효율적인 정보전달이란 글꼴 자체의 모양뿐만 아니라 본문 배치에 함께 사용되는 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 본문의 가독성에 대한 연구는 주로 글자모양, 글줄길이, 글자크기, 글줄간격 등을 조작하여 읽기 시간을 측정한 것이거나 시각적 이미지 및 선호도 조사였다. 본 논문에서는 컨조인트 분석을 사용하여 가독성에 영향을 미치는 요인들이 본문 선호도판단에 미치는 상대적 중요도를 살펴보았다. 글자넓이가 가장 중요한 요인이었고, 글자크기, 글자모양, 글줄간격, 글자간격 순서로 나타났다. 글줄길이는 그다지 중요하지 않은 것으로 나타났다. 이런 결과는 전달수단으로서의 기능적인 한글 타이포그라피에서 인간의 선호를 어떻게 고려해야 하는지에 대한 이해에 도움을 줄 것이다.
Each cultural community has developed a variety of fonts to express their own language and characters. Hangul has also diversified its font shapes through changing the composition ratio and look of the consonants and vowels. Rather, thanks to the variety of these fonts, a considerable amount of time and effort must be devoted to the selection of a specific font shape. This is related to the fact that the current Hangul service and classification system process the font only with its name or the name of the manufacturer. It means that there is no consensus about the font shape classification system for Hangul. In this study, we propose a shape property set that can be a basis for classifying Hangul fonts. The font shape property set was generated by performing statistical analysis with features which have been studied by the font design experts and was verified through questionnaire using representative fonts based on the classification scheme defined by the Hangul font design classification system standard. This study is meaningful in that it is a study on shape classification properties of K-means and PCA statistical techniques based on font data rather than design field study.
본 연구는 ASCII 코드중에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달점(ˇ)으로 할당, 글꼴을 제작하여, 사용자가 국어 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 한글단어, 문장, 문서를 문자열(string)로 입력받아 알고리즘화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 현행 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 테이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 설계하였으며, 예외어 처리, 화면색상 및 풀다운 팝업 메뉴 방식을 지원, 마우스 활용 방식을 채택, 사용자 편리성을 제공하였으며, 다양한 서체, 글꼴 확대 및 축소, 이단ㆍ혼합 인쇄기능 등을 고려 C언어를 이용하여 구현하였다.
아리따' 글꼴 개발은 기업의 타이포그라픽 아이덴티티를 구축하는 방법과 그 결과를 제시한 프로젝트로써, 아모레퍼시픽의 차원 높은 기업문화를 실현하기 위해서 타이포그라픽 아이덴티티 전략을 수립하고 일차적으로 전용 활자꼴 '아리따'를 개발했다. 해당기업의 핵심가치인 '나눔과 모심'을 추구하기 위하여 타이포그라픽 기능을 최대로 전개할 수 있는 본문용 활자꼴에 초점을 맞추었다. 아모레퍼시픽의 타이포그라픽 아이덴티티 구축을 위해서는 기업에 대한 이해와 활자꼴의 새로운 방향을 제시할 수 있는 경험과 연구 성과, 결과물의 활용성과 객관성을 확보할 수 있는 감수능력, 그리고 완성도 있는 활자꼴 제작 능력이 필요하다. 따라서 '아리따' 글꼴 개발은 홍익대학교 메타디자인연구소의 전반적인 주도 하에, 서울여자대학교 조형연구소, 활자꼴 디자인 전문회사 활자공간, 디자인회사 안그라픽스가 각각의 역할을 지원하는 협력체제로 진행하였다. '아리따' 글꼴은 기본 굵기 '아리따M'과 기본 굵기보다 약간 굵은 '아리따SB'가 있으며, '아리따' 글꼴은 윈도우즈 운영체제에서 사용할 트루타입(TTF)과 매킨토시 운영체제에서 사용할 오픈타입(OTF)을 제작했다.
본 논문에서는 단일 글꼴에 의존하는 원형 패턴 벡터(circular pattern vectors)를 이용하여 위치 이동, 크기 변화 그리고 회전에 무관한 새로운 인쇄체 한글 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 2진 형태론(binary morphology)을 이용하여 입력 문자에 존재하는 잡음(noise)을 제거한 후, 원형 패턴벡터를 추출한다. 추출된 원형 패턴 벡터는 주어진 문자의 무게 중심을 원의 중심으로 하여 그린 여러 원주 상에 위치한 공간적인 분포 값을 나타내는 것이다. 마지막으로, 실험 문자는 기준 원형 패턴 벡터와 실험 원형 패턴 벡터간의 거리가 최소가 되는 기준 문자로 인식하게 된다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 크기 변화와 회전 변형이 있는 완성형 바탕체 한글 2,350자를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 고리 투영 알고리즘보다 크기 변화와 회전 변형이 있는 한글 인식에 있어서 우수함을 보였다.
A design guideline about legible and preferred Korean character sizes is necessary to provide better visual information in a group-view display. The present study examined the legible and preferred Korean character sizes by an experiment employing eight background-font colors and four representative font types (Gulim, Ming, Gothic, and Batang). Forty subjects (male : 20 and female : 20) in their 20s were recruited for the experiment. The legible and preferred sizes were determined based on the method of limits, one of psychological approaches. The results showed that the legible and preferred sizes increased as the contrast between background and font colors decreased. In addition, the legible and preferred sizes for Gulim were significantly smaller than those of the other font types. It is expected that the present study may contribute to providing better visual information in a group view display.
Ever since media contents took over the world, the importance of typography has increased, and the influence of fonts has be n recognized. Nevertheless, the current Hangul font system is very poor and is provided passively, so it is practically impossible to understand and utilize all the shape characteristics of more than six thousand Hangul fonts. In this paper, the characteristics of Hangul font shapes were selected based on the Hangul structure of similar fonts. The stroke element detection training was performed by fine tuning Faster R-CNN Inception v2, one of the deep learning object detection models. We also propose a system that automatically extracts the stroke element characteristics from characters by introducing an automatic extraction algorithm. In comparison to the previous research which showed poor accuracy while using SVM(Support Vector Machine) and Sliding Window Algorithm, the proposed system in this paper has shown the result of 10 % accuracy to properly detect and extract stroke elements from various fonts. In conclusion, if the stroke element characteristics based on the Hangul structural information extracted through the system are used for similar classification, problems such as copyright will be solved in an era when typography's competitiveness becomes stronger, and an automated process will be provided to users for more convenience.
현재 대부분의 웹디자이너들은 비트맵 그래픽을 사용하여 고정된 포인트 사이즈로 하이 퀼리티를 보장하고 있지만 이는 파일 크기와 유연성에 결점을 가지고 있다. 특히 배너문자나 광고문자에 하이 퀼리티를 제공하기 위해서는 반드시 다른 비트맵 에디팅 프로그램을 사용해서 작업한 후, 비트맵 데이터로 HTML 문서에 첨가하는 방식을 따를 수 밖에 없다. 또한 HTML 문서 자체적으로 글꼴을 단순하게 출력하는 방법 이외에, 단순한 blink, underline, bold, italic을 제외한 글꼴을 직접 제어하는 HTML Tag 또한 가지고 있지 않기 때문이라고도 할 수 있다. 때문에 폰트의 아웃라인 데이터를 이용한 효과나 외곽선 패턴 분할 같은 작업을 위해서는 벡터에디팅 프로그램과 이미지 에디팅 프로그램, 그리고 최종적으로 HTML 문서에 삽입하는 번거로운 과정을 거쳐야만 하는 문제에 직면하게 된다. 따라서 본 논문에서는 HTML 문서의 폰트에 몇 가지 태그를 새롭게 제시함으로써, 폰트에 더욱 다양한 효과를 줄 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스트 정보 저장시 단순한 제어점과 외곽선 정보만을 가지고 화면 출력하기 때문에 웹브라우저 상에서 인쇄물과 동일한 품질의 한글 문자 표현이 가능하며, 이종의 플랫폼에 상관없이 정확한 문자 표현, 다양한 효과로 문자 표현이 가능하다.
패턴인식은 전처리 과정에서 패턴들의 특징을 추출하고 이를 학습을 통하여 유사한 패턴들끼리 클러스터링을 한 다음 식별 과정을 거쳐 인식하게 된다. 본 연구에서는 OCR 시스템에서의 패턴 인식을 위한 패턴 분류 모델로서 퍼지 멤버쉽 함수를 도입하여 LVQ 학습 알고리즘을 최적화한 F-LVQ(Fuzzy Learning Vector Quantization)를 제안한다 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 한글 및 영어 22종의 글꼴에 대한 숫자 데이타 220개 패턴을 학습한 후 이를 다양한 형태로 변형시킨 4840개의 테스트 패턴에 대하여, 기존의 여러 가지 패턴 분류 모델과의 비교 분석을 통해 그 유효성과 강인성을 증명하였다.
국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 국어의 로마자 표기 자동변환이 가능하게 설계 및 구현하였다. 특히, 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 테이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 유니코드(Unicode)와 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(')등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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