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필기인식을 이용한 수식 계산기

저작시기 2012.09 |등록일 2014.07.17 | 최종수정일 2017.04.14 파일확장자압축파일 (zip) | 15페이지 | 가격 10,000원

목차

1. 서론
1.1 동기

2. 본론
2.1 Preprocessing & Feature Extraction
2.2 Segmentation
2.3 Parsing

3. 결과
3.1 학습 데이터
3.2 기능
3.3 검증방법
3.4 실험결과

4. 결론

5. 참고문헌

6. 졸업작품 후기

본문내용

이공 계열 학문에 입문하는 학생들은 수식 계산을 위해 공학용 계산기를 사용하는데 그 사용법의 난해함 때문에 애를 먹는 학생들이 대부분이다. 나중에 익숙해지면 편하게 쓸 수 있지만 평소에 잘 사용하지 않는 수식을 쓰려고 하면 매뉴얼을 찾아보거나 계산기와 씨름하는 것을 피할 수 없다. 이러한 고충을 해결하기 위해서 사람이 쓰는 수식 자체를 인식해서 그 답을 바로 알려주는 계산기가 있으면 편리하겠다는 생각을 하였다.
Online, Offline 필기 인식 방식이 존재하는데 본 작품에서는 시간 정보를 추가로얻을 수 있는 장점 때문에 Online 필기 인식 방식을 채용하였다. 기존 연구에서 제안되었던 Smoothing, Resampling 등의 입력 값의 전처리 방법들과 필기 인식에서 자주 사용되는 SVM 학습 알고리즘, 자체적으로 고안해낸 Segmentation, Parsing 부분을 하나로 조합하여 ‘필기 인식을 통한 수식 계산기’ 를 구현하였다.

<중 략>

최종 보고서를 마무리하고 있는 지금 시원섭섭한 감정이 무엇인지를 몸소 느낄 수 있었다. 공대생이기 때문에 꽤나 복잡한 프로젝트도 몇 번 해봤지만 한 작품을 완성시키기 위해 장장 몇 개월 동안 달려온 것은 정말 특별한 경험이었다. 문자 인식이라는 것은 말로만 들어봤지 관련 수업을 듣거나 코드를 짜본 것도 아니었는데 단순히 학습 알고리즘을 응용해보고 싶다는 마음에서 과감히 졸업작품으로 도전하였다. 사전 지식이 전무한 상태였는데 설상가상으로 공개되어 있는 코드도 찾을 수 없었다. 때문에 관련 논문을 찾아가며 힘들게 코딩하면서 내가 왜 이런 주제를 골랐는가 후회도 많이 했다. 그러나 완벽하지는 않지만 어느 정도 형태를 잡아가는 작품을 보니 그래도 해냈다는 성취감이 생겼다.

참고 자료

Combining Neural Networks and Context-Driven Search for On-Line, Printed Handwriting Recognition in the Newton, LS Yaeger, 1998
Preprocessing Techniques for Online Handwriting Recognition, BQ Huang, 2007
On-line Handwriting Recognition with Support Vector Machines : A Kernel Approach, C Bahlmann, 2002
Directional features in online handwriting recognition, Claus Bahlmann, 2005
Mathematical expression recognition: a survey, Kam-Fai Chan, Dit-Yan Yeung, 2000
문자인식 - 이론과 실제 I권, 이성환, 1994

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