• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.75-86
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• 2008

기존의 만화 제작 시스템은 대부분의 작업을 수작업으로 하기 때문에 많은 시간과 인력이 필요하였고, 만화 내용을 창작하는 데에도 한계가 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 이전 연구를 통하여 영화나 드라마와 같은 기존의 영상 스트림을 입력으로 하여 흑백 만화를 제작 할 수 있는 시스템(CORVIS)을 개발하게 되었다. 비디오 영상을 흑백 만화로 표현하기 위해서는 한 컷의 이미지에 개체의 시각적인 요소와 청각적인 요소, 그리고 극의 분위기를 표현해야 하는데, 이를 위해 필요한 표현법을 만화적 효과라고 하며, 스타일 폰트는 의성어와 의태어를 표현하기 위해 사용되는 만화적 효과이다. 하지만 지금까지 흑백 만화에 관한 연구에서 스타일 폰트는 큰 관심을 받지 못하였다. 본 논문에서는 CORVIS에 스타일 폰트 기능을 구현하기 위해 흑백 만화에서 사용되는 다양한 종류의 스타일 폰트를 살펴보고 이를 바탕으로 스타일 폰트의 기본적인 구조와 다양한 효과들을 분석한 후, 새로운 모델을 제시하였다. 또한, 정의된 모델을 기반으로 전처리된 정보만을 가지고 다양한 효과를 표현할 수 있는 방법론과 구현법에 대해 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.699-705
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• 2015

하나의 한글글꼴을 완성하려면 천개 이상의 많은 자모가 필요하다. 본 논문에서는 한글글꼴 제작에 필수적인 자모 생성을 위하여, 조합 규칙 집합에 기반한 글리프 보강 기법을 통하여 몇 개의 자모로부터 원하는 개수 만큼의 자모를 자동생성할 수 있는 "다중 마스터 글리프 알고리즘"을 제시한다. 이 알고리즘을 기반으로 한글 자모 및 문자를 생성하는 글꼴 에디터를 개발하였다. 에디터는 조합 규칙 집합 및 4개의 마스터 글리프를 이용하여 해당 개수의 기본 자모를 자동 생성하며, 자동 생성된 자모를 활용하여 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동 조합하여 원하는 타겟 글꼴을 생성한다. 기존 상용서체에 적용하여, 본고에서 제시한 한글 글꼴 에디터의 효율성을 정량적으로 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.255-256
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• 2019

한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.461-464
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• 1989

This paper deals with the computer generation of Korean characters by the structural coding which results in higher flexibility and compactness. Our method by which Korean characters are designed is characterized as follows : The list of primitives for Korean text is extracted by structural coding rule, and the knowledge-base is used for handling various primitives.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.802-807
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• 1990

In this thesis, we represent the study on the design and implementation of the hangul graphic board which generate bit map font data from the boundary information of korean or chines fonts. The implemented graphic board consists of a TMS34010 Graphic System Processor (GSP) and two TMS320C25 Digital Signal Processor (DSP), and there is shared memory which consists of two memory blocks with same address for which is possible parallel processing between two processors. And in using DSP, we propose an efficient algorithm for calculation of Bezier curve which require much times to calculate bit map data font from the boundary information.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.275-278
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• 2010

이 논문에서는, 기존에 존재하는 글자체의 커브 데이터를 분석하여 같은 글자를 붓글씨로 서예를 하듯이 다시 써낸 듯한 효과를 낼 수 있는 방법을 제안한다. 글자를 형성하는 위상적인 뼈대를 커브로 쪼개어, 글자 하나를 여러 획으로 분리하여 표현한 후에, 각 획에 해당하는 커브의 차원 수와, 길이와 곡률을 이용하여 붓의 궤적을 자동적으로 생성해 내는 방법이다. 붓의 궤적이 표현될 방법을 기존 글자 데이터를 이용해서 어떻게 조작 경로를 자동적으로 만들어 붓글씨 팔적을 생성해낼 것인지가 풀어내어야 할 문제이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.499-508
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• 2022

딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.

• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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• pp.115-116
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• 2002

This study was carried out as one of efforts to overcome difficulties in air bearing design due to low stiffness and low damping. Hydrodynamic effects on hydrodynamic stiffness of a fluid film in a high speed air bearing with tow-row air sources are investigated. The hydrodynamic effects by the high speed over DN 1,000,000 and eccentricity of a proceeding which are not considered in conventional design of an air bearing need to be reconsidered. The hydrodynamic effects, which dominantly influence on the load capacity of air bearing, are caused mainly by proceeding speed, eccentricity, and the source positions. The two-row source arrangement in the air bearing produces quite unique hydrodynamic effects with respect to pressure distribution of the air film. Optimal arrangement of the two-row sources improves performance of an air bearing in film reaction force and loading capacity of high speed spindles. This study compares the pressure distribution by numerical simulation as a function of eccentricity of proceeding and the source positions. The air source position 1/7L form one end of an air bearing was found to be superior to source position of 1/4L. The dynamic stiffness were obtained using a two-dimensional cutting method which can directly measure the cutting reaction forces and the displacements of the spindle in two directions using a tool dynamometer and transducer sensors. Heat generation in the air film can not be negligible over the speed of DN 2,000,000. In order to analysis effects of heat generation on the characteristics of air bearing, high cooling bearing spindle and low cooling bearing spindle were tested and compared. Characteristics of the frequency response of shaft and motion of run out errors were different for the spindle. The test results show that, in the case of low cooling bearing spindle, the stiffness became smaller due to heat generation. The results, which were obtained for high speed region, may be used as a design information for spindle which can be applied to precision devices such as ultra precision grinding and ultra high speed milling.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.275-278
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• 2020

본 논문에서는 가상 데이터 생성을 통한 딥러닝 기반 문자인식 시스템을 제안한다. 지도학습에서 가장 큰 비중을 차지하는 학습 데이터를 확보하기 위하여 가상 데이터를 생성하였다. 또한 가상 데이터를 생성 후 증강 파라미터를 이용하여, 실제 다양한 데이터에 대응하기 위해서 데이터 일반화를 하였다. 최종적으로 학습 데이터 구성은 증강 파라미터와 폰트 인자에 다양한 값을 대입하여 데이터를 생성하였다. 문자인식 성능을 측정하기 위한 테스트 데이터는 실제 촬영된 이미지 데이터에서 문자영역을 크롭하여 구성하였다. 테스트 데이터는 실제환경에서 발생할 수 있는 이미지 왜곡을 고려하여 데이터 증강하였다. 딥러닝 알고리즘은 실시간 검출에 용이한 YOLO v3를 사용하였으며, 추론결과는 후처리를 통하여 최종 검출결과를 출력한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1184-1191
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• 2021

In a pop song, the creator's intention is communicated to the user through music and lyrics. Lyric meaning is as important as music, but in most cases lyrics are delivered to users in a static form without non-verbal cues. Providing lyrics in a static text format is inefficient in conveying the emotions of a music. Recently, lyrics video with kinetic typography are increasingly provided, but producing them requires expertise and a lot of time. Therefore, in this system, the emotions of the lyrics are found through the analysis of the text of the lyrics, and the deep learning model is trained with the data obtained by converting the melody into a Mel-spectrogram format to find the appropriate emotions for the music. It sets properties such as motion, font, and color using the emotions found in the music, and automatically creates a kinetic typography video. In this study, we tried to enhance the effect of conveying the meaning of music through this system.