한글 인식을 위한 CNN 기반의 간소화된 GoogLeNet 알고리즘 연구

김연규; 차의영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김연규 (부산대학교) 차의영 (부산대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제9호

발행연도: 2016.9

수록면: 1,657 - 1,665 (9page)

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CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 심화 학습이 다양한 분야에서 진행되고 있으며 관련 연구들은 이미지 인식의 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한글 인식을 위해 대규모 한글 데이터베이스를 학습할 수 있는 CNN 구조의 간소화된 GoogLeNet을 사용한다. 본 논문에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450개의 데이터로 구성되어 있다. 간소화된 GoogLeNet은 학습의 결과로 학습 종료 시점에서 PHD08에 대해 99% 이상의 Top-1 테스트 정확도를 보였으며 실험의 객관성을 높이기 위해 PHD08에 존재하지 않는 한글 폰트로 이루어진 한글 데이터를 제작하여 상용 OCR 프로그램들과 분류 성능을 비교하였다. 상용 OCR 프로그램들은 66.95%에서 83.17%의 분류 성공률을 보인 반면, 제안하는 간소화된 GoogLeNet은 평균 89.14%의 분류 성공률을 보여 상용 OCR 프로그램들보다 높은 분류 성공률을 보였다.

#분류 #컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 #심화 학습 #한글 인식 #Classification #Convolutional Neural Network #Deep Learning #Korean Character Recognition

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[학술지(정기간행물)] - D. Cireşan / 2012 / Multicolumn deep neural network for traffic sign classification / Neural Networks 32 : 333 ~ 338

[기타자료] - N. Kalchbrenner / 2014 / A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences / arXiv:1404.2188

[학술지(정기간행물)] - P. Callet / 2006 / A Convolutional Neural Network Approach for Objective Video Quality Assessment / IEEE Transactions on Neural Networks 17 (5) : 1316 ~ 1327

[학위논문] - Y. Zhang / / Deep Convolutional Network for Handwritten Chinese Character Recognition / University of Stanford

[학술대회논문] - Z. Zhong / 2015 / High performance offline handwritten Chinese character recognition using GoogLeNet and directional feature map / Document Analysis and Recognition(ICDAR), 13th International Conference on IEEE : 846 ~ 850

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