| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝 기반 이미지 텍스트 인식 및 기계번역 – 제주어 보존을 중심으로 한 표준어–제주어 기계번역 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning-based Text Recognition in Image and Machine Translation - Machine Translation for Preservation of Jeju Dialect |
| 저자(Author) |
윤지영
김동욱
부승빈
변영철
JiYeong Yun
DongUk Kim
SeungBin Bu
Yung-Cheol Byun
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 2102 ~ 2104 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
제주어는 한국어의 방언 중 가장 독특한 형태를 띄고 있다. 제주어의 형태나 표기의 특수성으로 ‘훈민정음’에 가장 가깝다고 불리는 제주어는 유네스코가 지정한 ‘사라지는 언어’ 5단계 중 아주 심각한 위기에 처한 언어로 분류됐다. 본 연구에서는 제주어를 보존하기 위한 방안을 제안한다. 그리고 실시간 이미지 프로세싱 OpenCV에 YOLO 알고리즘과 Tesseract를 이용하여 성능 비교 실험을 진행한다. 본 연구의 최종 목표는 Tesseract에서 추출한 텍스트를 이용하여, 공개된 AI hub 데이터 셋으로 표준어-제주어로 번역하는데 성능을 높이는 것이다. 이를 위하여, Yolov5로 표적 이미지 인식 하고 tesseract로 텍스트 검출한다. 딥러닝 기반 알고리즘으로 이미지 인식 정확도를 높이고, 자연어처리를 통하여 제주 방언으로 번역된다. OpenCV YOLO를 신경망으로 이미지에 있는 한글을 인식하며, 학습 데이터가 증가함에 따라 이미지의 텍스트 인식 정확도가 높아진다. |
영문내용
(English Abstract) |
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