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효과적인 필기체 인식을 위한 인공지능 알고리즘

Artificial Intelligence Algorithms for Identification of Handwriting

한국방송공학회 2016년도 추계학술대회, 2016 Nov. 04, 2016년, pp.151 - 153  

김승주 ,  이재영 ,  한종기

초록
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최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 필기체 인식을 인공지능 알고리즘을 통해 실험해 보았다. 두 가지의 방법으로 실험해 보았는데, Neural Network는 단순히 input data를 입력받아 output를 산출해 내고 학습시키는 알고리즘이다.
  • 본 논문에서는 머신러닝 기법 중 하나인 인공지능 알고리즘 Neural Network와 Convolution Neural Network를 가지고 필기체 인식을 다루고 그 실험 결과를 비교하였다.
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