파이썬 기반 인공신경망 구현과 손글씨 이미지 인식 분석

1. 서론

파이썬 기반 인공신경망을 활용한 손글씨 이미지 인식 시스템 구축 및 성능 평가에 대한 연구를 수행하였다. 컴퓨터 비전 분야에서 손글씨 인식은 자동화된 문서 처리, 우편물 분류, 의료 영상 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 이 연구에서는 인공지능 기반 손글씨 인식 시스템을 구축하고 그 성능을 평가하여 향후 개선 방향을 제시하는 것을 목표로 한다. MNIST 데이터셋을 사용하여 모델 학습 및 평가를 진행하고, 하이퍼파라미터 최적화를 통해 높은 인식 정확도를 달성하고자 하였다. 이를 통해 딥러닝 기반 이미지 인식 기술에 대한 이해도를 높이고 실제 응용 가능성을 확인하고자 하였다. 본 연구는 딥러닝과 이미지 처리에 대한 이론적 배경과 실제 구현 경험을 바탕으로 진행되었다. 특히 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 중심으로 연구를 진행하며, 실험 결과를 바탕으로 합성곱 신경망(CNN)과 같은 다른 모델을 활용한 추가 연구의 필요성을 논의한다.
MNIST 데이터셋은 0부터 9까지의 손글씨 숫자 이미지 6만 개의 훈련 데이터와 1만 개의 테스트 데이터로 구성되어 있으며, 각 이미지는 28x28 픽셀의 흑백 이미지이…