본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.
최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 이를 이용한 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 생성 모델을 이용하는 폰트의 자동 생성 연구들은 로마자 및 한자와 같은 몇 언어들에 국한되어 연구되고 있다. 한글 폰트 디자인은 매우 큰 시간과 비용이 들어가는 작업으로, 딥러닝을 이용하면 손쉽게 생성할 수 있다. 한글 폰트를 생성하는 연구는 딥러닝 기반의 생성 모델들과 발맞추기 위해 프로세스 자동화 관점에서 한글 폰트 데이터셋을 준비하는 것이 중요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 딥러닝 기반의 한글 폰트 연구를 위한 한글 폰트 데이터셋을 제안하고. 그 데이터셋을 구성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 제안하는 한글 폰트 데이터셋을 기반으로 딥러닝 한글 폰트 생성 어플리케이션에 적용하는 과정을 통해 제안하는 데이터셋 구성의 유용성을 보인다.
하나의 폰트를 제작하기 위해서, 로마자 폰트는 200여자만 디자인하면 되지만, 한글 폰트는 11,172자나 되는 많은 글자를 하나하나 디자인해야 하는 어려움이 있다. 하나의 한글 폰트 제작에 많은 시간과 노력이 드는 기존 문제점을 해결하기 위해, 메타폰트와 같은 프로그래머블 폰트를 이용하는 방법이 제안되었으나, 이를 실제 사용하는 것은 용이하지 않다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 한글 가변폰트 서비스를 위한 한글 매개변수 조절 서비스 "STEMFONT'를 개발하였다. 본 논문에서는 STEMFONT 서비스에 대한 소개와 더불어 서비스 기능에 맞는 인터페이스 구성에 대해 설명한다. 이러한 인터페이스를 통해 사용자들이 쉽게 폰트를 제작할 수 있다.
기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.
한글의 자소들은 몇 가지의 획으로 구성되어 있고, 완전한 글자들은 자소들의 조합으로 구성되어 있다. 획과 자소들을 조합하는 과정에서 그 구성들의 크기나 위치가 변화할 수 있으므로 폰트를 제작하는데 많은 노력이 필요하다. 이와 달리 METAFONT는 매개변수 값을 변경하면서 획과 자소의 크기와 위치를 쉽게 변환할 수 있는 시스템을 제공하여 폰트 제작 과정에 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 METAFONT를 기반으로 사용자가 매개변수를 수정하여 다양한 폰트를 자동으로 생성할 수 있는 구조적 한글 폰트 생성기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 한글 폰트 생성기는 폰트 임베딩 분야와 폰트 편집기 분야에 적용할 수 있다.
한글 폰트는 조합형 폰트와 완성형 폰트로 구분된다. 조합형 폰트는 폰트를 제작하는 시간과 노력이 적게 필요하지만 폰트의 품질이 완성형 폰트보다 뒤떨어진다. 완성형 폰트는 조합형과 비교하여 우수한 품질을 가지지만 폰트 제작에 더 많은 시간과 노력을 요구한다. 특히 완성형 폰트는 폰트내의 중복된 자소들의 정보를 중복해서 저장하므로 폰트 저장에 필요한 공간이 더 많이 필요하다. 본 논문에서는 트루타입의 합성 글립(Composite Glyph)을 이용하여 중복된 자소를 최소화한 완성형 폰트를 구성하였다. 중복성을 최소화한 완성형 폰트는 기존 완성형 폰트와 유사한 고수준의 품질을 유지하면서 조합형 폰트와 유사하게 폰트 저장 공간의 크기를 절약할 수 있다.
본 논문에서는 작은 크기의 한글 디지털 글자디자인의 형태 개발을 위한 기초 연구를 제안한다. 이 제안은 모든 디지털 디바이스에서 사용하고 있는 작은 크기의 한글 디지털 글자디자인의 판독성(Legibility)과 가독성(Readability) 향상시킨다. 또한, 디지털 디바이스에서 작은 크기의 한글을 읽을 때 우리 눈의 피로도를 덜어주고 보기 편안한 글자디자인의 기본 방향을 제시한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 디지털 폰트는 기존 구글 폰트인 Noto Sans Korean 디지털 폰트를 기반으로 작은 크기 한글 글자디자인을 제안하였다. 작은 크기의 글자디자인 연구의 결과는 다음과 같다. 기존 한글 디지털 폰트의 비례보다 첫째, 제안하는 글자의 비례가 넓어지고. 둘째, 글자의 획 두께가 두꺼워지며, 셋째, 글자 돌기의 크기가 증가하고, 넷째, 글자의 여백이 증가해야 한다.
훈민정음 창제당시의 모든 한글 음절인 약 399억 음절을 표현하기 위해서 자소형 코드만을 입력하여 이를 조합 음절 형태로 구성하고, 최적 폰트 코드를 출력함으로써 모든 한글을 표현할 수 있었다. 하지만, 이러한 최적 폰트 코드는 모든 한글을 표현하는 데에만 치중하였지만, 키보드로부터 입력되는 자소형 코드와 화면에 음절을 구성하며 출력되는 폰트 코드의 일치하지 않는 문제점이 발생하였다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 실험을 통하여 입력된 자소형 코드를 파일입출력을 이용하여 파일로 저장 후 이를 본 연구에서의 옛한글 입력기의 폰트 변환 모듈을 사용하여 음절을 표현하여, 자소형 코드와 폰트 코드와의 일치함을 보이고자 한다.
최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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