수식 검출 태스크에 대한 기존 OCR 모델의 한계점 분석

Q: 이 논문에서 정의한 수식 검출 데이터셋이란 무엇인가?

수식 검출 데이터셋은 다양한 폰트와 랜덤 텍스트 생성 라이브러리, 그리고 ChatGPT를 활용하여 구축된 합성 데이터셋이다. 이는 수식만 포함된 데이터, 텍스트만 포함된 데이터, 수식과 텍스트가 혼합된 데이터를 한글과 영어로 각각 240개씩 포함하며, OCR 모델의 수식 인식 성능 평가를 위해 사용된다.

Q: 수식과 텍스트가 혼합된 경우 OCR 모델의 인식 성능은 어떻게 되는가?

연구 결과, 대부분의 OCR 모델은 수식과 텍스트가 혼합된 경우 한국어 인식 성능이 영어에 비해 현저히 낮아지는 경향을 보였다. 이는 수식과 텍스트가 혼용된 상황에서 기존 OCR 모델들이 정확한 인식을 수행하는 데 한계가 있음을 시사한다.

황태욱; 허인범; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황태욱 (충남대학교) 허인범 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 265 - 267 (3page)

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본 연구는 향후 교육용 AI 기술을 위해 수식 검출의 중요성을 강조하고자 합성 데이터셋을 구축하고 다양한 OCR 모델들의 성능을 평가하고 한계점을 확인하였다. 수식 검출 데이터셋은 17개의 나눔 폰트와 Faker 라이브러리를 활용하여 한글 및 영어의 랜덤 텍스트를 생성하고, ChatGPT를 활용하여 총 120개의 다양한 수식을 생성하여 구성되었다. 생성된 데이터셋은 수식만 포함된 데이터, 텍스트만 포함된 데이터, 그리고 수식과 텍스트가 혼합된 데이터를 포함하며, 각각 ... 전체 초록 보기

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