딥 러닝 기법을 이용한 쿠르드어 손글씨 문자 인식

글자 인식은 영상 처리 및 패턴 인식 분야에서 활발하고 도전적인 연구 분야 중 하나이다. 이 기술은 시각 장애인을 위한 독서 보조 장치, 은행 수표의 자동 판독 및 처리, 손글씨 문서를 검색 가능한 형태로 변환하고, 구조화된 텍스트로 변환하는 등 다양한 응용 분야를 가지고 있다. 또한 영어, 중국어, 아랍어, 페르시아어 및 기타 여러 언어에 대해 글자 인식 시스템은 높은 정확도를 기록해 왔다. 그러나 오프라인 쿠르드어 손글씨 인식을 위한 시스템은 아직 존재하지 않는다. 본 논문에서는 딥러닝 기법을 활용하여 쿠르드어 알파벳(소라니어)의 손글씨 문자를 인식할 수 있는 모델을 설계하고 개발하는 시도를 한다. 쿠르드어(소라니)는 34개의 문자를 포함하며, 주로 아랍어/페르시아어 기반의 문자 체계를 사용하지만 개량된 알파벳을 적용한다. 본 연구에서는 손글씨 인식 시스템에서 우수한 성능을 보여온 딥 컨볼루션 신경망(DCNN) 모델을 활용하였다. 이를 위해 손글씨 쿠르드어 문자를 포함한 종합적인 데이터셋을 구축하였으며, 이 데이터셋은 4만 장 이상의 이미지를 포함하고 있다. 생성된 데이터셋은 딥 컨볼루션 신경망 모델의 분류 및 인식 작업을 위한 학습에 사용되었다. 제안된 시스템의 실험 결과는 만족스러운 인식 수준을 보였다. 테스트 결과 정확도는 96%로 나타났으며, 학습 정확도는 97%를 기록하였다. 실험 결과를 종합적으로 분석한 결과, 제안된 딥러닝 모델이 우수한 성능을 발휘하고 있으며, 다른 언어의 손글씨 인식 시스템과 유사한 수준의 성능을 달성하고 있음을 확인할 수 있다.