학습데이터 유형에 따른 CNN기반 한글 손글씨 인식 모델 성능 비교
Comparison of CNN-based Korean Handwriting Recognition Model Performance by Training Data Type
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초록
4차 산업혁명과 정보통신기술의 급속한 발전은 교육 환경 전반에 디지털 대전환을 야기하고 있다. 특히 2022 개정 교육과정 에 따라 디지털 교과서의 도입이 일부 학교에서 운영되고 있으며, 이에 따라 스마트 디바이스를 활용한 교수-학습 활동이 점차 확대되고 있다. 이러한 변화는 교수자와 학습자 간의 상호작용 방식에도 영향을 미치며, 교육 현장의 디지털화가 본격화되고 있음을 시사한다. 본 연구는 중학생 손글씨 데이터에 최적화된 CNN 기반 인식 모델을 개발하고, 데이터셋 유형에 따른 성능 차 이를 비교하였다. 특히 전이학습을 적용한 모델 3은 97.64%의 정확도와 높은 F1-score를 기록하며, 실용적인 교육 도구로서의 활용 가능성을 보여주었다.
Abstract
The rapid advancement of information and communication technologies driven by the Fourth Industrial Revolution has led to acomprehensive digital transformation in the educational environment. In particular, with the implementation of the 2022 revisednational curriculum, digital textbooks are being introduced in some schools, and the use of smart devices in teaching and learningactivities is gradually expanding. These changes are also affecting the modes of interaction between instructors and learners, indicating the full-scale digitalization of educational settings. This study developed a CNN-based recognition model optimized for middleschool students’ handwriting data and compared its performance according to different types of datasets. Notably, Model 3, whichapplied transfer learning, achieved an accuracy of 97.64% and a high F1-score, demonstrating its potential for practical applicationas an educational too.