연구진은 손글씨 텍스트 인식 기술 발전에도 불구하고, 고대 문자 연구에 필요한 시각적 측정 정보 접근성이 제한적이라는 문제점을 지적했어요.
새로운 딥러닝 아키텍처를 통해 라인 수준의 기록만으로 문자 프로토타입을 학습하고, 이를 기반으로 의미 있고 안정적인 고대 문자 측정 기준을 정의했어요.
연구 결과, 개발된 아키텍처는 기존 방식보다 정확한 문자 경계 상자 예측을 가능하게 하며, 문자, 이중 문자, 문자 간 간격에 대한 자동 측정 기능을 제공하여 고대 문자 연구에 기여할 수 있음을 입증했어요.