위가 존재하지 않을 경우 상기 획 인식부(1)로부터 출력된 획의 의미정보를 그대로 출력한다.

그러면 문자 인식부(5)는 상기 학습단위 인식부(3)로부터 출력된 획과 학습단위 인식 결과로부터 문자를 조합하고 자소간 위치 관계를 체크한 후 결정된 인식 결과를 디스플레이부(미도시)를 통해 디스플레이한다.

이에 따라 사용자는 자신이 입력한 문자와 상기 디스플레이되는 문자를 비교하여 다를 경우 학습부(6)를 통해 자신이 입력한 문자를 바로 인식할 수 있도록 획 또는 학습단위를 상기 획 데이터 베이스(2)와 학습단위 데이터 베이스(4)에 추가하여 자신의 필체를 인식하도록 한다.

종래 기술에 따른 문자 인식방법은 인식 대상이 정자체와 일부 자주 사용되는 흘림 패턴만을 인식하기 때문에, 다양한 흘림을 구사하는 사용자들이 불편없이 사용할 수 있는 성능을 갖지 못하였다.

또한, 종래 문자 인식방법은 사용자의 독특한 필기 패턴을 인식하기 위해서는 추가 학습이 필요하고, 이러한 추가 학습이 계속될 경우 데이터 베이스 크기의 증가로 인식 속도 저하 및 소형 장치에 이식시 메모리 과다 소요 문제뿐만 아니라 모델간의 혼동이 증가하여 인식율이 떨어지는 문제점이 있다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 사용자의 입력편의와 인식기능을 크게 하도록 한 획으로 입력 가능한 한글 자소 패턴을 설계하여 사용자가 상기 한글 자소 패턴을 익힌 후에 입력을 수행하도록 함으로써 각 인식기의 크기를 줄이면서도 인식속도를 향상시켜 저급/저속의 프로세서에서도 고속 및 고인식율을 실현하는 필기 인식방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

도 1 - 종래 기술에 따른 문자 인식장치의 블럭 구성도

도 2 - 본 발명에 따른 문자 패턴 인식장치의 블럭 구성도

도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

110 : 획 인식부 120 : 획 데이터 베이스

130 : 조합 인식부 140 : 조합 데이터 베이스

150 : 문자 인식부

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 필기 인식방법의 특징은, 일정한 자소 패턴을 기 저장한 후 사용자로부터 입력되는 획을 전처리하여 상기 획의 특징을 추출하고 상기 획의 특징에 따라 대분류한 후 같은 부류에 속한 획 모델들과 상기 전처리 결과 획의 특징을 다이나믹 프로그래밍 기법으로 매칭하여 가장 유사한 획 모델을 결정하는 단계와, 상기 결정 단계에서 결정된 획 모델과 상기 기 저장된 조합 모델을 비교하여 조합 자소의 유무를 검색하여 만약 존재하면 이것의 자소 코드를 출력하고 존재하지 않을 경우에는 상기 획 모델을 그대로 출력하는 단계와, 상기 출력 단계에서 출력된 획 및 조합 모델의 자소 코드를 조합한 후 그 조합된 문자에서 각 자소의 위치 관계를 체크하여 출력 문자를 결정하는 필기 인식방법에 있어서, 사용자 입력의 편의와 인식 성능의 극대화를 위해 자소를 한 획으로 설계하여 획 데이터 베이스에 저장하고 두 개의 자소로 이루어진 조합 자소를 조합 데이터 베이스에 저장하고 이에 상응하는 각 처리 단계를 구성하는데 있다.

이하, 본 발명에 따른 필기 인식방법에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 2 는 본 발명에 따른 문자 패턴 인식장치의 블럭 구성도를 나타낸 것으로서, 획 인식부(110)와, 획 데이터 베이스(120)와, 조합 인식부(130)와, 조합 데이터 베이스(140)와, 문자 인식부(150)로 구성되며 전술한 종래 기술의 획 인식부(1)와, 획 데이터 베이스(2)와, 학습단위 인식부(3)와, 학습단위 데이터 베이스(4)와, 문자 인식부(5)와 유사한 기능을 수행한다.

여기서 본 발명과 종래 기술과의 차이점은 종래 기술에서는 획 모델과 학습단위 모델이 자소나 글자 또는 이들의 일부분을 표현할 수 있는데 반하여 본 발명에서는 획 모델과 조합 모델이 반드시 하나의 자소를 표현함으로써 모델의 크기를 크게 줄였다는 점이다.

여기서 획 데이터 베이스(120)에는 본 발명에 따른 하기와 같은자소 패턴이 저장된다.

여기에 포함되는 모델은 키보드상에서 시프트(shift)키를 사용하지 않고 키를 한 번 눌러서 입력할 수 있는 자소에 해당한다.

또한 조합 데이터 베이스(140)에는

과 같이 획 데이터 베이스(120)에 저장된 자소 패턴을 기반으로 조합할 수 있는 자소들의 조합 정보가 저장된다.

이를 참조하여 본 발명에 따른 문자 인식방법에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

사용자가 상기와 같은 본 발명에 따른 자소 패턴을 이용하여 문자를 입력하기 위해서는 상기 자소 패턴을 익힌 후 문자를 입력해야 한다.

이후, 사용자가 상기 자소 패턴에 따른 문자를 입력하면 획 인식부(110)는 상기 사용자로부터 입력되는 문자의 획을 내부의 전처리부(미도시)를 통해 전처리하여 특징을 추출하고 그에 따라 대분류를 한다.

여기서 획 인식부(110)내 전처리부는 거리 필터링, 각 필터링, 크기 정규화, 두점 사이의 거리 정규화, 훅제거(dehooking)의 전처리 과정을 거쳐 획의 방향변화(무방향, 시계방향, 반시계방향)의 개수 및 누적 각, 획의 시작점에서 끝점을 잇는 방향코드, 획의 처음 선분의 방향코드, 획의 마지막 선분의 방향코드, 획의 회전여부(무회전, 반회전, 완전회전), y축 길이의 비와 x축 길이의 비, 교차점의 개수, 방향 코드와 위치(영역)코드를 이용한 비교값, 획을 이루는 세그먼드(segment)의 개수등의 결과를 출력한다.

이후, 획 인식부(110)는 획단위로 분리한 뒤 각 획에 대하여 저장된 획 데이터 베이스(20)의 데이터와 입력 획과 같은 부류의 획 모델들과 상기 전처리 결과로부터 얻은 점들 사이의 크기 및 방향정보를 이용하여 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법으로 매칭하여 가장 누적 퍼넬티(penalty)가 가장 적은 값을 가진 심볼을 획 모델로 결정하여 출력한다.

상기와 같은 과정을 통해 획 인식부(110)는 사용자가 입력한 문자의 획들에 대한 각각의 획 모델을 결정하여 출력한다.

그러면 조합 인식부(130)는 상기 획 인식부(110)로부터 얻은 결과를 이용하여 이웃하는 획들을 조합한 뒤 조합 데이터 베이스(140)에 기 저장된 조합 자소들과 비교한 후 그 결과에 따라 자소 인식 결과를 출력한다.

즉 조합 인식부(130)는 상기 비교 결과 두 획이상으로 이루어진 자소가 존재하면 그에 상응하는 조합 모델을 출력하고, 존재하지 않으면 상기 결정된 획 모델을 그대로 출력시킨다.

이에 따라 문자 인식부(150)는 상기 조합 인식부(130)에서 출력된 자소 모델의 코드를 조합한 후 문자내의 자소 간의 위치 관계를 체크하여 출력 문자를 결정하여 디스플레이부(미도시)에 디스플레이한다.

즉 문자 인식부(150)는 상기 자소 모델들의 코드를 조합한 후 각 후보 문자를 한글의 6가지 유형에 따라 자음과

계열의 모음, 자음과

계열의 모음, 자음과 복모음, 자음과

계열의 모음 및 받침, 자음과

계열의 모음 및 받침, 자음과 복모음 및 받침의 위치 관계를 체크하여 출력 문자를 결정하여 디스플레이부에 디스플레이한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 한글 필기 인식방법은 한 획으로 입력 가능한 자소 패턴을 설계하여 사용자가 상기 자소 패턴을 익힌 후에 입력을 수행하도록 함으로써 사용자가 입력을 편리하게 할 수 있고 인식율도 높힐 뿐만 아니라 흘림체의 인식을 위한 계속적인 학습이 필요없게 되어 메모리 등 인식기의 크기를 크게 줄일 수 있으므로 저급/저속의 프로세서에서도 고속 및 고인식율을 실현할 수 있다는 효과가 있다.

Claims (3)

1. 사용자의 입력편의와 인식을 효과적으로 하기 위해 한글자소가 한획이 되도록 자소패턴을 형성한 후 저장하는 단계와,

   상기 자소패턴을 익힌 사용자로부터 입력되는 획을 전처리하여 상기 획의 특징을 추출하고 상기 획의 특징에 따라 대분류한 후 상기 전처리결과 얻는 획의 특징을 다이나믹 프로세싱 매칭하여 가장 유사한 획모델을 결정하는 단계와,

   상기 결정단계에서 결정된 획모델과 상기 기저장된 조합모델을 비교하고 조합자소의 유무를 검색하여 조합자소 존재시에는 조합자소의 자소코드를 출력하고 존재하지 않을 때는 상기 획모델의 자소코드를 그대로 출력하는 단계와,

   상기 출력단계에서 출력된 자소코드를 조합한 후 그 조합된 문자내 자소의 위치관계를 체크하여 출력문자를 결정하는 단계를 구비함을 특징으로 하는 필기 인식방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 조합 모델은

   

   등 두 개 이상의 자소로 이루어지는 자소를 구성하여 자소 인식함을 특징으로 하는 필기 인식방법.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 한 획으로 이루어지는 자소 패턴은

   

   의 자소 테이블을 이용함을 특징으로 하는 필기 인식방법.

Images