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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이재형 (국립한밭대학교) 조민영 (국립한밭대학교) 김진수 (국립한밭대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
13 - 22 (10page)

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현재 디지털 기기의 확산과 함께 일상에서 손으로 쓰는 글씨의 비중은 점점 줄어들고 있다. 키보드와 터치스크린의 활용도 증가에 따라 한글 필기체의 품질 저하는 어린 학생부터 성인까지 넓은 범위의 한글 문서에서 관찰되고 있다. 그러나 한글 필기체는 여전히 개인적인 고유한 특징을 포함하면서 가독성을 제공하는 많은 문서 작성에 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 손으로 쓴 한글 필기체의 품질을 개선하고, 교정하기 위한 목적의 어플 구현을 목적으로 한다. 제안된 어플은 CRAFT(Character-Region Awareness For Text Detection) 모델을 사용하여 필기체 영역을 검출하고, 딥러닝으로서 VGG-Feature-Extraction 모델을 사용하여 필기체의 특징을 학습한다. 이때 사용자가 작성한 한글 필기체의 음절 단위로 신뢰도를 인식률로 제시하고, 또한, 후보 폰트들중에서 가장 유사한 글자체를 추천하도록 구현한다. 다양한 실험을 통해 제안한 어플은 기존의 상용화된 문자 인식 소프트웨어와 비교할만한 우수한 인식률을 제공함을 확인할 수 있다.
#한글 #필기체 #교정 #딥러닝 #음절 #인식률 #Korean #Handwritten Text #Correction #Deep-learning #Syllable #Recognition Rate

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구 및 제안된 시스템 구조
3. 전처리 알고리즘과 딥러닝
4. 구현 및 실험 결과
5. 결론
References

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