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한미란(Mi-ran Han),김세호(Se-ho Kim),이승인(Seung-in Lee),조광희(Kwang-Hee Cho),김근희(Keun-Heui Kim),김종배(Jong-Bae Kim) 한국IT서비스학회 2019 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.2
손글씨를 인식하기 위하여 여러 방면의 노력들이 존재하여왔다. 손글씨를 인식하기 위한 예로는 일어 영어 숫자 등등 다양한 방면의 논문들이 존재하고 있다. 다만 어린아이들과 같은 경우는 인식에 대한 어려움이 존재하기에 이러한 것을 극복하기 위하여 우리는 Deep learning 기술을 사용하였다 사용한 기술은 SLR, ANN, CNN 총 3가지 기법을 사용하여 정확도를 측정하였고 그 결과 SLR은 91% 두 개의 층을 더 넣어준 것은 93% CNN은 95%로 가장 높은 성능을 보였다.