Custom Handwriting Font Creation Service

사용자 필적 맞춤형 폰트 생성 서비스

한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.