신경회로망을 이용한 적응적 패턴 분류기(APC)의 구현

기존의 BP가 패턴 인식 분야에서 널리 쓰이고 있고 어느 정도 만족할 만한 결과들을 얻을 수 있다는 많은 연구가 결과가 나오고 있다. 특히 인쇄체 한글 문자인식에서는 98 28%까지의 인식률이 보고되고 있다. 하지만 학습시간이 매우 오래 걸린다는 근본적인 문제 때문에 실제적인 적용에는 아직도 많은 문제가 있다. 본 연구에서는 패턴인식 분야에 한정하여 BP가 갖고 있는 이와 같은 근본적인 문제점들을 해결하기 위하여 신경회로망을 이용한 적응적 패턴 분류기(APC Adaptive Pattern Classifier)를 새롭게 제안하였다. simulation 결과 이 새로운 신경회로망은 학습 속도에 있어서 BP 보다 400 - 500 배 이상이 빨랐으며, 전체적으로 같은 정도의 잡음에 대해서도 안정적으로 패턴을 인식할 수 있었으며, 인식률에 있어서도 BP보다 좋은 결과를 나타내고 있다. 앞으로 위의 신경회로망을 발전시키면 한글 인쇄체 문자인식의 실제 응용에도 어느정도 적합하리라고 생각한다.