단어 수준의 음절 공기 확률을 이용한 한글 주소 인식 = Korean Address Recognition using Syllabic Cooccurrence Probability in Word Level
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발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1758-1768(11쪽)
제공처
본 논문에서는 주소의 행정구역 계층별 단어에서의 음절간 공기확률을 이용하여 단어 수준의 인식 결과들을 생성하고 이를 조합하여 주소를 인식하는 방법을 제안한다. 본 방법은 크게 낱자인식기, 단어처리기, 주소검색기의 세 모듈로 구성되어 있다. 낱자인식기는 다중특징을 사용하여 한글 낱자를 인식한다. 단어처리기는 어휘선택기와 공기확률 네트워크로 구성되어 있으며, 어휘선택기는 단어 수준에서의 음절간의 공기확률을 표현하기 위해 은닉마르코프 모델을 변형하여 만든 공기확률 네트워크를 이용하여 낱자 결과로부터 단어 수준의 주소 후보들을 생성한다. 실제 주소 인식 시스템을 위해서 주소의 행정구역 계층별로 시/도 단어처리기, 구/시/군 단어처리기, 그리고 동/읍/면 단어처리기 등 3종류의 단어처리기를 구성하였다. 주소검색기는 각 계층의 단어치리기의 결과인 단어 후보들을 입력받아 주소 DB와의 연동을 통해 최종적인주소 인식 결과를 생성한다. PE92 필기 한글 문자 데이타를 이용하여 실험한 결과, 3후보까지의 낱자인식기의 인식율은 75%이지만, 이에 대해 공기확률 네트워크를 이용한 후의 주소 단어의 평균 인식 결과는 93%로 향상되었다. 또한, 제안하는 시스템을 사용하여 한글 우편 주소열을 인식한 결과 90%의 인식율을 얻었다.
더보기In this paper, we propose a method for recognizing Korean address. It generates the word candidates by using syllabic cooccurrence probabilities which are constructed hierarchically from words corresponding to the names of administrative divisions, and then combines them to make a final result. It consists of three modules such as Character Recognizer(CR), Word Processor(WP), and Address Searcher(AS). The CR recognizes individual characters from an address by using multifeatures. A WP is consisted of a Lexicon Selector(LR) and a Cooccurrence Probability Network(CPN). A LS receives the results from the CR, and then generates all the proper word candidates through a CPN which is built by modifying hidden Markov model to keep the cooccurrence probabilities bet ween syllables of words. Three WPs are used in the proposed system according to the hierarchy of administrative divisions. The word candidates, the results of each WP are transferred to the AS interlocking an address database in order to give a final result. Experimental results on data formed from PE92 Handwritten Hangul Characters showed that the average recognition rate on address words after using the CPNs was 93% although the CR performance rate up to three candidates was 75%. We also got 90% recognition rate on Korean address by using the proposed system.
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