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.
In the work presented here, we describe a method to extract TrueType features for supporting letter recognition. Even if variously existing document processing techniques have been challenged, almost few methods are capable of recognize a letter associated with its TrueType features supporting OCR free, which boost up fast processing time for image text retrieval. By reviewing the mechanism generating digital fonts and birth of TrueType, we realize that each TrueType is drawn by its contour of the glyph table. Hence, we are capable of deriving the segment with density for a letter with a specific TrueType, defined by the number of occurrence over a segment width. A certain number of occurrence appears frequently often due to the fixed segment width. We utilize letter recognition by comparing TrueType feature library of a letter with that from input word images. Experiments have been carried out to justify robustness of the proposed method showing acceptable results.
임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 한글 글꼴의 기본 구성요소인 자소를 자동 생성하는 기법을 기반하여 한글의 전체 글꼴을 효율적으로 제작할 수 있는 글꼴 에디터를 개발한다. 본 글꼴 에디터에서는 몇 개의 기본 자소만을 설계하고 나면 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동생성할 수 있다. 이를 이용하여 한글 서체의 디자인 작업 시간을 크게 줄일 수 있었다.
Recently, research on various font designs has been actively conducted to deliver effective emotional information in a digital environment. In this study, we propose a Hangul font outline vector modification algorithm that effectively conveys sensitivity according to weather information and can be transformed immediately. The algorithm performs a series of transformations: sets outlines according to design pattern templates, calculates the glyph's position to reflect physical rules, splits outline segments into smaller sizes and deforms the outlines. Through this, we could create several vector font designs such as humidity, cloud, wind, and snow. The usability evaluation was close to good, so it can be used in diverse ways if we improve readability and effective design expression.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 쉽게 표현할 수 있도록 지원하는 라이브러리를 설계 구현하였다. 현재까지 모바일 플랫폼에서 3D 타이포그래피를 지원하기 위한 라이브러리는 iOS에서 사용가능한 FTGL ES만이 공개되었고 이를 직접 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 없으며 제공되는 3D 표현 기능 또한 제한적이었다. 본 연구에서는 iOS용 FTGL ES를 안드로이드 플랫폼에서 사용할 수 있도록 변환하고 OpenGL ES기능을 활용하여 다양한 3D 폰트 표현을 지원할 수 있는 3D 폰트 라이브러리를 개발하였다. Freetype 라이브러리를 통해 폰트의 Glyph 정보들을 얻고 이를 이용해 테두리, 양각, 음각 등 다양한 3D 문자 표현 기능을 구현하였고, 공간상에서 문자들의 배치를 수학적으로 모델링하여 다양한 3D 문자 배치 기능을 구현하였다. 개발된 3D 폰트 라이브러리를 이용하여 다양하게 문자들을 3D 공간에 표현할 수 있으면서, 기존 3D 타이포그래피 표현 방법들에 비해 더 쉽고 빠르게 3D 타이포그래피를 표현할 수 있도록 지원한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1166-1186
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2022
Artistic font design has become an integral part of visual media. However, without prior knowledge of the font domain, it is difficult to create distinct font styles. When the number of characters is limited, this task becomes easier (e.g., only Latin characters). However, designing CJK (Chinese, Japanese, and Korean) characters presents a challenge due to the large number of character sets and complexity of the glyph components in these languages. Numerous studies have been conducted on automating the font design process using generative adversarial networks (GANs). Existing methods rely heavily on reference fonts and perform font style conversions between different fonts. Additionally, rather than capturing style information for a target font via multiple style images, most methods do so via a single font image. In this paper, we propose a network architecture for generating multilingual font sets that makes use of geometric structures as content. Additionally, to acquire sufficient style information, we employ multiple style images belonging to a single font style simultaneously to extract global font style-specific information. By utilizing the geometric structural information of content and a few stylized images, our model can generate an entire font set while maintaining the style. Extensive experiments were conducted to demonstrate the proposed model's superiority over several baseline methods. Additionally, we conducted ablation studies to validate our proposed network architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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