한글 손글씨를 인식 및 번역하는 모바일앱 만들기  

TensorFlow를 활용하여 한글 손글씨를 인식하고 번역하는 모바일 애플리케이션 작성하기

Last updated

한글은 단어를 구성하는 고유한 문자들이 수 천가지가 있습니다. 이 과정에서는, TensorFlow와 Watson Language Translator를 사용하여 단말에 한글을 그리면 이를 인식하고 번역하는 Android 앱을 만드는 방법을 학습합니다.


상단의 ‘코드 보기’버튼을 클릭하면 GitHub에서 한글 README 파일을 선택하여 보실 수 있습니다.

By Paul Van Eck

Overview

한국어를 표현하는 한글은 19개의 자음과 21개의 모음 문자를 가지고 있습니다. 이 문자들을 조합하면 최대 11,172개의 음절과 글자들을 표현할 수 있지만 그 중 일부만이 주로 사용됩니다.

이 과정에서는, 여러분만의 한국어 훈련 데이터를 생성하는 과정을 진행하며, 가장 일반적인 한글 손글씨 글자 중 일부를 구별할 수 있도록 TensorFlow 모델을 훈련하게 됩니다. Android 애플리케이션을 빌드하고 실행하여 모바일 단말에서 한글을 그리며 훈련된 모델을 이용하여 인식된 문자들을 얻게 됩니다. 그런 다음, 애플리케이션에서 한글 단어 또는 문장을 작성한 다음 Watson Language Translator 서비스를 사용하여 번역 할 수 있습니다.

Flow

  1. 데이터 생성에 필요한 몇몇의 한글 글꼴을 다운로드합니다.
  2. 글꼴로부터 생성된 이미지들을 TensorFlow 모델에 입력하여 훈련합니다.
  3. Android 단말에서 한글을 그립니다.
  4. 그려진 문자는 이전에 훈련되었던 TensorFlow 모델과 Android TensorFlow Inference 인터페이스를 사용하여 인식됩니다.
  5. 한글로 분류된 문자열은 Watson Language Translator 서비스로 전달되어 영어로 번역됩니다.

Components

Technologies

인공 지능

인간처럼 이해, 추론, 학습, 상호작용이 가능한 인지 기술

Mobile

모바일 사용자를 위해 특별히 디자인된 애플리케이션을 개발하고 참여를 가능하게 하는 환경

Related Blogs

귀하가 입력한 쇼트코드 검색조건에 매치되는 포스팅이 존재하지 않습니다.

Related Links

TensorFlow 모바일

다른 플랫폼들을 지원하는 TensorFlow 모바일에 대한 정보 (영문)