KR100297482B1

KR100297482B1 - 수기입력의문자인식방법및장치

Info

Publication number: KR100297482B1
Application number: KR1019970708832A
Authority: KR
Inventors: 캐넌 패르사새러디
Original assignee: 비센트 비.인그라시아, 알크 엠 아헨; 모토로라 인코포레이티드
Priority date: 1995-06-05
Filing date: 1996-04-26
Publication date: 2001-08-07
Also published as: CN1107283C; CN1187257A; TW338815B; AU5668696A; WO1996039677A1; KR19990022352A; US5742705A

Abstract

수기 입력의 인식 방법 및 장치가 개시되어 있으며, 여기에서 (x, y, pen) 포인트의 시퀀스(125)로 이루어진 수기 입력이 자획의 시퀀스(122)로 사전 처리된다. 수기 입력과 일치할 것 같은 후보 문자들의 선발 후보 리스트(short list)는 자획의 입력 시퀀스와 대규모의 문자 집합(large character set)의 각 후보 문자를 나타내는 자획의 시퀀스(160) 사이의 고속 일치 거리를 찾음으로써 결정되는데(600), 여기에서 각 후보 문자에 대한 자획의 시퀀스는 경험적 데이터의 통계적 분석으로부터 도출된 것이다. 수기 입력과 일치할 것 같은 후보 문자들의 최종 소트된 리스트는 자획의 입력 시퀀스와 선발 후보 리스트의 각 후보 문자에 대한 자획 시퀀스 사이의 상세 일치 거리(a detailed matching distance)를 찾음으로써 결정된다(1000). 후보 문자의 최종의 선택가능한 리스트가 사용자에게 제공된다.

Description

수기 입력의 문자 인식 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CHARACTER RECOGNITION OF HAND-WRITTEN INPUT}

사람의 수기의 기계 인식은, 매우 어려운 문제이며 최근의 펜-기반 컴퓨팅 및 전자 장치(pen-based computing and electronic devices)의 급격한 증가로 관심을 가져야할 중요한 문제로 되고 있다. 수기 입력을 받아들이는 여러 가지의 다양한 계산 및 전자 장치들이 있다. 소위 펜-기반 제품, 예를 들어 컴퓨터와 개인 휴대 단말기(personal digital assistant) 등은 일반적으로 사용자가 그 위에 수기를 할 수 있는 터치 감지 화면(touch sensitive screen)을 갖고 있다. 이들 장치는 수기 입력을 디지털화하는 기능을 한다. 컴퓨터, 차세대 전화, 디지털 텔레비젼 및 다른 정보 처리 장치 등의 다른 장치들은 수기 입력을 받아들일 수 있는 디지타이징 태블릿(digitizing tablet)에 억세스할 수 있다. 또 다른 장치들은 팩스, 스캐닝된 입력(scanned input), 전자 메일 또는 다른 전자 데이터 전송에 의한 수기 문자 입력을 수신할 수 있다. 이들 장치들은 정보를 처리하여 수기 입력의 정보내용을 인식하려고 한다. 일반적으로, 이 장치는 피드백, 처리시에 에러 정정 및 수기 문자 입력의 인식을 위해 사용자에게 그 정보를 표시한다.

일반적으로 100개 이하의 유한한 수의 문자를 갖는 문자 집합을 인식할 때 수기 입력의 인식을 위한 여러 가지 방법이 있다. 그러나, 이러한 방법들은 종종 여러 가지의 복잡한 수많은 문자를 갖는 문자 집합에 대해서는 제대로 기능하지 못한다. 수기 입력의 인식을 통해 빠르고 정확하게 인식하기 어려운 대규모의 문자 집합(large character set)의 일례로는 단순화된 전통적인 중국어, 일본어, 및 대규모의 문자 집합을 갖는 다른 언어 등의 몇몇 아시아 표의 문자/심볼 언어들이 있다. 단순화된 중국어 등의 어떤 언어들은 수천개의 문자로 이루어져 있다. 키보드 입력 등, 이러한 유형의 대규모의 문자 기반 언어(large character based language) 중 하나로 공급된 데이터 및 텍스트를 입력하는 전통적인 방법들은 종종 아주 어려운데, 그 이유는 부분적으로는 문자 집합이 아주 크고 복잡하기 때문이다. 그 외에, 이러한 언어 중 대부분은 문자를 키보드로 입력하기 위해 서구 문자를 사용하는 음성 기반 표현(phonetic based representation)에 의존하고 있다. 따라서, 이러한 문자의 키보드형 입력은 어렵다. 대규모의 문자 집합 기반 언어에 대한 키보드 입력의 어려움의 일례로는 중국어의 키보드 입력이 있다. 키보드를 통해 데이터 또는 텍스트를 중국어로 입력하기 위해, 이 언어를 먼저 로마자로 고친다. 영어, 앵글로-색슨 알파벳 등의 서구 문자는 중국어의 문자를 음성적으로 표현하는데 사용된다. 이것을 병음(倂音; Pinyin)이라 한다. 따라서, 키보드를 통해 사람이 데이터 또는 텍스트를 중국어로 입력하고자 하는 경우, 그 사람은 먼저 병음과, 키보드를 통해 입력하려고 하는 중국 문자의 음성 등가물에 대한 대응하는 영어 문자 표현을 알아야 한다.

대규모의 문자 집합을 갖는 언어에 근거하여 데이터 또는 텍스트의 수기 입력의 인식에 있어 부딪히는 또 다른 어려움은 여러 사람들간의 다양성에 있으며, 많은 양의 문자 및 문자 자체의 복잡함 때문에 더욱 크다. 게다가, 이러한 언어들 대부분은 영어, 앵글로-색슨 알파벳에 대한 인쇄체 및 필기체와 유사하게 동일한 문자를 나타내는 여러 가지 형식을 가지고 있다. 게다가, 이러한 언어들은 예를 들면 동음이자(homophone)－동일하게 발음되지만 의미나 글자가 다른 단어－를 가질 수 있으며, 중국어는 수많은 동음이자를 가지고 있다. 따라서, 동일한 병음도 다수의 문자를 가리킬 수 있고 중국 문자 데이터를 입력하는 사람은 종종 가능한 선택 리스트로부터 선택해야만 한다.

일반적으로, 영어, 앵글로-색슨 알파벳 문자 집합 또는 100개 이하의 유한한 다른 문자 집합의 수기 인식에 사용되는 기술들은 수백개 또는 수천개의 다양하고 복잡한 문자들로 된 대규모의 문자 집합을 갖는 언어들에 대해서는 정확한 결과를 내지 못한다. 소규모의 문자 집합 언어의 수기 인식에 사용되는 기술들 대부분은 대규모의 문자 집합 언어에 사용될 때는 아주 느리다.

따라서, 펜-기반 전자 입력 장치의 사용이 증가하고 있으며 복잡한 대규모의 문자 집합 언어에 대한 키보드 입력의 어려움 때문에, 복잡한 대규모의 문자 집합 언어에 대한 수기 입력 인식을 위한 빠르고 정확하며 사용하기 쉬운 방법 및 장치가 필요하다.

본 발명은 일반적으로 수기 인식(handwritten recognition)에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 각 문자가 하나 이상의 자획(stroke)을 포함하고 있는 대규모의 문자 집합(large characters set)의 인식에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 양호한 실시예의 동작의 블록도.

도 1a는 본 발명에 따른 입력을 받기에 적합한 예시적인 펜-기반 마이크로프로세서 입력 장치의 상면도.

도 2는 본 발명의 양호한 실시예의 동작의 상세 블록도.

도 3은 본 발명에 따른 참조 템플릿의 양호한 실시예의 포맷을 나타낸 도면.

도 4는 본 발명에 따른 문자 일치(chatacter matching)의 양호한 실시예의 동작의 블록도.

도 5는 본 발명에 따른 고속 일치(fast matching)의 양호한 실시예의 동작의 블록도.

도 6은 본 발명에 따른 고속 일치의 양호한 실시예의 동작의 상세 블록도.

도 7은 본 발명에 따른 고속 일치의 양호한 실시예를 그래프로 나타낸 도면.

도 8은 본 발명에 따른 고속 일치의 양호한 실시예를 그래프로 나타낸 도면.

도 9는 본 발명에 따른 상세 일치(detailed matching)의 양호한 실시예에 대한 블록도.

도 10은 본 발명에 따른 상세 일치의 양호한 실시예의 흐름도.

도 11은 본 발명에 따른 상세 일치의 양호한 실시예의 흐름도.

도 12는 본 발명의 양호한 실시예에 따라 수기 입력을 받아서 그에 대응하는 상세 일치를 보여주는 마이크로프로세서를 갖는 예시적인 펜-기반 전자 입력 장치의 상면도.

일반적으로, 본 발명은 수기 입력의 인식을 위한 방법 및 장치에 관한 것으로서, 양호하게는 본 발명은 각 문자가 하나 이상의 자획(stroke)을 가지고 있는 언어로부터 선택된 하나 이상의 문자를 표현하는 수기 입력의 인식 또는 복잡한 대규모의 문자 집합을 갖는 데이터를 편집하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

본 발명의 양호한 실시예에 따르면, 본 발명의 수기 인식 방법 및 장치를 지원하는 후보 문자(candidate character)들은 실제의 수기 문자의 수백개의 샘플들로부터 편집한 경험적 데이터의 편집 및 통계적 분석을 통해 개발되었다. 경험적 데이터의 편집 및 통계적 분석을 통해 도출된 템플릿의 개발을 통해 작성된 후보 문자들이 수기 입력의 인식 문자로서 선택될 수 있다.

이제, 도면을 참조하면, 도 1 및 도 1a는 본 발명의 양호한 실시예에 따른 방법 및 장치의 일반적인 동작을 나타낸 것이다. 도 1a를 참조하면, 펜-기반 전자 입력 장치의 일례가 도시되어 있다. 개인 휴대 단말기가 참조 번호 10으로 표기되어 도시되어 있다. 도시한 개인 휴대 단말기(10)은 일반적인 형태를 나타낸 것으로서, 일반적으로 이러한 장치는 하우징(12)과 그 위에 적절한 수동 펜(hand manipulated stylus)(15)을 사용하여 수기 입력을 할 수 있는 터치 스크린(18)을 포함하고 있다. 이러한 장치는 일반적으로 하나 이상의 마이크로프로세서 또는 다른 디지털 처리 장치를 포함하고 있다. 이와 같이, 이들 장치는 본 명세서에 기술된 개시 내용에 따라 즉시 입력될 수 있는 컴퓨팅 플랫폼(computational platform)을 구비하고 있다. 이러한 개인 휴대 단말기가 출원인의 개시 내용을 실시하는데즉시로 입력할 수 있는 플랫폼을 구비하고 있지만, 여기 개시된 내용은 또한 다른 여러 가지 운영 환경에서도 실시될 수 있음을 알아야 한다. 이러한 환경의 일례로는 디지타이징 화면(digitizing screen)을 갖거나, 또는 디지타이징 입력면(digitizing input surface)에 접속되어 있거나 또는 팩스, 스캔 또는 다른 전자 입력을 수신할 수 있는 컴퓨터 또는 다른 전자 입력 장치들, 수기 입력을 캡쳐하여 이를 처리하는 능력을 가진 디지털 또는 대화형 텔레비젼, 모뎀, 전화, 페이저, 또는 다른 시스템들이 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.

이제, 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 수기 입력을 인식하는 양호한 실시예의 블록도가 도시되어 있다. 본 발명의 양호한 실시예에 따른 수기 입력은 (x, y, pen) 값의 시퀀스로서 표현되며, 여기서 x와 y는 어떤 좌표계에 대한 잉크점의 (x, y) 좌표를 나타내고, pen은 장치의 입력면에 대한 펜 상태(pen state)를 나타내는 이진 변수이다. pen 값은 펜-업(pen-up)(펜이 쓰기 또는 입력면과 접촉하지 않음) 또는 펜-다운(pen-down)(펜이 쓰기 또는 입력면과 접촉하고 있음)중 어느 하나일 수 있다. 본 발명에 따르면, 수기 입력은 디지타이징 태블릿을 사용하여 전자적으로 캡쳐될 수도 있고, 또는 그 대신에 영상에서 선 검출 처리를 통해 스캐닝되거나 팩스 영상으로부터 도출될 수도 있다. 이러한 수기 입력을 전자적으로 캡쳐하는 방법은 종래 기술에서 알려져 있었다. 양호한 방법에서는, 수기 입력은 개인 휴대 단말기(PDA) 또는 다른 장치로 입력된다. 수기 입력을 수신하는 기능을 하는 다른 장치들로는 컴퓨터, 모뎀, 페이저, 전화, 디지털 텔레비젼, 대화형 텔레비젼, 디지타이징 태블릿을 갖는 장치, 팩시밀리 장치, 스캐닝 장치, 및 수기 입력을 캡쳐할 수 있는 다른 장치들이 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명에서, 인식기(recognizer)에 제공되는 수기 입력(잉크)은 단일 문자의 잉크에 대응한다. 2개 이상의 문자를 인식할 필요가 있는 경우, 각 문자에 대응하는 잉크는 시간상 별도로 인식기에 공급되어야 하며, 양호하게는 문자들 각각의 일치 및 양호한 순서를 결정하기 위해 소망의 순서로 공급되어야 한다.

본 발명에 따르면, 일반적으로 인식기(102)는 입력 잉크(104)에 대해 일련의 동작을 수행하고 수기 입력(20)에 대응하여 그를 나타내는 후보 문자의 리스트(106)를 작성한다. 양호하게는 후보 문자의 리스트가 제공되어 그로부터 수기 입력에 가장 적절히 대응하며 그를 나타내는 후보 문자를 선택하게 된다. 이 리스트는 선택하기 위해 제공되는 후보 문자의 수에 있어서 가변적일 수 있다. 수기 입력을 가장 잘 나타내고 대응하는 후보 문자가 선택될 수 있다. 이 선택은 여러 가지 방법으로 행해질 수 있으며, 이에는 사용자 선택(user selection) 또는 언어 모델링(language modeling) 등의 방법들이 있지만 이에 한정하는 것은 아니다. 본 발명의 양호한 실시예에 따르면, 본 발명의 인식기는 대규모의 문자 집합의 일부 또는 부분 집합인 개별 문자를 인식하도록 적응 및 구성되어 있는데, 여기에서 양호하게는 각 문자는 하나 이상의 자획을 포함하고, 문자 집합은 수백개 또는 심지어 수천개의 개별 문자로 이루어져 있으며, 보다 양호하게는 이 개별 문자들은 다수의 직선 조각들을 갖는다. 이러한 대규모의 문자 집합의 일례로는 중국어 또는 일본어 등을 포함한 몇몇 아시아 언어의 표의 문자 심볼이 있지만 이것에 한정하는 것은 아니다. 본 발명의 양호한 방법 및 실시예에 따르면, 본 발명에 따른수기 입력의 인식은 간략화된 중국 문자(simplied Chinese language), 특히 간략화된 중국 문자의 범주를 정의하는 문자 GB1의 문자 집합에 대해 수행된다.

이제 도 2를 참조하면, 양호한 방법 및 장치의 블록도가 도시되어 있다. 도 2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 양호한 실시예는 사전 처리 모듈(a preprocessing module)(122), 문자 일치 모듈(a character matching module)(140) 및 참조 템플릿 세트(a set of reference templates)(160)로의 억세스를 포함한다. 양호하게는, 사전 처리 모듈은 수기 입력(20), 또는 미가공 입력 데이터, 즉 (x, y, pen)(140)값들의 시퀀스를 "자획"의 시퀀스(a sequence of stroke)로 변환한다. 본 발명에 따르면, "자획"은 펜 이동의 기본 단위로서 정의된다. 그 다음에 수기 입력은 자획의 시퀀스로 표현될 수 있다. "자획"에 대한 양호한 표현은 이하의 차원 1) mx, 2) my, 3) len, 4) ang를 갖는 4차원 벡터를 사용하여 파라메타 표시된 직선(straight line parametrized)이다. 여기에서, mx는 자획의 중간점의 x 좌표이고, my는 자획의 중간점의 y 좌표이며, len은 직선 자획의 길이이고, ang는 직선 자획이 소정 기준축(x축 등)에 대해 이루는 각도이다. 대안적으로, 본 발명의 사전 처리 모듈(122)에 따라 "자획"의 다른 정의 및 직선 "자획"의 다른 파라메타 표시를 사용할 수 있다. 사전 처리 모듈(122)는 인식기(102)에 의해 처리할 필요가 있는 데이터 량을 감소시키고 또한 유사하게 보이는 동일한 수기 문자의 여러 가지 경우들을 상관시키는 역할을 하며 양호한 품질의 입력을 인식기(102)에 제공한다. 사전 처리 모듈의 일실시예가 본원과 동일자로 출원되어 아직 출원 번호를 받지 못한 발명의 명칭이 "다수의 직선 세그먼트로 이루어진 문자들을 갖는 수기를 사전처리하기 위한 방법 및 마이크로프로세서"(method and microprocessor for preprocessing handwriting having characters composed of a preponderance of straight line segments)인 관련 미국 특허 출원에 개시되어 있다.

본 발명의 양호한 방법 및 실시예에서, 인식기는 문자 일치 모듈(140)을 포함하고 있다. 일반적으로, 문자 일치 모듈(140)은 본 발명의 수기 입력을 하나 이상의 저장된 참조 템플릿 세트(160)와 상관시키고 비교하여 원래의 수기 입력(20)을 가장 그럴싸하게 표현한 양호한 후보 문자들의 대응 리스트를 제공한다.

일반적으로, 본 발명의 참조 템플릿(160)은 대규모의 문자 집합의 각 문자에 대한 하나 이상의 템플릿 또는 템플릿 세트를 포함하고 있다. 본 발명의 양호한 실시예의 경우, 인식기(102)는 간략화된 중국 문자(중국 본토에서 사용되는 문자 집합)에 대해 실시되며 3755개 문자의 어휘량을 갖는다. 이 문자 집합은 통상 GB1이라고 하며, 여기서 간략화된 중국 문자는 문자 집합 GB1과 GB2로 이루어져 있다. 본 발명의 양호한 실시예에서, 몇몇 템플릿은 양호한 GB1 문자 집합 어휘내의 각 문자에 대해 인식기(102)에 의해 참조되거나 억세스된다. 각 문자에 대한 다수의 템플릿이 복잡한 문자의 여러 수기자들간의 다양성을 평균하고 동일 수기자라도 동일 문자를 표현하는 인쇄체와 필기체간의 다양성을 평균하기 위해 제공된다. 본 발명의 양호한 실시예에 따르면, 후보 문자들의 참조 템플릿은 경험적 데이터로부터 개발되었다. 이 경험적 데이터는 편집되고, 인식될 잠재적 문자들 각각을 나타내는 실제의 수기 입력의 수백개의 샘플들에 대해 통계적 분석이 수행된다. 이들 후보 문자들은 그 다음에 본 발명에 따라 제공되어 수기 입력의 대응하는 대표적인인식 문자로서 선택될 수 있게 된다.

참조 템플릿(160)의 양호한 포맷은 사전 처리 모듈(122)에 의해 작성된 사전 처리된 잉크의 그것과 유사하다. 따라서, 각 "자획"은 동일한 방식으로 파라메타 표시된다. 본 발명에 따르면, "자획"은 단지 동일한 방식으로 파라메타 표시된 직선이다. 이미 언급한 바와 같이, "자획"을 파라메타 표시하는 양호한 방식은 이하의 차원 1) mx, 2) my, 3) len, 4) ang를 갖는 4차원 벡터를 사용하게 되며, 여기에서, mx는 자획의 중간점의 x 좌표이고, my는 자획의 중간점의 y 좌표이며, len은 "자획"의 길이이고, ang는 "자획"이 소정 기준축(x축 등)에 대해 이루는 각도이다. 이제 본 발명에 의해 억세스되는 양호한 참조 템플릿을 참조하면, 각 "자획"은 동일 방식으로 파라메타 표시되는 것 이외에 이 자획이 그 문자를 기술하는데 얼마만큼 중요한지를 가리키는 그와 관련된 가중치를 가지며, 이 각 자획과 관련된 가중치는 경험적 데이터의 분석으로부터 결정된다.

참조 템플릿은 경험적 데이터를 수집하여 통계적 분석을 수행함으로써 얻어진다. 본 발명에서 참조 템플릿을 저장하기 위한 포맷이 도 3에 예시되어 있으며, 어휘에 있어서의 문자의 번호는 M으로 표기된다. 각 문자(예를 들어 302로 표기된 문자 1)에 대해서, 템플릿의 번호가 저장된다(304). 각 템플릿(306)에 대해서, "자획"의 번호가 저장된다(308). 각 "자획"(310)에 대해서, 자획의 파라메타 표시된 내용 및 그 자획과 관련된 가중치가 저장된다(312). 312에서, 양호한 파라메타 표시, 즉, 4차원 벡터 [mx, my, len, ang]가 도시되어 있다. "자획"의 다른 파라메타 표시가 본 발명의 사전 처리 모듈(122)와 본 발명의 참조 템플릿(160) 양자에따라 사용될 수도 있다. 그러나, 본 발명의 가장 양호한 실시예에서는, "자획"의 파라메타 표시는 사전 처리 모듈(122)와 참조 템플릿(160)에 대해서 동일하다.

이제, 도 4를 참조하면, 문자 일치(character matching)의 양호한 실시예의 동작의 블록도가 도시되어 있다. 예시된 양호한 실시예에서, 문자 일치 모듈(140)은 2개의 별도의 구성 요소를 포함하고 있다. 문자 일치 모듈(140)의 구성 요소, 고속 일치 모듈(fast matching module)(600)과 상세 일치 모듈(detailed matching module) (1000)이 도 4에 도시되어 있다. 양호하게는, 문자 일치 모듈로의 입력은 선택된 사전 처리 모듈(122)에 의해 생성된 직선 자획의 시퀀스(125)이다. "자획"(125)는 사전 처리된 수기 입력(20)을 나타낸다. 문자 일치 모듈(140)의 제1단, 또는 구성 요소는 고속 일치 모듈(600)이다. 일반적으로 고속 일치 모듈(600) 구성 요소는 수기 입력(20)에 대응하는 대표적인 일치를 가장 포함할 것 같은 후보 문자의 선발 후보 리스트(625)를 신속히 제공하는 기능을 한다. 문자 일치 모듈(140)의 제2단, 또는 구성 요소는 상세 일치 모듈(1000)이다. 일반적으로, 상세 일치 모듈(1000)은 고속 일치 모듈(600)에 의해 생성된 선발 후보 리스트(625)상에 제공된 후보 문자들의 참조 템플릿(160)만을 가지고 수기 입력(20)의 상세 일치를 제공하는 기능을 한다. 양호하게는, 고속 일치 모듈(600)로부터 생성된 선발 후보 리스트(625)는 상세 일치 모듈이 수기 입력에 대응하는 대표적인 후보 문자를 신속하고 정확하게 제공할 수 있도록 해준다. 보다 양호하게는, 고속 일치 모듈(600)과 상세 일치 모듈(1000)의 결합이 실시간(즉, 문자를 쓰거나 또는 입력하는데 걸리는 시간량)으로 행해질 수 있는 수기 입력 인식을 위한 방법 및 장치를 제공한다.

도 5를 참조하면, 고속 일치 모듈(600)의 블록도가 도시되어 있다. 일반적으로, 고속 일치 모듈로의 입력은 직선 자획(125)의 시퀀스로 표현되는 상기한 사전 처리된 수기 입력이다. 고속 일치 모듈의 출력은 수기 입력(20)에 가장 잘 대응하여 그를 표현하고 있거나 그와 일치할 것 같은 후보 문자들의 선발 후보 리스트(625)이다.

이제, 도 6을 참조하면, 고속 일치 모듈의 동작을 상세히 나타낸 플로우챠트도가 도시되어 있다. 도 6에서, 인덱스 i는 양호한 문자 집합의 i번째 문자를 나타내고, 인덱스 j는 문자의 j번째 템플릿을 나타낸다. 심볼 Ti는 인덱스가 i인 문자에 대한 템플릿의 수이고, ms는 입력과 한 문자의 모든 템플릿간의 최소규모의 문자열 일치 거리(minimum string matching distance)이다. 이 최소 일치 거리는 새로운 각 문자(604)의 시작에 있어서 큰 수로 초기화된다. 고속 일치는 입력과 어휘내의 제1의 문자(즉, 인덱스가 1인 문자)의 제1의 템플릿을 일치시켜 보려고 하는 것으로 시작한다. 입력에서의 직선 자획의 수와 문자 i의 j번째 템플릿에서의 직선 자획의 수와의 차분 절대값(absolute difference) d가 계산된다(606). 이 차분 d는 문턱값과 비교된다(608). 문턱값은 입력과 템플릿에서의 자획의 수에 따라 고정된 것일 수도 있고 가변적일 수도 있다. 사용하기에 양호한 문턱값은 「문턱값 = (입력에서의 자획의 수 + 템플릿에서의 자획의 수)/10 + 1」로서 계산된다. 차분 d가 문턱값보다 작은 경우, 고속 문자열 일치 거리 s는 입력과 문자 i의 j번째 템플릿 사이에서 계산된다(610). 고속 일치 거리를 얻는 것에 대한 상세한 것은 이하의 몇 단락에 걸쳐 기술되어 있다. 최소규모의 문자열 일치 거리 ms는 새로이 계산된 고속 문자열 일치 거리 s(610)에 근거하여 갱신된다(612). 단계 606, 608, 610 및 612는 문자 i에 대한 Ti개의 템플릿 모두가 소진될 때까지 반복된다. 차분 d가 문턱값보다 큰 경우에는, 단계 610과 612가 생략되며 그 문자에 대한 그 다음 템플릿을 다루게 된다는 것에 유의하기 바란다. 일단 입력과 문자 i에 대한 템플릿 사이의 최소규모의 문자열 일치 거리가 계산되었으면, 입력과 가장 잘 일치하는 문자들의 현재의 선발 후보 리스트가 갱신된다(618). 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 선발 후보 리스트에 부가하여, 선발 후보 리스트에서의 각 문자에 대한 템플릿과 입력을 일치시키기 위한 최소 고속 문자열 일치 거리도 저장된다. 선발 후보 리스트는 최소 고속 문자열 일치 거리를 사용하여 소트된다. 새로운 문자 인덱스와 그에 대응하는 고속 문자열 일치 스코어(fast string matching score)가 주어지면, 현재의 선발 후보 리스트는 새로운 문자 인덱스를 새로운 최소 고속 문자열 일치 거리로 지정된 위치에서 선발 후보 리스트에 삽입된다. 이 새로운 최소 고속 문자열 일치 거리가 최소 고속 문자열 일치 거리의 현재의 리스트에서 마지막 엔트리보다 큰 경우에는, 현재의 선발 후보 리스트는 갱신할 필요가 없다. 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자의 현재의 선발 후보 리스트를 갱신한 후에, 어휘내의 그 다음 문자는, 만약에 존재한다면 단계(604)에서 다시 시작함으로써 다루어지게 된다. 어휘내의 모든 문자들이 고려된 후에, 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 선발 후보 리스트는 문자 일치 모듈의 상세 일치단으로 보내진다. 도 6에서, 심볼 M은 어휘 크기를 나타내는데 사용된다(즉, M=어휘내의 문자수).

본 발명의 양호한 방법 및 실시예에서, 610에서의 고속 문자열 일치는 하나의 자획 특성에 근거한 것이다. 그러나, 하나 이상의 자획 특성이 고속 문자열 일치에 사용될 수도 있다. 고속 문자열 일치에 사용하기 위한 양호한 자획 특성은 자획의 각도이다. 따라서, 고속 문자열 일치 거리는 2개의 1차원 문자열간의 거리이다. 1차원 문자열은 단지 1차원양(하나의 자획 특성 등)을 갖는 문자열이다. 2개의 문자열의 길이가 동일할 필요가 없다는 것에 주의한다. 고속 문자열 일치 거리를 계산하는데 사용되는 기술에 대해 간단한 예를 사용하여 설명한다. 도 7 및 도 8은 문자열 S1=[10, 25, 15, 90, 120]과 S2=[15, 5, 100, 140] 간의 고속 문자열 일치 거리를 계산하는 방법에 대해 도시하고 있다. 문자열 S1의 길이는 5이고, 문자열 S2의 길이는 4이다. 우선, 문자열 S1의 첫번째 요소는 문자열 S2의 첫번째 요소와 짝을 이루고, 현재의 스코어는 2개의 문자열의 첫번째 요소간의 차분으로 설정된다. 이 경우에, 현재의 스코어는 15 - 10 = 5(도 8의 802 참조)이다. 주어진 시간에, 문자열 S2의 m번째 요소가 문자열 S1의 n번째 요소와 짝을 이루도록 한다. 2개의 문자열로부터 그 다음의 가장 잘 일치하는 요소들의 쌍을 찾기 위하여, 3개의 바로 이웃하는 쌍 (m+1, n), (m+1, n+1)과 (m, n+1)을 비교한다(706 참조). 최소 거리를 갖는 쌍이 그 다음 일치 쌍으로서 뽑히고, 새로운 쌍에서의 2개의 요소간의 거리가 현재의 고속 문자열 일치 거리에 가산된다. 도 8에서, 표 802는 스코어가 5인 일치 쌍을 형성하는 2개의 문자열의 첫번째 요소를 나타낸 것이다. 2개의 문자열내의 그 다음 일치하는 요소의 쌍을 찾기 위하여, 3개의 쌍 (5, 10),(5, 25)와 (15, 25)를 생각해보자. 3개의 쌍 중에서, 쌍 (5, 10)이 최소 거리 5를 갖는다. 따라서, 현재의 쌍이 위로 올라가고, 고속 문자열 일치 스코어는 10으로 갱신된다(도 8의 표 804 참조). 2개의 문자열에서 가장 잘 일치하는 쌍을 찾는 공정들은 문자열 S1의 마지막 요소가 문자열 S2의 마지막 요소와 짝을 이룰 때까지 반복된다. 이들 단계는 표 806, 808, 810과 812에 예시되어 있다. 2개의 문자열의 마지막 요소가 짝을 이룰 때 누적된 고속 문자열 일치 거리가 최종 고속 문자열 일치 거리이다. 812에서, 2개의 문자열 S1과 S2간의 최종 문자열 일치 거리는 70이다. 도 8의 표 814는 2개의 문자열 S1과 S2 간의 고속 문자열 일치 거리를 계산하는데 사용된 최상 일치 쌍의 시퀀스를 나타낸 것이다.

도 9는 상세 일치 모듈의 계산 블록을 나타낸 것이다. 상세 일치 모듈로의 입력은 사전 처리된 수기 입력(자획의 시퀀스)과 고속 일치 모듈에 의해 생성된 후보 문자들의 선발 후보 리스트이다. 고속 일치 모듈의 출력은 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 최종 소트된 리스트이다. 상세 일치 모듈은 2개의 주 계산 블록으로 이루어져 있다. 제1 블록(902)는 입력과 고속 일치 모듈에 의해 생성된 후부 문자들의 선발 후보 리스트에 포함된 모든 문자들에 대한 템플릿간의 상세 일치 거리를 찾는다. 902의 출력은 후보 문자들의 제1의 상세 일치 리스트이다. 제2 상세 일치 블록(904)은 수기 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 최종 소트된 리스트를 생성하기 위해 후보 문자들의 제1 상세 일치 리스트를 재소트한다.

도 10은 동적 프로그래밍 기반 일치 모듈(dynamic programming based matching module)(902)를 설명하는 플로우챠트도이다. 도 10에서, 인덱스 i는 고속 일치 모듈에 의해 생성된 후보 문자들의 선발 후보 리스트에서 i번째 엔트리를 가리킨다. 제1 일치 선발 후보 리스트에서 i번째 엔트리로서 저장된 문자의 인덱스는 fi로 표기된다. 인덱스 j는 문자 fi의 j번째 템플릿을 가리키며, T(fi)는 문자 fi에 대해 저장된 템플릿의 수이다. 심볼 F는 고속 일치 선발 후보 리스트의 크기를 나타내는데 사용된다. ms는 입력과 한 문자의 모든 템플릿간의 최소 동적 프로그래밍 일치 거리이다. 최소 동적 프로그래밍 일치 거리는 고속 일치 선발 후보 리스트내의 새로운 각 문자의 시작에서 큰 수로 초기화된다(1004). 상세 일치는 고속 일치 선발 후보 리스트내의 첫번째 문자의 첫번째 템플릿과 입력을 일치시켜보려고 하는 것으로 시작한다. 일치 거리 s는 동적 프로그래밍의 기술을 사용하여 입력과 문자 fi의 j번째 템플릿 사이에서 계산된다(1006 참조). 동적 프로그래밍의 기술은 기술 분야의 전문가라면 알고 있는 것이며, 사꼬에(Sakoe)와 찌바(Chiba)의 논문(H. Sakoe and S. Chiba, "Dynamic Programming Algorithm Optimization for Spoken Word Recognition", in Readings in Speech Recognition, A. Waibel and K-F Lee, editors. Morgan Kaufmann, San Mateo, California, USA. 1990)에서 찾아 볼 수 있다. 본 발명에서, 동적 프로그래밍은 2개의 "자획"의 시퀀스들간의 일치 거리를 찾는데 사용된다. 2개의 "자획"의 시퀀스는 사전 처리된 수기 입력과 저장된 문자의 템플릿을 나타낸다. 본 발명의 양호한 방법 및 실시예에서, 자획은 일정 방식으로 파라메타 표시된 직선으로 정의된다. 직선 자획의 양호한 파라메타 표시는 4차원 벡터 [mx, my, len, ang]에 의하며, 여기서, mx는 자획의 중간점의 x 좌표이고, my는 자획의 중간점의 y 좌표이며, len은 자획의 길이이고, ang는 직선 자획이 소정 기준축에 대해 이루는 각도이다. 그러나, 자획의 다른 정의 및 파라메타 표시도 사용할 수 있다.

동적 프로그래밍 기술을 사용하기 위해, 2개의 직선 자획간의 거리를 정의할 필요가 있다. [mx1, my1, len1, ang1]과 [mx2, my2, len2, ang2]로서 파라메타 표시된 2개의 자획 사이에 사용하기 위한 양호한 자획 거리는 다음과 같다.

자획 거리 = w_x abs(mx1-mx2) + w_2 abs(my1-my2) +

w_1 abs(len1-len2) + w_a cabs(ang1-ang2).

양 w_x, w_y, w_l과 w_a는 직선 자획을 설명하는 여러 차원의 벡터와 관련된 가중치이다. 함수 abs(x)는 x의 절대값이고, cabs(x)는 x의 원대칭(circular symmetry)을 가정한 절대값 x이다. 0도는 360도와 같기 때문에, 자획 각도에서 원대칭이 있다는 것에 주의한다. 양호한 구현예에서, mx, my, len, ang(이들은 직선 자획을 기술함)은 모두 0 내지 255 사이에 있도록 양자화되며, 따라서 이를 저장하기 위해 한 바이트(8 비트)를 사용할 수 있다. 자획을 기술하는 파라메타를 8비트 양자화함으로써, 자획 거리를 계산하는데 사용할 양호한 가중치는 w_x = 1, w_y = 1, w_l =1, 그리고 w_a = 4이다.

최소 동적 프로그래밍 일치 거리, ms는 새로이 계산된 동적 프로그래밍 일치 거리 s(1006)에 근거하여 갱신된다(1008). 단계 1006과 1008은 문자 fi에 대한 T(fi)개의 템플릿 모두가 소진될 때까지 반복된다. 일단 입력과 문자 fi에 대한 템플릿간의 최소 동적 프로그래밍 일치 거리가 계산되면, 입력과 가장 잘 일치하는 현재의 제1의 상세 일치 리스트가 갱신된다(1014). 입력과 가장 잘 일치하는 후보문자들의 제1의 상세 일치 리스트에 부가하여, 입력과 리스트내의 각 문자에 대한 템플릿을 일치시키기 위한 최소 동적 프로그래밍 일치 거리도 저장된다. 제1의 상세 일치 리스트는 최소 동적 프로그래밍 일치 거리를 사용하여 저장된다. 새로운 문자 인덱스와 그에 해당하는 최소 동적 프로그래밍 일치 거리가 주어지면, 현재의 제1의 상세 일치 리스트는 새로운 문자 인덱스를 새로운 최소 동적 프로그래밍 일치 거리에 의해 지정된 위치에서 제1의 상세 일치 리스트에 삽입함으로써 갱신된다. 새로운 최소 동적 프로그래밍 일치 거리가 최소 동적 프로그래밍 일치 거리의 현재의 리스트내의 마지막 엔트리보다 클 경우에, 현재의 제1의 상세 일치 리스트를 갱신할 필요는 없다. 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 현재의 제1의 상세 일치 리스트를 갱신한 이후에, 고속 일치 리스트내의 그 다음 문자는 이것이 존재한다면 단계 1004에서 다시 시작함으로써 다루게 된다. 고속 일치 리스트내의 모든 문자들이 다루어진 후에, 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 제1의 상세 일치 리스트는 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 최종 소트된 리스트를 생성하기 위해 후보 문자들의 제1의 상세 일치 리스트를 재소트하는 모듈로 보내어진다.

도 11은 후보 문자들의 제1의 상세 일치 리스트를 재소트하는 모듈을 설명하는 플로우챠트도이다. 도 11에서, 인덱스 i는 동적 프로그래밍 기반 일치 모듈에 의해 생성된 후보 문자들의 제1의 상세 일치 리스트에서의 i번째 엔트리를 가리킨다. 제1의 상세 일치 리스트에서 i번째 엔트리로서 저장된 문자의 인덱스는 li로 표기된다. 인덱스 j는 문자 li의 j번째 템플릿을 가리키며, T(li)는 문자 li에 대해 저장된 템플릿의 수이다. 심볼 L은 제1의 상세 일치 리스트의 크기를 가리키는데 사용된다. ms는 입력과 한 문자의 모든 템플릿들간의 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리이다. 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리는 제1의 상세 일치 리스트에서 새로운 각 문자에서 시작하여 큰 수로 초기화된다(1104). 제1의 상세 일치 리스트를 재소트하는 것은 입력과 제1의 상세 일치 리스트내의 첫번째 문자의 첫번째 템플릿 사이의 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리를 계산하려고 하는 것으로 시작한다. 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리 s는 동적 프로그래밍 기술을 사용하여 입력과 문자 li의 j번째 템플릿 사이에서 계산되며, 그 다음에 최종 일치 거리를 생성하기 위해 개별 자획 에러를 가중하게 된다. 전통적인 동적 프로그래밍 방법들도 입력 자획과 템플릿내의 자획의 쌍을 이루게 하는 "최상의 경로"(best path)를 생성한다. 최상의 경로의 개념은 기술 분야의 전문가에게는 공지된 개념이다. 통상의 동적 프로그래밍 일치 거리는 단지 최상 거리를 따라서 자획간 거리(inter-stroke distance)들의 합이다. 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리를 얻기 위하여, 최상 경로를 따라서 자획간 거리의 가중합을 사용한다. 최상의 경로에서의 각 자획간 거리에 대해 사용되는 가중치는 각 템플릿 자획에 대해 저장된 가중치이다. 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리를 사용하는 것에 대한 이론적 근거는 수기 문자에서의 어떤 자획은 동일 문자의 여러 경우를 고려해볼 때 다른 자획보다 더 일치(consistent)될 수 있다는 것이다. 따라서, 보다 일치한 자획은 수기 입력의 확고한 인식을 위해서 더 가중할 필요가 있다. 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리, ms는 새로이 계산된 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리 s(1106)에 근거하여 갱신된다(1108). 단계 1106과 1108은 문자 li에 대한 T(li)개의 템플릿 모두가 소진될 때까지 반복된다. 일단 입력과 문자 li에 대한 템플릿간의 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리가 계산되면, 입력과 가장 잘 일치하는 문자들의 현재의 소트된 리스트가 갱신된다(1114). 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 소트된 일치 리스트에 부가하여, 입력과 리스트내의 각 문자에 대한 템플릿을 일치시키기 위한 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리도 저장된다. 최종 소트된 일치 리스트는 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리를 사용하여 소트된다. 새로운 문자 인덱스와 그에 대응하는 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리가 주어지면, 현재의 소트된 일치 리스트는 새로운 문자 인덱스를 새로운 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리에 의해 지정된 장소에서 소트된 일치 리스트에 삽입됨으로써 갱신된다. 새로운 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리가 최소 가중된 동적 프로그래밍 일치 거리의 현재의 리스트에서의 마지막 엔트리보다 클 경우, 현재의 소트된 일치 리스트를 갱신할 필요가 없게 된다. 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자의 현재의 소트된 일치 리스트를 갱신한 이후에, 제1의 상세 일치 리스트에서의 그 다음 문자는 존재한다면 단계 1104에서 다시 시작함으로써 고려된다. 제1의 상세 일치 리스트내의 모든 문자들을 다룬 후에, 후보 문자들의 소트된 일치 리스트가 입력과 가장 잘 일치하는 후보 문자들의 최종 소트된 리스트가 된다.

당업자라면 본 발명의 여러가지 실시예들이 유용하다는 것을 알게 될 것이다. 명백한 한 잇점은 종래의 키보드 입력 방법들보다 스캐닝된 수기 입력 또는 "오프-라인" 수기 입력을 인쇄된 데이터 또는 텍스트로 입력하는 용이성 등의 명백한 잇점을 포함한 데이터 또는 텍스트 입력의 용이성이다. 다른 분명한 잇점으로는 수기 입력의 인식이며, 여기에서 입력은 단일 문자, 데이터 포인트, 또는 다른 단일 식별 그래픽 표현, 즉 문자, 데이터 포인트, 또는 다른 그래픽 표현으로 된 복잡한 대규모 집합의 부분 집합(a subset of a large complex set of characters, data points, or other graphical representation)을 나타낸다.

당업자라면, 개시된 본 발명은 여러가지 방식으로 변경될 수 있으며 특별히 기술되고 상기한 양호한 형태와는 다른 여러가지 실시예를 취할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 따라서, 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위에 속하는 본 발명의 모든 변경예와 그 등가물들을 포함한다.

Claims

수기 입력의 문자 인식 방법에 있어서,

수기 입력(handwritten input)을 자획의 시퀀스(a sequence strokes)를 나타내는 데이터로서 수신하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 저장된 템플릿으로부터의 복수의 심볼들에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 하나 이상의 자획 파라메타(stroke parameter)를 비교함으로써, 상기 템플릿으로부터 복수의 후보 심볼(candidate symbol)의 선발 후보 리스트(shortlist)를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 상기 선발 후보 리스트에서의 각 심볼에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 2개 이상의 자획 파라메타를 비교함으로써, 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 하나 이상의 인식된 심볼들을 결정하는 단계

를 포함하는 수기 입력의 문자 인식 방법.
수기 입력의 문자 인식 방법에 있어서,

직선 자획(straight stroke)의 시퀀스를 나타내는 데이터를 제공하기 위해 수기 입력(handwritten input)을 수기 자획의 시퀀스(a sequence of handwritten strokes)로서 처리하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 직선 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 저장된 템플릿으로부터의 복수의 심볼들에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 하나 이상의 자획 파라메타(stroke parameter)를 비교함으로써, 상기 템플릿으로부터 복수의 후보 심볼(candidate symbol)의 선발 후보 리스트를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 직선 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 상기 선발 후보 리스트에서의 각 심볼에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 2개 이상의 자획 파라메타를 비교함으로써, 수기 입력과 일치할 것 같은 하나 이상의 인식된 심볼들을 결정하는 단계

를 포함하는 수기 입력의 문자 인식 방법.
수기 입력의 문자 인식 방법에 있어서,

상기 수기 입력(handwritten input)을 자획의 시퀀스(a sequence stroke)를 나타내는 데이터로서 수신하는 단계와,

자획의 시퀀스 각각에 대한 각도 파라메타(angle parameter)－상기 각도 파라메타는 기준축으로부터의 자획의 각도를 나타냄－를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 저장된 템플릿으로부터의 복수의 심볼들에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 각도 파라메타를 비교함으로써, 상기 템플릿으로부터 복수의 후보 심볼(candidate symbol)의 선발 후보 리스트를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 상기 선발 후보 리스트에서의 각 심볼에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 다른 자획 파라메타를 비교함으로써, 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 하나 이상의 인식된 심볼들을 결정하는 단계

를 포함하는 수기 입력의 문자 인식 방법.
수기 입력의 문자 인식 방법에 있어서,

상기 수기 입력(handwritten input)을 자획의 시퀀스(a sequence stroke)를 나타내는 데이터로서 수신하는 단계와,

자획의 시퀀스 각각에 대한 자획 파라메타－상기 자획 파라메타는, 기준축으로부터의 자획의 각도를 나타내는 각도 파라메타와, 자획의 중간점의 x좌표를 나타내는 x좌표 중간점 파라메타와, 자획의 중간점의 y좌표를 나타내는 y좌표 중간점 파라메타와, 자획 길이를 나타내는 길이 파라메타로 이루어진 파라메타의 그룹으로부터 선택됨－를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 저장된 템플릿으로부터의 복수의 심볼들에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 하나의 자획 파라메타(stroke parameter)를 비교함으로써, 상기 템플릿으로부터 복수의 후보 심볼(candidate symbol)를 결정하는 단계와,

상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 수기 입력과 일치할 것 같은 복수의 후보 심볼들에서의 각 심볼에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 2개 이상의 자획 파라메타를 비교함으로써, 상기 수기 입력과 일치할 것 같은 하나 이상의 인식된 심볼들을 결정하는 단계

를 포함하는 수기 입력의 문자 인식 방법.
수기 입력의 문자 인식 장치에 있어서,

상기 수기 입력을 자획의 시퀀스로서 수신하는 디지타이징 태블릿(digitizing tablet)과,

데이터와 명령어가 저장되어 있고 문자 또는 심볼들－상기 문자 또는 심볼들 중 어떤 것은 수기 입력과 대응할 수도 있음－을 나타내는 복수의 템플릿을 갖는 메모리와,

상기 메모리내의 데이터 또는 명령어를 처리하여 상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 메모리내의 하나 이상의 문자 또는 심볼들에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 적어도 하나의 자획 파라메타를 비교함으로써 복수의 후보 심볼의 선발 후보 리스트를 제공하고, 상기 수기 입력을 나타내는 자획의 시퀀스와 상기 선발 후보 리스트의 복수의 후보 심볼들 각각에 대한 자획의 시퀀스 사이에서의 2개 이상의 자획 파라메타를 비교함으로써 선택가능한 복수의 인식된 심볼들을 제공하기 위한 프로세서

를 구비하는 수기 입력의 문자 인식 장치.