21HS1900, 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발,
김정시
초록
본 논문에서는 한글, 영문, 숫자 및 특수 기호 4종의 글자들이 혼합된 필기체 이미지를 입력으로 하는 글자 인식 엔진의 구현 과정에 대하여 설명한다. 심층 학습 기반 신경망 모델 학습을 위한 대용량 데이타셋은 폰트 기반의 글자 이미지를 기반으로 데이타 증강 기법을 통하여 확보하였다. 글자 인식 엔진의 핵심부인 CNN 기반 심층신경망 모델은 고성능 GPU가 장착된 데스크톱에서 학습하였다. 학습이 완료된 신경망 모델의 인식 정확도는Top-1 accuracy 0.98의 성능을 보였다. 데스크톱에서 학습된 모델은 상대적으로 컴퓨팅 리소스가 한정된 임베디드시스템상에서 실행할 수 있도록 추론 기능만을 포함하는 심층 신경망 모델로 이식하였다. 임베디드 시스템에 이식된 심층 신경망 모델은 낱글자 인식 및 간단한 양식 내의 단어 인식을 위한 응용 프로그램에서 글자 인식 엔진으로 활용되었다.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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