인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.
Human gets almist all of his knoweledge from the recognition and the accumulation of input patterns,image or sound,the he gets theough his eyes and through his ears.Among these means,his chracter recognition,an ability that allows him to recognize characters and understand their meanings through visual information, is now applied to a pattern recognition system using neural network in computer. Recurrent neural network is one of those models that reuse the output value in neural network learning.Recently many studies try to apply this recurrent neural network to the classification of static patterns like off-line handwritten characters. But most of their efforts are not so drrdtive until now.This stusy suggests a new type of recurrent neural network for an deedctive classification of the static patterns such as off-line handwritten chracters.Using the new J-E(Jordan-Elman)neural network model that enlarges and combines Jordan Model and Elman Model,this new type is better than those of before in recobnizing the static patterms such as figures and handwritten-characters.
