1987년 정보교환용 부호가 완성음절형 부호계로 개정되면서 한글 음절 표현은 극히 제한되어 컴퓨터상에서 한글의 표현은 제약을 받게 되었다. 1446년 훈민정음이 공포된 후로 목판, 활자시대를 지나서 타자기를 만나면서 한자와 다른 길을 걸어왔다. 특히 컴퓨터시대가 되면서 한글은 타자 이상의 적합성을 가지고 있지만 훈민정음 창제원리에 대한 이해부족으로 음절문자로 분류하여 완성음절형 부호를 지원하게 됨에 따라서 많은 문제를 야기하고 있다. 국제표준인 유니코드에는 세가지 종류의 부호가 반영되어 있는데 음절문자 중심의 부호화이므로 훈민정음의 특성을 해치는 일이며 또한 한글의 과학성을 부정하는 일이기도 하다. 본 논문은 훈민정음 창제원리에 입각하지 않음으로 생긴 문제에 대한 근본적인 해결책으로 훈민정음을 표현하는 최적 폰트 설계 방안을 검토하고 현행의 한글부코드표준의 개선 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 한글 글립(glyph)의 형태학적 분석을 통해 자동으로 획을 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 thinning된 한글 글립의 골격(skeleton) 이미지를 기반으로, 획 분리, 획 병합, 그리고 획 볼륨 복원의 세가지 단계를 거쳐 한글의 기본 획들을 추출해 낸다. 실험 결과, 트루타입폰트(TrueType Font)에 대해서는 80%, 손글씨(Handwriting) 글립에 대해서는 72%의 획 분할 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 획득된 획 정보를 이용하여, 향후 한글 손글씨 생성을 위한 연구를 하고자 한다.
한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. 대표적인 24개의 현행 한글서체에 대한 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 현행 한글서체는 크게 5개의 그룹으로 구분되며, 예서체는 현행 한글서체 중에서 가장 독특하고 집중된 이미지를 지닌 서체로 나타났다. 한글서체 개발은 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며. 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.
한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.
WYSIWYG 형태의 HTML 데이터를 PDF로 변환하기 위해서는 다양한 스타일시트와 한글 폰트 지원의 한계를 갖게 된다. 이는 RGB 색상이 아닌 CMYK 색상은 데이터의 출력물을 사용하는 인쇄 사업장에서 웹 폰트를 사용하지 못하는 현상을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HTML로 제작된 데이터를 COM 포트의 하드웨어적인 특성을 이용해 고해상도의 화면 캡쳐를 수행하고, 캡쳐된 이미지를 PDF로 변환함으로써 웹 폰트를 인쇄용 PDF 파일로 만드는 과정에 대해 기술한다.
본 논문에서는 2 계층 분류기를 이용하여 일반적인 문서(보고서, 책, 잡지, 워드프로세서에서 출력 된 양식) 내의 다중 크기 및 다중 활자체의 인식을 위한 효과적인 방법을 제안하고 구현하였다. 다중언어 문자를 효과적으로 인식하기 위한 2 계층 분류기를 제안하였는데 이는 폰트 독립적 분류기와 폰트 의존적 분류기로 구성되어 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 사무실에서 많이 사용하는 59 종류의 폰트와 각 폰트 당 3가지 크기의 글꼴과, 스캐너에서 지원되는 3가지 농도의 총 489개의 서로 다른 부류를 갖는 3,593,172 자를 대상으로 학습시킨 뒤에 일반 문서를 가지고 펜티엄 PC 상에서 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, 2계층 분류기를 갖는 시스템에서 96-98%의 인식률과 초당40자 이상의 인식 속도를 보여줌으로써 일반적인 문서에서 다중 크기 및 다중 활자체의 문자 인식에 매우 실용적인 가치가 있음을 확인했다.
한글의 신속하고 정확한 정보전달 기능을 유지 발전 시킴과 동시에, 정보 전달의 목적 및 효율성을 높이기 위하여, 인간심리에 직접 영향 미치는 시각적 이미지를 지니는 조형적 문자의 서체 및 기능 개발에 필요한 현행 한글서체들의 시각적 이미지에 대한 분석적 연구를 시도하였다. "한글의 시각적 이미지 다양화에 관한 연구" 에서의 네모틀 고수형의 한글 이미지 연구에 이어 금번에는 컴퓨터에서 지원 사용되는 탈네모꼴의 한글 12종을 제목용과 본문용으로 나누고 각각 그 굵기에 따른 이미지를 표본조사 및 수치분류적 기법에 의한 이미지 특성을 분석하였다. 연구결과, 한글 탈내모꼴 서체는 크게 3개의 그룹으로 구분되며, 전반적으로 그 이미지의 강도에 있어 약한것으로 나타났으며, 각 서체의 제목용및 본문용의 각각의 굵기에 해당하는 이미지가 동일한 것으로 나타나 안정된 이미지를 보유하는 서체로는 스케치체와로 나타났다. 이 같은 한글서체의 이미지 분류 연구는, 한글서체 개발이 수치적 분석에 의하여 방향정립 및 높은 예측성을 지닐 수 있으며, 목적지향적인 폰트개발 및 균형있는 서체운용 체계의 운용에 의하여 극대화될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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