KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.2
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pp.73-78
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2021
Recently, as interest in deep learning has increased, many researches in various fields using deep learning techniques have been conducted. Studies on automatic generation of fonts using deep learning-based generation models are limited to several languages such as Roman or Chinese characters. Generating Korean font is a very time-consuming and expensive task, and can be easily created using deep learning. For research on generating Korean fonts, it is important to prepare a Korean font dataset from the viewpoint of process automation in order to keep pace with deep learning-based generation models. In this paper, we propose a Korean font dataset for deep learning-based Korean font research and describe a method of constructing the dataset. Based on the Korean font data set proposed in this paper, we show the usefulness of the proposed dataset configuration through the process of applying it to a deep learning Korean font generation application.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.189-191
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2001
폰트는 텍스트 정보를 기술하는 기본 요소로서 다양한 타입에 따른 독특한 감성정보를 내재하고 있다. 본 연구는 문서에 나타나 있는 영문폰트의 분포에 따른 감성정보 자동추출 시스템의 전처리 단계로서 문서상에서 특정의 폰트를 인식하는 모듈을 소개하고자 한다. 폰트 디자이너에 생성된 대부분의 폰트는 glyph data 라고 하는 2D boundary 좌표값에 의해 그 모양(Shape)이 결정된다. 이 데이터로부터 정의된 폰트밀도함수와 각 문자가 등장하는 보편적 확률 값의 linear combination으로부터 각 폰트를 식별할 수 있다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.11
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pp.473-482
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2021
Although several Hangul generation models using deep learning have been introduced, they require a lot of data, have a complex structure, requires considerable time and resources, and often fail in style conversion. This paper proposes a model CKFont using the components of the initial, middle, and final components of Hangul as a way to compensate for these problems. The CKFont model is an end-to-end Hangul generation model based on GAN, and it can generate all Hangul in various styles with 28 characters and components of first, middle, and final components of Hangul characters. By acquiring local style information from components, the information is more accurate than global information acquisition, and the result of style conversion improves as it can reduce information loss. This is a model that uses the minimum number of characters among known models, and it is an efficient model that reduces style conversion failures, has a concise structure, and saves time and resources. The concept using components can be used for various image transformations and compositing as well as transformations of other languages.
이 논문에서는 트루타입 폰트의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획 별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.683-684
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2017
본 논문은 실내용 LED 전광판 시스템에서 문자 출력을 위한 완성형 폰트 기법을 개선하기 위해 비트맵 이미지 픽셀의 색상값을 이용하여 실시간으로 폰트를 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 출력을 위한 문자 폰트를 사전에 정의해 저장하지 않고 텍스트를 비트맵 이미지로 변환한 후 이진화 하여 각 픽셀의 색상값을 이용해 출력 폰트를 실시간으로 생성하도록 한다. 실시간 폰트 생성 기법은 사전에 정의된 문자와 입력된 데이터를 비교하기 위한 과정이 생략되어 메모리 낭비를 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 사전에 정의되지 않은 다양한 형태의 문자를 입력받아 출력할 수 있기 때문에 문자 표현 방식이 다양해져 정보 전달 효과를 높인다.
본 논문에서는 레이져 마킹용 갈바노미터의 구동을 위하여 마킹에 필요한 벡터 폰트의 개발환경 구축하고, 만들어진 벡터 폰트를 PC와 구동 장치간의 통신용 인터페이스를 제작하여 갈바노미터(galvanometer)에 송신, 출력할 수 있도록 하였다. 벡터 폰트의 곡선 처리는 베지어(Bezier) 함수를 사용한 외곽선 폰트(outline pent)를 사용하였다. 폰트 에디터를 이용하여 문자를 작성한 후 문자의 외곽선 정보를 인터페이스 카드에 보내고, 이 데이터를 D/A 변환기를 통해 갈바노미터 구동장치를 구동하고, 레이져를 갈바노미터 반사경에 조사하여 폰트를 출력할 수 있도록 하였다. 인터페이스 카드는 16비트 D/A변환기를 이용하여 PC의 ISA버스를 이용하였다. 실험을 통해 개발된 장치의 구동이 올바르게 동작함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.233-235
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2011
Because of various style-sheet and Korean-Fonts, converting from WYSIWYG types of HTML data to forms of PDF has many limitations. In print-work areas, for printing specific fonts, it has to use CMYK colors instead of RGB colors. This paper describes about the process to make web font to printing PDF files, which is high resolution image captured document based on HTML, by using COM component feature of hardware.
이 논문에서는 트루타입 폰트(TrueType Font)의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.
최근 많은 분야에서 사용되고 있는 RF(Radio Frequency)를 이용하여 원거리에서 무선으로 소형전광판에 문자 데이터를 보낼 수 있도록 하여 손쉽게 문구를 바꿀 수 있는 광고용 전광판을 구현하였다. 구현된 전광판은 소프트웨어 부분과 하드웨어 부분으로 나누어서 살펴보면, 사용자로부터 전광판에 표시하려는 문장을 IBM PC에 입력 받아서 전광판으로 송신하도록 하는 윈도우용 프로그램과 전광판에 표시될 데이터를 무선으로 수신 받아서 전광판에 표시하도록 해주는 프로그램이 전광판에 사용되는 소프트웨어가 되겠다. IBM PC에서 전광판으로 데이터를 보내고 전광판에서 그 데이터를 받기 위해서 RF모듈을 사용하였고, 전광판에 수신된 데이터를 전광판에 표시하기 위해서 마이크로컨트롤러를 사용하였다. 구현된 전광판은 16×16크기의 도트 매트릭스를 각각 12개씩 사용하여 문자열 2줄을 표시할 수 있도록 제작하였다. 한 문자를 표현하는데 한 개의 도트매트릭스가 사용되므로 표시될 문자는 16×16도트에 맞는 문자 폰트를 가지며, 문자 폰트를 나타내는 방법은 완성형과 조합형이 있으나 프로그램을 간단히 하기 위해서 완성형을 사용하였다.
Kim, Ye-Jin;Lee, Soo-Yeon;Sim, Kyu-Min;Jun, Kyung-Koo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.946-949
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2019
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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