The study into ancient artifacts originated from the age of King Zhen (真) in the Song Dynasty. The research by Liu Chang and Ouyang Xiu in the age of King Ren (仁) opened the fashion for epigraphy collection and appreciation to ancient artifacts. The academic notes in the Song Dynasty mainly discussed the context of three levels. Firstly, the collection of ancient artifacts. For example, Nenggai Zhaiwanlu of Wu Zeng and Yanxia Fangyan of Ye Mengde all described the collection of ancient artifacts in the Qin and Han dynasties. Secondly, historical research on epigraphy. For example, Mozhuang Manlu of Zhang Bangji and Rongzhai Suibi of Hong Mai all used the epigraphy and stone inscriptions to verify the history of ancient artifacts. Thirdly, the textual research on epigraphy such as Guangchuan Shuba of Dong You, Dongguan Yu lu of Huang Bosi. They all recorded the comments on the advantages and disadvantages of inscription or epigraphy while it also contained the comments on the characteristics of Chinese calligraphy art. The stone inscriptions stored in the academic notes of the Song Dynasty then become an important reference to studies on the Epigraphy of Song Dynasty, which not only provides an important proof for the construction of calligraphy or epigraphic history in the Song Dynasty but also expands the academic horizon for the research on epigraphy in the later generations that holds academic and historical significance.

필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.

이 글은 조선시대 귀신과 요괴는 어떤 모습이었으며 어떻게 변모해 갔는가 하는 궁금증에서 시작하였다. 이에 필기와 야담집, 그리고 몽유록과 소설 등에서 관련 기록을 살펴보았다. 귀신․요괴의 형상이 구체적으로 표현되기 시작한 것은 서사 적 이야기가 많이 수록된 조선초기 필기서인 용재총화 였는데 여기에서는 초자 연적 현상에 대한 설화적 경이를 주로 담고 있었다. 이후 임병 양란을 거치면서 문학작품에는 귀신과 요괴의 형상이 훨씬 구체적으로 드러나기 시작했으니 강도 몽유록 의 그로테스크한 귀신의 형상과 어우야담 에 실린 풍부한 요괴담이 그것 이다. 이들 작품은 참혹한 귀신과 요괴의 모습을 통해 부패하고 부정한 현실에 대해 비판하였다. 그런데 이와 같은 귀신의 형상은 18세기로 오면서 약화되었다. 그렇다고 이 시 기에 귀신담 자체가 약화된 것은 아니었으니 천예록 의 경우는 작품의 반 이상 이 귀신담으로 이루어졌다. 그러나 조선후기 강고해진 유교이념에 의해 귀신담은 주로 조상의 제사와 관련된 내용이 대부분이었고 요괴나 그로테스크한 귀신의 모 습은 필기․야담집에는 거의 사라지게 된다. 대신 19세기 이후 고전소설에는 원 귀형 여귀들이 등장하는데 이들은 뒤이어 1900년대 이후 완성된 여귀의 원형이 된다. 19세기 원귀형 여귀들은 이전 설화 속 여귀의 계승이며 조선후기 가부장적 이념 하에 여성에게 가해진 폭압을 의미한다. 1900년대 초중반에 가면 외국 영화의 영향과 60년대 이후 폭발적 인기를 끌었 던 전설따라 삼천리 의 영향으로 한국 공포 영화가 비약적인 발전을 이루게 된 다. 반복적으로 영화화 되었던 장화홍련전 의 경우 초기에는 고전소설의 내용과 동일하게 가정비극적 성격을 지녔다면 후기로 갈수록 공포영화적 기법이 확대되 어 괴기스런 원귀의 모습을 보인다. 바로 그것이 현재 우리가 익숙하게 알고 있는 그로테스크한 여귀의 형상이다. 현재 우리에게 친숙한 여귀의 모습은 근대 시각 문화가 발달한 1960년대 이후의 산물이다.