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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 이민호 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-11 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100015539 |
과제고유번호 | 1711119360 |
사업명 | STEAM연구(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-10-30 |
키워드 | 기계학습.문자검출.문자인식.문장번역.라키비움.machine learning.character detection.character recognition.sentence translation.Larchiveum. |
● 연구 목표 : 시대와 서체에 따라 다양한 형태의 문자로 작성된 전통기록물(고서, 고문서 등)을 스캔한 이미지로부터 문자를 인식한 후, 현대의 쉬운 한글 문장으로 자동 번역하여 제공하는 시스템을 구축.
● 연구 방법
- 이미지 영역의 초서 문자 인식 : AUGMIX등 다양한 데이터 증가법들을 통한 문자 인식 성능 향상.
- 한자-한글 문장 번역 : 고유명사와 비고유명사의 구분을 통해 Transformer기반의 번역 모델의 번역 결과 보완 등 성능 개선.
● 연구 결과
- 초서 이미지의 문자 인식률 약 9
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