Optimization of fore-end filter for CNN to recognize the handwriting

필기체 인식을 위한 CNN 구현에서 입력단 필터의 최적화

영상 신호에 대해 인공지능적인 프로세스를 수행하는 방법들 중에 우수한 성능을 나타내면서 주목을 끌고 있는 방법으로 Convolution Neural Network(CNN)이 있다. 이를 구성할 때 전반부는 convolution network로 구현되고, 후반부는 Neural Network(NN)로 구현된다. 이때, 전반부에서 convolution 과정을 수행하기 위해 다양한 필터가 사용되는데, 이 필터들의 초기값에 따라 CNN의 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 CNN의 성능을 향상시키기 위해 convolution network의 초기값을 설정하는 방법에 대해 제안하며, 이를 컴퓨터 실험을 통해 증명하기 위해 필기체 인식이라는 응용 알고리즘을 구현하였다.