• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.245-250
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어의 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender 와 Serif가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 스타일, 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.571-580
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• 2017

Recently, there are many communication softwares based on text on various smart devices. Unlike traditional print publishing, mobile publishing and SNS tools tends to utilize more decorative or more emotional fonts so that users can pass some feelings from contents. So font providers have released new fonts which deal with the requirements of the market. Nevertheless being released lots of new fonts, general users have not used them because they searched only by font name or font provider's name. It means that there is no way for users to know and find new things. In this study, we suggest font shape classification rules for font registration system based on font design features. We proved the validity of classification standard study through some experiments with 50 commercial fonts. Also the result of this study was provided for Korea Telecommunication Technology Association and adopted by the Korea industrial standard.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1584-1595
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• 2017

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.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.5-14
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• 2003

디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.65-77
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• 2004

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2가지 폰트 스타일, 3가지 폰트 그룹, 7가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font문자 인식기로 구성되는 OCR시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 결과는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에도 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.793-798
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• 2000

As we review the mechanism regarding digital font generation and birth of TrueType font, we realizes that the process is composed of sequential steps such as contour fonts from glyph table. This fact implies that we propose classification of TrueType font in terms of segment width and the number of occurrence from the glyph data.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.65-76
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• 2004

최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2002년도 가을학술발표대회 디자인학 연구
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• pp.188-189
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• 2002

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.205-208
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• 2002

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.