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딥러닝 기반의 초서 인식 서비를 위한 프레임워크 개발 및 검증
뉴스등록일시 [2020-07-10 09:35:48]

 

연구요약

우리 연구의 목적은 다른 사물을 인식하고 분별하는 것에 사용되고 있는 인공지능의 딥러닝 초서 글자 인식에 활용하기 위해 프레임워크 개발하고 검증하는 것이다.
추진 전략은 크게 4가지 업무 프로세스 (기초 자료 수집 단계, 초서 분석 단계, 초서 선별 및 데이터베이스 구축 단계, 그리고 딥러닝 기반 초시 인식 플랫폼 구축 및 알고리즘 개발 단계)와 10단계의 작업 프로시저로 구성된다.
첫 번째 단계에 궁극적인 데이터베이스의 확립을 위해서 자료 풀을 조성한다. 대상이 될 수 있는 중국과 일본에서 간행된 초서 사전, 역대 초서 비첩(碑帖), 지금까지 탈초가 된 한국 고문서의 목록을 포함시킨다. 공동 워크숍을 통해 한자 서체에 대한 기본적인 지식과 딥러닝 기술의 기초 지식을 교환하고 앞으로의 과제 추진 과정에 대한 이해를 도모한다.
두 번째 단계에서 초서가 어떻게 이미지로 구현될 수 있는지 프로그램에 적용 가능한지 검토한다. 씨앗형 예산에 맞추어 표본이 될 수 있는 백여 개의 글자를 선별, 서예가에 따라 어떻게 쓰였는지, 역대 서첩과 자전, 비첩 등에서 용례를 분석한다.
세 번째 단계에서 구상한 프로세싱이 따라 초서 인식 서비스 프레임워크를 개발하기 위해 딥러닝 환경을 구축하고, 영상처리(이미지) 프로세스인 OpenCV 및 딥러닝 알고리즘을 개발하고 이를 통한 앱 기반의 프로토타입을 설계한다. 또한 딥러닝 기반의 초서체 인지 및 이를 학습하기 위한 학습 데이터 수집 및 초서체 데이터베이스 구축을 통한 앱 환경의 프로토타입을 개발한다. 한편 개발한 알고리즘에 대한 성능을 평가하고 초서 인식 학습이 가능한 지 검증을 한다. 또한 초서 인지 모델을 제공하여 학습 과정을 반복하여 딥러닝 성능을 검증한다. 이 결과를 프로토타입의 개선에 반영하여 다시 평가한다.
네 번째 단계에서는 프로토타입 설계가 확정된 이후 이를 구현하고 이에 대한 단위 테스트 및 통합 테스트를 진행하여 개발한 프레임워크에 대한 초서 인지 인식률에 대한 평가와 검증을 실시한다.
우리 연구의 프레임워크의 핵심은 크게 3가지(“User Interface”, “Image Processing Module”, 그리고 “Deep Learning Module”)로 구성된다. “User Interface”에서는 사용자가 초서를 인지하기 위한 방법으로 스마트 폰이나 태블릿 PC를 이용한 초서 사진을 입력 값으로 넣을 수 있는 안드로이드 기반의 앱을 개발한다. 또한 “Image Processing Module”에서는 다양한 초서를 수집‧분류하고 저장하며, OpecCV를 통해 초서 이미지의 전처리를 수행한다. 그리고 “Deep Learning Module”에서는 초서 이미지를 텍스트로 추출하기 위한 방법으로 이미지 식별과 이를 텍스트로 인지하기 위한 분석기를 개발하며, 또한 이미지를 텍스트로 변환하기 위한 알고리즘을 개발하고 턴서플로우(또는 욜로)의 딥러닝 엔진을 통해 초서에 대한 학습을 진행한다.
우리 연구진은 초서 자료 수집을 위한 초서 팀과 초서 인지 프레임워크 개발을 위한 딥러닝 개발 팀으로 구성되어 두 팀이 유기적으로 협동‧교류하여 연구를 진행할 것이다.

선정년도

2018

연구기간

1 년 (2018년 09월 01일 ~ 2019년 08월 31일)

연구책임자

구지현

연구수행기관

선문대학교

공동연구원 현황

김봉재(선문대학교), 허경진(연세대학교), 김정동(선문대학교)

원문

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리포터 by cj100
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