저학년 아동 학습지 자동 채점을 위한 딥러닝 기반 한글 손글씨 인식 모델 (A deep learning-based Korean handwriting recognition model for automatic grading of low-grade children's workbook)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 데이타베이스연구 / 39권 / 1호 / 85 ~ 95페이지
· 저자명 : 김문현, 김영호, 김영국

초록

코로나19로 인해 사람들이 직접 만나는 것을 자제하게 되었고 온라인 교육에 대한 관심이 높아졌다. 초등학교 저학년 어린이의 경우 과제나 시험 등의 제출물을 손글씨 답안으로 제출하도록 하고 있고, 실제 교육업체는 이러한 답안을 수작업으로 채점해 왔지만, 점점 늘어나는 수요와 인건비 상승에 대처하기 위해서 손글씨 답안을 자동으로 채점하고자 하는 니즈가 있다. 손글씨를 자동으로 채점하기 위해서는 우선 손글씨를 컴퓨터가 인식할 수 있는 형태의 텍스트로 변환할 필요가 있는데 이와 관련된 연구로는 딥러닝을 이용한 손글씨 인식 연구가 있다. 하지만 기존 한국어 필기체 인식 기술은 성인의 글씨로 개발되어 어린이 글씨체를 인식하는데 정확도가 낮다. 따라서, 본 연구에서는 실제 어린이의 한글 손글씨를 활용하여 어린이 손글씨에 최적화된 인식 모델을 개발하였으며, 어린이 손글씨 인식에 있어서 기존 모델과 비교하여 20%p 이상 높은 정확도를 얻었다. 또한 개발된 모델을 적용하고, 오인식 답안을 빠르게 수정할 수 있는 기능을 포함한 어린이 학습지 자동채점시스템을 구현하였으며, 이 시스템을 사용할 경우 실제 사람이 수동으로 학습지 답안을 채점하는 경우보다 총채점 시간을 1.8배 이상 단축할 수 있음을 확인하였다.

영어초록

Due to COVID-19, people have refrained from meeting in person and interest in online education has increased. In the case of children in the lower grades of elementary school, assignments and tests are required to be submitted as handwritten answers, and actual education companies have been scoring these answers manually, but there is a need to automatically score handwritten answers to cope with increasing demand and labor costs. In order to automatically score handwriting, necessary to convert handwriting into text in a form that can be recognized by a computer, and a related study is a study on handwriting recognition using deep learning. However, existing Korean cursive recognition technology has been developed into adult handwriting and is less accurate in recognizing children's handwriting. Therefore, in this study, a recognition model optimized for children's handwriting was developed using actual children's Korean handwriting, and the accuracy of children's handwriting recognition was more than 20%p higher than that of the existing model. In addition, it was confirmed that the user could reduce the total scoring time by scoring 1.8 times faster than the actual person's scoring time through the automatic answer scoring system by devising a method of checking and correcting only the incorrect answers.

참고자료

· 없음