물론 , 광학 문자 인식 을 수행 할 때 , 특허 도면 에 빈번 하 기 나타나 는 숫자 , 문자 및 기호 에 대한 인식 율 을 높이 기 위해 머신 러닝 을 사용 할 수 있 다 . 이 를 위해서 , 먼저 숫자 , 문자 및 기호 별 로 다량 의 데이터 를 수집 ( 예 , " 숫자 "" 2 "" 로 인식 되 어야 할 숫자 "" 2 "" 에 대응 될 수 있 는 부분 이미지 들 ( 도면 이미지 에서 숫자 2 에 해당 하 는 부분 만 발췌 하 여 별도 의 이미지 파일 로 저장 하 는 방식 으로 생 성 및 수집 됨 ) ) 한다 . 이어 ", 수집 데이터 를 훈련 용 데이터 ( training set ) 와 테스트 데이터 ( test set ) 으로 나누 고 ( 경우 에 따라서 는 검증 용 데이터 ( validation set ) 를 별도 로 준비 할 수 있 음 ) , CNN ( convolution neural network ) 등 과 같 은 딥 러닝 알고리즘 또는 기타 머신 러닝 알고리즘 을 적용 하 여 학습 을 진행 시켜 특허 도면 에 나타나 는 도면 부호 의 인식 에 특화 된 이미지 인식 알고리즘 ( 모델 ) 을 생성 한다 . 이 어 , 생성 된 이미지 인식 알고리즘 을 광학 문자 인식 루틴 에 포함 시킨다 . 광학 문자 인식 과정 에서 , 특정 한 이미지 블록 이 문자 또는 숫자 인지 와 어떤 문자 또는 숫자 인지 를 결정 하 는데 , 도면 부호 의 인식 에 특화 된 이미지 인식 알고리즘 ( 모델 ) 이 사용 될 수 있 다 . 도면 부호 의 인식 에 특화 된 이미지 인식 알고리즘 ( 모델 ) 을 통하 여 , 통상 적 인 광학 문자 인식 알고리즘 보다 더 정확 하 고 합목적 적 인 도면 부호 의 인식 이 가능 하 게 된다 .