대부분 의 금융 기관 에서 소정 의 금융 장표 를 통해 금융 업무 를 처리 함 에 있 어 서 , 점원 이 창구 에서 장표 의 내역 을 처리 하 던 종래 의 처리 방식 에서 상기 장표 에 OCR ( Optical Character Recognition ) 및 / 또는 MICR ( Magnetic Ink Character Recognition ) 등 과 같 은 소정 의 자동 인식 요소 를 구비 한 후 , 현금 자동 입출 금기 ( Automatic Teller Machine ; ATM ) 및 / 또는 현금 자동 지급기 ( Cash Dispenser ; CD ) 및 / 또는 소정 의 장표 수납 기 를 이용 하 는 수납 장표 자동 화 시스템 이 구축 되 고 있 으나 , 상기 수납 장표 자동 화 시스템 의 장표 인식 률 이 신뢰 할 만 한 수준 이 결코 아니 고 , 더구나 상기 장표 에 수기 로 작성 되 는 부분 이 존재 하 는 경우 , 상기 인식 률 은 현저히 떨어지 게 된다 . 최근 이 에 대한 다양 한 연구 ( 예컨대 , KLT ( Karhunen - Loeve Transform ) 를 이용 하 여 장표 의 특징 을 추출 하 고 이 를 BPN ( Back - Propagation Neural network ) , LVQ ( Learning Vector Quantization ) 를 적용 한 3 D SOFM ( Self - Organizing Feature Map ) , 및 WSNN ( Weignted Seceral Nearest Neighbor ) 를 통해 인식 하 여 그 결과 를 융합 하 여 처리 하 는 방식 ) 가 진행 되 고 있 어 인식 률 이 많이 향상 되 었 지만 여전히 오류 가 발생 하 고 있 다 .