GoogLenet 기반의 딥 러닝을 이용한 향상된 한글 필기체 인식

김현우; 정유진

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김현우 (한국외국어대학교) 정유진 (한국외국어대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제18권 제7호

발행연도: 2018.7

수록면: 495 - 502 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

GoogLenet 기반의 딥 러닝을 이용한 향상된 한글 필기체 인식

김현우 , 정유진 한국콘텐츠학회논문지 2018.07 학술저널

2017

딥 러닝 기반의 향상된 한글 필기체 인식

김현우 , 정유진 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

딥 러닝 기술의 등장으로 여러 나라의 필기체 인식은 높은 정확도 (중국어 필기체 인식은 97.2%, 일본어 필기체 인식은 99.53%)를 보인다. 하지만 한글 필기체는 한글의 특성으로 유사글자가 많은데 비해 문자의 데이터 수는 적어 글자 인식에 어려움이 있다. 하이브리드 러닝을 통한 한글 필기체 인식에서는 lenet을 기반으로 하여 낮은 레이어를 가진 모델을 사용하여 한글 필기체 데이터베이스 PE92에서 96.34%의 정확도를 보여주었다. 본 논문에서는 하이브리드 러닝에서 사용하였던 데이터 확장 기법(data augmentation)이나 multitasking을 사용하지 않고도 GoogLenet 네트워크를 기본으로 한글 필기체 데이터에 적합한 더 깊고 더 넓은 CNN(Convolution Neural Network) 네트워크를 도입하여 PE92 데이터베이스에서 98.64%의 정확도를 얻었다.

#한글 필기체 인식 #CNN #GoogLenet #PE92 데이터베이스 #Handwritten Hangeul Recognition #PE92 Database

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - In-Jung Kim / 2015 / Handwritten Hangul recognition using deep convolutional neural networks / International Journal on Document Analysis and Recognition 18 (1) : 1 ~ 13

[학술지(정기간행물)] - In-Jung Kim / 2016 / Improving discrimination ability of convolutional neural networks by hybrid learning / International Journal on Document Analysis and Recognition 19 (1) : 1 ~ 9

[학술지(정기간행물)] - Weixin Yang / 2015 / Improved deep convolutional neural network for online handwritten Chinese character recognition using domain-specific knowledge / Document Analysis and Recognition : 551 ~ 555

[보고서] - Charlie Tsai / 2016 / Recognizing Handwritten Japanese Characters Using Deep Convolutional Neural Networks : 1 ~ 7

[학술지(정기간행물)] - Yann LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86 (11) : 2278 ~ 2324

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김현우

소속기관 한국외국어대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 학제간연구

논문수 2 이용수 625

정유진

소속기관 한국외국어대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 학제간연구

논문수 3 이용수 703

이 논문과 함께 이용한 논문

효과적인 필기체 인식을 위한 인공지능 알고리즘

김승주 , 이재영 , 한종기 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2016 .11

Batch Normalization 과 Drop Out을 개선한 FC설계

이성훈 , 이광엽 대한전자공학회 학술대회 2019 .06

Multi-Column Deep Neural Networks 와 클러스터링을 이용한 한글 필기체 인식 기법

김정연 , 신오순 한국통신학회 학술대회논문집 2018 .01

딥러닝에 의한 한글 필기체 교정 어플 구현

이재형 , 조민영 , 김진수 한국산업정보학회논문지 2024 .06

한글 필기체 인식을 위한 딥러닝 기반의 모델 구현

김재정 , 박민호 , 정상중 외 1명 대한전자공학회 학술대회 2022 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-310-003353124

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)