• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.93-97
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• 1996

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.704-712
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• 2017

Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.46-49
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• 2008

This study aims to suggest basic materials to develop an emotional font for future Hangeul font development plan by investigating emotional reaction displayed through the subjects and by quantifying its contribution of the stimulation elements causing such reaction. For this, a survey of 150 university students who are currently enrolled in the College of Design was conducted in order to analyze correlation between 30 emotional words extracted from the Hangeul font and the selected 36 sample fonts. The combined data was described with the two dimensional dispersion using the quantification theory type III. The analysis found out that the Hangeul font forms the x-axis showing "soft(dynamic).hard(static)" and the y-axis showing "modern(light).classic(heavy)”. Specifically, there exist emotional groups such as "archaic","masculine","feminine","negative", and "modern static"on each axis. In addition, to extract the casual relationship between the value of emotional reaction and its stimulation elements quantitatively, the author indicated the emotional words of each axis and the total value of equivalent five emotional word groups as the standard variance and the constituent of Hangeul font as the independent variable, and then the quantification theory type I was used to analyze the physical elements of the Hangeul font. As a result, "the centerline of gravity(base line)" and "thickness variance of a stroke" on the two axes, and "the centerline of gravity(base line)" and "decoration" among the five groups were identified as the most influential elements that affect the emotional reaction of the subjects.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.6-11
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• 2001

국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 자동변환이 가능하게 설계하였다. 특히 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 레이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1552-1564
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• 2020

As various styles of fonts were used, there were problems such as output errors due to uninstalled fonts and difficulty in font recognition. To solve these problems, research on font recognition and recommendation were actively conducted. However, Hangul font research remains at the basic level. Therefore, in order to automate the comparison on Hangul font similarity in the future, we analyze the influence of each stroke element property. First, we select seven representative properties based on Hangul stroke shape elements. Second, we design a calculation model to compare similarity between fonts. Third, we analyze the effect of each stroke element through the cosine similarity between the user's evaluation and the results of the model. As a result, there was no significant difference in the individual effect of each representative property. Also, the more accurate similarity comparison was possible when many representative properties were used.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1059-1068
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• 2022

Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user's font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.580-587
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• 2006

최근에 PDA, IMT-2000, e-Book 등이 보편화되면서 이러한 기기들을 사용하는 사용자의 수가 크게 증가하고 있다. 그러나 아직도 사용 가능한 메모리의 크기는 데스크톱 컴퓨터에 비해 상당히 적은 편이다. 이런 제품들에서, 트루타입 폰트는 품질 좋은 글꼴을 요구하는 사용자들이 증가함에 따라 수요가 증가하고 있으며, Windows CE를 탐재한 제품들에서는 기본적으로 사용되고 있다. 하지만 트루타입 폰트의 크기는 PDA와 e-Book과 같은 적은 메모리를 가진 제품들의 상당히 많은 공간을 차지하게 된다. 그러므로 트루타입 폰트외 크기를 줄이려는 노력이 요구된다. 본 논문은 트루타입 폰트에 내장된 비트맵 데이타(EBDT) 중에 한글 부분만을 줄이기 위해 2 단계의 압축과정을 거친다. 1 단계에서는 비트맵을 초성, 중성, 종성의 형태로 분리하여 합성 비트맵으로 구성하고, 2 단계에서는 분리된 각각의 비트맵들의 중복을 조사하여 제거하게 된다. 본 논문은 한글 완성형과 조합형 트루타입에 내장된 비트맵을 압축하였으며, 완성형 폰트의 경우 35%, 조합형 폰트의 경우 7%의 압축률을 보인다. 또한 완성형 트루타입의 경우 전체 트루타입 폰트의 9.26%의 압축률을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.850-861
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• 2020

Hangul is a language that is composed of initial, medial, and final syllables. It has 11,172 characters. For this reason, the current method of designing all the characters by hand is very expensive and time-consuming. In order to solve the problem, this paper proposes an automatic Hangul font generation system and evaluates the standards for mapping Hangul characters to produce an effective automated Hangul font generation system. The system was implemented using character generation engine based on deep learning CycleGAN. In order to evaluate the criteria when mapping characters in pairs, each criterion was designed based on Hangul structure and character shape, and the quality of the generated characters was evaluated. As a result of the evaluation, the standards designed based on the Hangul structure did not affect the quality of the automated Hangul font generation system. On the other hand, when tried with similar characters, the standards made based on the shape of Hangul characters produced better quality characters than when tried with less similar characters. As a result, it is better to generate automated Hangul font by designing a learning method based on mapping characters in pairs that have similar character shapes.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 감성과학
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• 제12권2호
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• pp.193-204
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• 2009

최근 마케팅 분야에서 기업 이미지디자인의 중요성이 부각되고 있다. 그런데 기업의 이미지를 대표하는 마크 중 로고타입은 심볼마크와 로고마크에 비해 상대적으로 소홀히 다루어져 왔다. 로고타입은 심볼마크와 함께 기업의 개성과 특성을 함축적으로 나타내는 것이어야 하고, 이를 위해서는 형태에 의한 이미지 표현이 중요시되며, 따라서 시각디자인의 조형적인 측면이 중요하게 고찰되어야 한다. 그런데 로고타입과 로고마크에 관한 조형적 측면에서의 연구, 특히 글꼴의 형태와 이에 대한 소비자의 반응에 관한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 소비자들이 선호하는 한글 로고타입의 시각적인 형태와, 기업에 따라 선호되는 로고타입의 형태에 관해 살펴보았다. 연구 결과 기업의 업종에 따라 선호되는 로고타입의 형태요소에 차이가 있었는데, 건설회사 로고타입에서는 돋음체 계열의 몸통에 줄기 굵음, 돌기 없음, 사선형 맺음, 직선곡선형 맺음이 선호되고, 은행의 로고타입에서는 돋음체 계열의 몸통에 돌기 없음, 사선형 맺음, 한쪽곡선형 돌기, 줄기는 중간이 선호되며, 연구소의 로고타입에서는 돋음체 계열의 몸통에 사선형 맺음, 줄기 굵음, 직선형 돌기가 선호되는 것으로 나타났다. 건설회사, 은행, 연구소의 로고타입 형태에 공통적으로 적용해야 할 요소는 사선형 맺음으로 나타났고, 곡선형 맺음과 줄기 얇음은 피해야 될 것으로 나타났다. 반면 돌기, 맺음, 굴림은 기업의 업종에 따라 다르게 적용해야 하는 것으로 나타났다.