단어내의 글자들을 교환하여 제시할 경우 원래의 단어로 혼동하는 현상인 글자 교환 효과에 대한 연구가 활발하다. 이는 글자교환 효과에 대한 연구가 시각단어 재인시 글자가 어떻게 부호화 되는지와 단어재인 초기과정에 영향을 주는 변인과 처리과정에 대한 정보를 제공하기 때문이다. 본 소고에서는 글자교환 효과에 대한 기존의 설명 모형들을 살펴보고, 하향적 인지적 처리를 반영하는 모형의 필요성을 논의하였다. 특히 한글 처리의 경우, 글자의 위치가 정해져 있지 않고 유동적이라고 보는 기존의 모델들과 달리 하향식으로 글자의 위치가 어휘 하위 단위인 초성, 중성, 종성으로 지정되어 있다는 가정이 필요하다. 따라서 이에 기반한 모형을 탐색하고 추후 연구방향을 논의하였다.
한글 첫소리 글자를 적은 전화기 숫자판에서 바람직한 글자 배열 원칙을 살펴 본 뒤, 글쓴이의 안을 제시하였다. 이 숫자판은 주로 상호를 칠 때 쓰게 될 것인데, 한글 소리마디를 제대로 넣을 수 있는 소리마디 (전화기) 숫자판과의 관계, 앞으로의 추진 방향 등에 대하여도 살펴보았다. 구체적으로, 1) 첫소리 글자 숫자판과 소리마디 숫자판을 모두 수용할 수 있도록 KCS 44 를 고치고, 2) 일반 사람들도 쉽게 쓸 수 있는 간단한 글자 배열과 치는 방식을 찾고, 3) KCS 44 의 첫소리-가운뎃소리 글자 숫자판 대신, 첫소리 글자 숫자판으로 나아가야 하고, 4) 첫소리와 가운뎃소리 글자만 배열하였는데, 끝소리 글자까지 배열하는 방안도 신중히 검토해야 한다고 본다.
글자체파일의 무단 이용이 사회적으로 문제가 되고 있다. 이러한 가운데, 우리 법원은 글자체파일을 컴퓨터프로그램으로 인식한다. 글자체를 컴퓨터에서 이용할 수 있도록 디지털화한 글자체파일이 컴퓨터프로그램인가? 이러한 인식은 컴퓨터프로그램과 데이터를 구별하지 못 함으로써 발생하는 것이다. 반면, 전문가들의 인식은 글자체파일을 컴퓨터프로그램으로 인식하지 않는다. 이와 관련하여, 2014년에 INI파일이 컴퓨터프로그램이 아니며, 단지 데이터 파일에 불과하다는 판례가 있었다. 특히, CAD 파일들 역시 외형상 지시명령을 포함하고 있다는 점에서, 대법원의 태도는 컴퓨터프로그램과 데이터 간의 구별을 어렵게 할 뿐이다. 대법원의 판결은 변경될 필요가 있다. 아울러, 글자체파일을 보호하기 위한 새로운 법제도가 마련되어야 한다.
전광판을 통해 이미지를 표시할 때 이미지를 구성하는 각 화소에 대응하는 도트들 별로, 모두 일정한 밝기로 색상을 출력하기 때문에 이미지 내에 다양한 색상이 포함되어 있는 경우, 상대적으로 밝은 색상이 어두운 색상보다 더 밝게 보이는 문제를 가지고 있다. 또한 기존의 전광판들은 전광판을 통해 글자를 표시할 때 글자의 크기에 관계없이 모두 일정한 밝기로 글자를 표시하기 때문에 상대적으로 작은 글자가 큰 글자에 비해 잘 보이지 않는 문제가 있다. 우리는 전광판을 통해 이미지를 표시할 때, 해당 이미지 내의 다양한 색상들에 따라 부분적으로 전광판의 각 도트들의 휘도를 서로 다르게 출력하고, 전광판을 통해 글자를 표시할 때, 글자의 크기 별로 휘도를 서로 다르게 출력함으로써, 전광판을 통해 표시되는 정보에 대한 가독성을 향상시킬 수 있는 RICS 시스템을 설계한다.
본 논문은 기존 폰트 디자인을 고찰하여 한글과 라틴 알파벳 디자인의 형태 유사성을 향상시키기 위한 기초 자료를 제공한다. 고찰을 위해 윤디자인 대표 폰트 20종을 선정하였다. 형태적 관점에서 글자 디자인적 유사성을 찾기 위해 낱자, 낱글자, 낱말, 문장을 기준으로 고찰하였다. 윤디자인 대표 폰트 20종의 한글과 라틴 알파벳 글자 디자인의 결과는 다음과 같다. 첫째, 낱자(자소) 디자인은 동일한 형태이지만, 크기와 비례가 변화할 수 있다. 둘째, 낱글자(음절) 디자인은 낱글자 전체의 디자인을 위해 부분적으로 다른 형태를 디자인할 수 있다. 셋째, 낱말(단어) 디자인은 낱말의 우월효과를 고려하여야 한다. 넷째, 문장의 디자인은 글줄의 흐름을 고려하여 글자의 크기, 비례와 기준선을 디자인하여야 한다.
본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.
이 논문에서는, 기존에 존재하는 글자체의 커브 데이터를 분석하여 같은 글자를 붓글씨로 서예를 하듯이 다시 써낸 듯한 효과를 낼 수 있는 방법을 제안한다. 글자를 형성하는 위상적인 뼈대를 커브로 쪼개어, 글자 하나를 여러 획으로 분리하여 표현한 후에, 각 획에 해당하는 커브의 차원 수와, 길이와 곡률을 이용하여 붓의 궤적을 자동적으로 생성해 내는 방법이다. 붓의 궤적이 표현될 방법을 기존 글자 데이터를 이용해서 어떻게 조작 경로를 자동적으로 만들어 붓글씨 팔적을 생성해낼 것인지가 풀어내어야 할 문제이다.
한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.
만주 문자는 세로로 씌여지며 한 단어 안에서는 띄어쓰기 없이 이어져 있기 때문에 문자를 인식하기 전에 글자영역 분리와 글자를 이루는 단위를 분리해 내는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 글자영역을 추출하고 글자의 단위를 끊어내는 전처리 방법을 기술한다. 기존 연구가 단어별 또는 문자단위로 인식하는 방법을 전제로 하거나, 이어져 있는 글자의 줄기를 없앤 후 남는 부분으로 인식하는 것과 달리, 본 방법은 인식 가능한 단위별로 글자를 끊어낸 다음 그 단위의 합성으로 글자를 인식하는 방법에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증하였다.
2음절 한자 합성어의 어휘판단에서 형태소 처리와 글자 처리의 역할을 조사하였다. 실험 1의 단어에 대한 반응에서는 어두와 어말 위치 모두에서 형태소 빈도의 효과는 나타나지 않았으나, 비단어에 대한 반응에서는 글자 빈도의 효과와 글자-형태소 대응의 효과가 나타났다. 빈도가 높은 글자를 포함하는 비단어일수록 반응시간이 길었고, 글자-형태소의 대응이 불투명한 비단어일수록 반응시간이 길었다. 실험 2에서는 실험 1에서 나타난 글자-형태소 대응의 효과를 단어에서 직접 관찰하고자 하였다. 그 결과, 단어 자극에 대해서도 글자-형태소 대응이 불투명할수록 어휘 판단이 느렸으며, 비단어 자극에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 본 연구의 결과는, 글자-형태소 대응이 불투명한 단어의 경우 다양한 형태소를 활성화시키게 되고, 그 결과 형태소의 파악은 늦어지고, 결국은 단어 인지의 지연으로 연결된다는 주장을 지지한다. 실험 결과를 바탕으로 하여 한글 표기 한자어의 인지에서 형태소 위치 효과, 글자 빈도의 역할 등에 대해서 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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