• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.73-78
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• 2021

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1328-1337
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• 2022

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.953-964
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• 2020

Ever since media contents took over the world, the importance of typography has increased, and the influence of fonts has be n recognized. Nevertheless, the current Hangul font system is very poor and is provided passively, so it is practically impossible to understand and utilize all the shape characteristics of more than six thousand Hangul fonts. In this paper, the characteristics of Hangul font shapes were selected based on the Hangul structure of similar fonts. The stroke element detection training was performed by fine tuning Faster R-CNN Inception v2, one of the deep learning object detection models. We also propose a system that automatically extracts the stroke element characteristics from characters by introducing an automatic extraction algorithm. In comparison to the previous research which showed poor accuracy while using SVM(Support Vector Machine) and Sliding Window Algorithm, the proposed system in this paper has shown the result of 10 % accuracy to properly detect and extract stroke elements from various fonts. In conclusion, if the stroke element characteristics based on the Hangul structural information extracted through the system are used for similar classification, problems such as copyright will be solved in an era when typography's competitiveness becomes stronger, and an automated process will be provided to users for more convenience.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권4호
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• pp.311-325
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• 2009

본 논문에서는 외곽선 폰트의 한글 글립을 분석하고 서로 다른 두 폰트에 대한 중간 폰트를 생성하는 방법을 제안한다. 한글 글립은 글자, 자소, 획과 같이 계층적으로 표현되고 분석된다. 글립 분석 결과를 바탕으로 같은 글자를 나타내는 서로 다른 두 글립에 대해서 모핑을 수행함으로써 여러 개의 중간글립들을 얻는다. 자연스러운 글립 외곽선 모핑을 위해 스트링의 가중 평균(weighted-mean)에 의한 커브모핑 방법을 사용하며, 위상이 다른 글립 간 변환을 위한 네 가지 연산을 제공한다. 제안된 한글 글립 모핑 방법은 기존의 폰트 또는 손글씨로 부터 새로운 폰트를 생성하는 데 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.11-21
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• 2011

본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.

• 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.

• 한국안광학회지
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• 제18권2호
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• pp.149-156
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• 2013

목적: 노안 연령층에서 인쇄물에 적합한 한글서체의 형태와 크기를 결정하고자 하였다. 방법: 오늘날 가장 흔히 사용되는 한글서체 기준하여 9-11포인트(pt)의 작은 서체 크기에서 함초롬바탕, 신문명조 및 신명조의 3가지 서체를 이용하였다. 대상자는 41세에서 85세 나이의 101명이었다. 원거리 교정 후 40 cm에서 0.5시력이 되도록 근거리시력을 보정하였다. 선호도 조사 후 10 pt크기의 88자로 구성된 단어를 대상자에게 읽게 하였다. 1분 동안 바르게 읽은 글자 수를 읽기속도(words per minute, wpm)로 계산하여 가독성을 평가하였다. 결과: 작은 크기의 서체 크기에서 가장 선호한 서체는 신명조였다. 각 서체별 선호 크기는 달랐지만 일반적으로 다른 서체보다 10 pt에서 신명조를 더 선호하였다. 함초롬바탕과 신명조는 신문명조보다 유의하게 더 빨리 가독하였다. 신명조에서 연령에 따른 가독성은 약한 음의 상관관계를 보였다. 읽기속도 상위 10%와 하위 10% 간의 비교에서 상위 그룹이 하위 그룹보다 평균연령과 가입도가 낮았으나 서체간의 차이는 없었다. 결론: 신명조에서 나이가 많을수록 가독성은 낮은 경향을 보였으나 선호도와 가독성 관점에서 볼 때 노안 연령층 대상의 인쇄물 서체로 10 pt의 신명조체 사용을 권고한다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.473-482
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• 2021

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.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.573-591
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• 2019

로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.