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초록·키워드
고려시대에 제작된 『직지심체요절』은 세계에서 가장 오래된 금속활자본으로 알려져 있다. 본 연구는 이러한 역사적 중요성을 가진 금속활자본의 활자를 효과적으로 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법인 Iterative Integer Linear Programming Refinement(IILPR)은 Graph Neural Network(GNN)를 이용한 특징 추출과 Integer Linear Programming(ILP)를 결합한 것으로, 활자의 미세한 차이를 식별하고 분류하는 데 특화되어 있다. IILPR은 재조정, 병합, 분할의 세 단계를 반복적으로 수행하여 클러스터링의 정확도를 크게 향상시킨다. 특히, 일반적인 클러스터링 방법과 달리 클러스터 개수 k에 대한 사전 정보 없이도 유동적으로 동작하여 우수한 성능을 보인다. GNN은 글자 영상을 그래프 구조로 변환하여 특징을 추출하고, IILPR은 이를 기반으로 최적화된 클러스터링을 수행한다. 실험 결과, IILPR 방법은 ACC 기준으로 기존 최고 성능 대비 11.4%의 성능 향상을 달성하였다. 특히 한자 ‘然’에서는 91.38%의 높은 정확도를 기록하였다.
본문·목차
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