Earticle

초록

영어

In this study, research on character recognition, which is one of the fields of computer vision, was conducted. Optical character recognition, which is one of the most widely used character recognition techniques, suffers from decreasing recognition rate if the recognition target deviates from a certain standard and format. Hence, this study aimed to address this limitation by applying deep learning techniques to character recognition. In addition, as most character recognition studies have been limited to English or number recognition, the recognition range has been expanded through additional data training on Korean text. As a result, this study derived a deep learning-based character recognition algorithm for Korean text recognition. The algorithm obtained a score of 0.841 on the 1-NED evaluation method, which is a similar result to that of English recognition. Further, based on the analysis of the results, major issues with Korean text recognition and possible future study tasks are introduced.

한국어

본 연구에서는 컴퓨터 비전의 분야 중 하나인 문자 인식에 관한 연구를 수행했다. 대표적인 문자인식 기법 중 하나인 광학식 문자 판독 기법의 경우 일정한 규격과 서식에서 벗어나게 되면 인식률이 떨어진다는 한계점이 있다. 따라 서 본 연구에서는 딥 러닝 기법을 적용해 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 또한 기존의 문자 인식 연구의 경우 대부분 영어 및 숫자 인식에 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 한글 인식을 위한 딥 러닝 기반 문자 인식 알고리즘을 제시한다. 알고리즘은 1-NED 평가 방법에서 0.841의 점수를 얻었으며, 이는 영어 인식 결과와 비슷한 수치이다. 본 연구를 통해 딥 러닝 기반 한글 인식 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며, 이를 통해 향후 연구방향에 대해 제시한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 서론
2. 선행연구
2.1 문자인식 기법
2.2 딥 러닝을 활용한 텍스트 인식 기법
3. 데이터와 알고리즘
3.1 학습 데이터
3.2 한글 인식 알고리즘
4. 학습 및 성능 평가
4.1 학습 방법 및 환경
4.2 성능 평가 방법
4.3 알고리즘 성능 평가
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 성상하 [ Sang-Ha Sung | 동아대학교 경영정보학과 박사과정 ]
• 이강배 [ Kang-Bae Lee | 동아대학교 경영정보학과 교수 ] Corresponding Author
• 박성호 [ Sung-Ho Park | 동아대학교 경영정보학과 박사과정 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620