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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 316 - 321 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.4.316
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최근 인공지능 기술이 발전하면서 상당히 진화된 응용 서비스가 제공되고 있다. 이러한 인공지능 기술은 대용량 데이터, 고성능 처리 인프라, 복잡한 모델을 필요로 한다. 하지만 모든 응용이 이러한 개발과정을 따라야 하는 것은 아니다. 응용의 성격에 따라 적절한 전처리 작업을 수행한다면 적당한 크기의 데이터와 비교적 간단한 모델로도 향상된 성능을 보일 수 있다. 본 논문에서는 오래된 연구 주제 중 하나인 온라인 한글 필기 인식 시스템을 개발하고자 한다. 사용자가 모바일 기기에 글자를 입력하면, 입력한 획에 대하여 전처리 작업을 수행하여 자음/모음 후보를 결정한다. 이후 단순한 CNN 기반 모델을 이용하여 인식을 진행하도록 한다. 아주 간단한 모델이지만 전처리 작업을 통해 입력을 자음/모음 단위로 최소화하고, 그 결과 출력의 개수도 자/모음에 해당하는 40여개로 줄일 수 있었다. 그에 따라 평균 95.6%의 인식률을 보일 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 온라인 한글 필기 인식을 위한 전처리 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
William Underwood and Joan Gage, “Can GPT-4 think computationally about digital archival practices,” Proceesings of the IEEE International Conference on Big Data, vol. 1, pp. 2105-2115, 2023.
Carpinone, A., Giorgio, M., Langella, R., and Testa, A., “Markov chain modeling for very-short-term wind power forecasting,” Electric Power Systems Research, vol. 122, pp. 152–158, 2015.
Zewen Li, Wenjie Yang, Shouheng Peng, and Fan Liu, “A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects,” IEEE transactions on neural networks and learning systems, vol. 99, pp. 1-21, 2021.
Davi Guimarães da Silva and Anderson Alvarenga de Moura Meneses, “Comparing Long Short-Term Memory (LSTM) and bidirectional LSTM deep neural networks for power consumption prediction,” Energy Reports, vol. 10, pp. 3315-3334, 2023.
A. Graves and J. Schmidhuber, “Offline handwriting recognition with multidimensional recurrent neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 21, pp. 545–552, 2008.
Carpinone, A., Giorgio, M., Langella, R., and Testa, A., “Markov chain modeling for very-short-term wind power forecasting,” Electric Power Systems Research, vol. 122, pp. 152–158, 2015.
Zewen Li, Wenjie Yang, Shouheng Peng, and Fan Liu, “A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects,” IEEE transactions on neural networks and learning systems, vol. 99, pp. 1-21, 2021.
Davi Guimarães da Silva and Anderson Alvarenga de Moura Meneses, “Comparing Long Short-Term Memory (LSTM) and bidirectional LSTM deep neural networks for power consumption prediction,” Energy Reports, vol. 10, pp. 3315-3334, 2023.
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