은닉 마르코프 모델 네트워크에 의한 온라인 흘림 필기 한글 인식

Abstract

본 논문은 흘려쓴 온라인 필기의 다양한 변형을 극복하고 간단히 인식할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 은닉 마르코프 모델을 사용하여 각 자속별로 모형을 하나씩 설계하고 이들을 제자 원리에 따라 연결함으로써 하나의 글자 네트워크 모형을 구성한다. 특히, 흘림과 그에 따르는 변형을 모형화하기 위해 연결획 개념을 확장 정의하고 독립적인 모형을 구성하였다. 이렇게 구성된 네트워크는 한글의 모든 음절 글씨를 위한 모형으로서, 다양한 글씨를 하나의 틀 안에 수용한다.

네트워크 모형에서 글자 인식이란 입력에 대해서 최적 경로를 찾는 탐색 문제로 변환된다. 확률적으로 정의되는 이러한 경로는 비터비 알고리즘을 계층 구조의 네트워크에 확장 적용함으로써 효율적으로 구할 수 있는데, 인식 결과와 자소간의 경계점을 동시에 얻을 수 있다. 한편 연결획을 자소와 같은 개체로 취급함에 따라서 일관성 있는 모델 구성과 간단한 인식 알고리즘 등 방법론 상의 장점을 갖고 있다.