입력기에 의한 데이터를 인식에 적합하도록 변환할 수 있는 전처리 모듈을 개발
특징 추출 값 극대화 전처리 모듈 개발 및 추가적인 특징 고안

한글/숫자/영문 혼용 입력에 대하여 글자 단위로 자동 처리할 수 있는 인식 모듈 개발
상용화를 고려한 모듈 용량 크기와 처리 속도 개선

다양한 연령과 성별로 구성된 50명 이상의 필기 데이터를 수집하여 DB화
글자 집합을 표준화 하고 동일한 필기 패드를 이용하여 외부 변동 요소를 최소화
육안 검사로 휴먼 에러 필터링
5:5 비율로 Training set과 Test Set으로 활용

입력 데이터별 형태적 특징에 기반을 둔 문자 특징 DB 구성
입력 시간, 사용자에 따른 형태 변형, 연결성 변형 등의 특징 등을 조사하여 추가 특징 고안

입력 데이터의 노이즈, 계단 현상 등의 방해 요소를 최소한으로 줄이기 위한 방안 실험
추출된 특징 값을 극대화하기 위한 전처리 알고리즘 개발

3단 레이어를 갖는 오류 역전파 신경망 학습기 개발
학습 패턴에 따른 실행 속도 및 인식률 최적화

보유한 영상 전처리 기술을 기반으로 온라인 펜 입력 데이터의 전처리 기술을 개발
온라인 입력 특성을 고려한 전처리 작업 수행
중복점 제거
스무딩
크기 정규화
리샘플링(Re Sampling)

글자의 형태적 특징을 기본으로 시공간적 특성, 변형도, 연결 특성을 고려한 알고리즘 개발
자소 분리된 한글의 기본 글자 인식에 최적인 벡터들을 결정하고, 이를 바탕으로 자소 분리시 거부(rejection) 임계값 계산

오프라인의 문자 인식 패턴 매칭 기술을 응용, 온라인에서 실시간 처리가 가능하도록 알고리즘 보완
인식 결과로 산출된 신경망 오류 값과 거부 엔진을 이용하여 사전의 수를 줄임으로써 빠른 인식 수행

비즈니스 모델링 -> 개발 목표 정의 -> 분석 및 설계 -> 구현 -> 테스트 -> 피드백

필기 패턴 DB 구축
특징 벡터 추출
신경망 학습기 개발

특정 디지타이저에 편향되지 않도록 입력 데이터 양식을 표준화
모든 휴대용 전자 기기에 적용할 수 있도록 필기체 인식기 출력 포맷을 표준화
Windows, LINUX 등 크로스 플랫폼 상에서 운용될 수 있도록 소스 코드 표준화

리눅스 임베디드를 이용하는 IT기들에 최소의 커스터마이징으로 온라인 필기체 인식 솔루션을 적용할 수 있도록 인터페이스 디바이스 드라이버를 개발하여 공개

한글 인식 엔진을 기반으로, 국내에서는 전자사전, 외국어 입력 외에는 용도가 제한적이지만, 수출용 기기에 필수적으로 탑재되어야 할 중국어 번체, 간체 등의 한자 필기 인식기를 개발