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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병희 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
316 - 321 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

순환신경망을 이용한 한글 필기체 인식
김병희 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.05 학술저널

2016

순환신경망을 이용한 한글 필기체 생성
김병희 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료
순환신경망을 이용한 한글 필기체 인식
김병희 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료

초록· 키워드

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온라인 방식의 한글 필기체 인식 문제를 분석하고 순환신경망 기반의 해법을 모색한다. 한글 낱글자 인식 문제를 순서데이터 레이블링의 관점에서 서열 분류, 구간 분류, 시간별 분류의 세 단계로 구분하여 각각에 대한 해법을 살펴보며, 한글의 구성 원리를 고려한 해결 방안을 정리한다. 한글 2350글자에 대한 온라인 필기체 데이터에 GRU(gated recurrent unit)의 다층 구조를 가지는 서열 분류모델을 적용한 결과, 낱글자 인식 정확도는 86.2%, 초･중･종성 구성에 따른 6가지 유형 분류 정확도는 98.2%로 측정되었다. 유형 분류 모델로 획의 진행에 따른 유형 변화 역시 높은 정확도로 인식하는 결과를 통해, 순환신경망을 이용하여 순서 데이터에서 한글의 구조와 같은 고차원적 지식을 학습할 수 있음을 확인하였다.
#순환신경망 #한글필기체 인식 #딥러닝 응용 #한글 구성 원리를 고려한 인식 #온라인 필기체 인식 #recurrent neural networks #Hangul handwriting recognition #deep learning application #online handwriting recognition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 한글필기체 인식 문제
3. 한글필기체 인식 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
D. Ciresan, U. Meier, J. Schmidhuber, Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification, Proc. CVPR, pp. 3642-3649, 2012. M. Liwicki, A. Graves, S. Fernandez, H. Bunke, J. Schmidhuber, A Novel Approach to On-Line Handwriting Recognition Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Networks, Proc. ICDAR, pp. 367-371, 2007. F. Yin, Q.-F. Wang, X.-Y. Zhang, and C.-L. Liu, ICDAR 2013 Chinese Handwriting Recognition Competition, Proc. ICDAR, pp. 1464-1470, 2013. A. Graves and J. J. Schmidhuber, Offline Handwriting Recognition with Multidimensional Recurrent Neural Networks, Proc. NIPS, pp. 545-552, 2008. B.-K. Sin and J. Kim, Ligature Modeling for Online Cursive Script Recognition, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell, Vol. 19, No. 6, pp. 623- 633, 1997.

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