단어모양이 한글 시각정보처리에 미치는 효과를 알아보기 위해 명조체와 샘물체로 된 한음절 글자, 두음절 단어, 세음절 단어의 정확인식율을 비교하였다. 명조체는 자모의 모양과 크기가 글자의 고정된 사각틀에 맞게 변형되므로 단어모양이 글자의 자모조합 유형과 음절길이에 따라 크게 달라지지 않는다. 이에 반해 샘물체는 자모조합 유형에 따라 글자의 사각틀이 변형되므로 부가적인 단어변별 정보가 단어모양에 포함되며, 음절길이가 증가할 때 단어모양 정보가 명조체에 비해 더욱 두드러진다. 이처럼 서로 구별될 수 있는 명조체와 샘물체 단어의 시각적 구조는 각각 다른 근거에서 한글인식에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 연구결과, 명조체의 정확인식율이 샘물체보다 높았으며, 음절길이가 증가할 때 명조체와 샘물체에 상관없이 정확인식율이 향상되었다. 본 실험의 결과는 단어의 외곽모양 변이가 영어의 경우보다 한글 시각정보처리에서 상대적으로 덜 중요하다는 것을 시사한다.
VDT의 한글 화면을 탐색하는데 있어 가독성에 영향을 주는 요인에 대한 연구는 한글 VDT 화면의 표준지침 선정의 기초자료로서 중요하게 활용될 수 있으나 그 연구가 부족한 실정이다. 영어와 한글의 글자체계에는 차이가 있어 외국의 연구결과 및 표준지침을 적용하는 것은 무리가 있기 때문에 한글 글 자체계에 대한 쳬계적이고 인간공학적 연구가 시급하다 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 글자크기와 서체(font)를 선정하여 사용자의 시각성능과 관련하여 최적의 수행도 및 피로도를 경감하여 주는 서체와 글자크기 수준을 실험을 통하여 제시하였다. 그 결과는 다음과 같다. (1) VDT 화면에서 한글 고딕체가 명조체보다 사용자의 시각성능 및 수행도가 우수하다. (2) 초적의 수행도를 주는 글자크기는 명조체의 경우 35.4' .approx. 55.5', 고딕체의 경우 시각 39.8 .approx. 52.6'이다. (3) 우수한 수행도를 보이는 글자크기에서 피로도 저하율이 낮게 나타난다.
네모틀 글자꼴인 명조체와 고딕체, 탈네모틀 글자꼴인 샘물체와 한체, 한체로서 받침없는 글자의 높낮이를 조절한 변형한체, 명조체로서 가로대 세로의 비율을 변형시킨 장평50과 장평150의 글자꼴을 문장의 가독성과 미려함의 차원에서 비교하였다. 또한 글줄간격에 따라 이들 글자꼴에서의 차이가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 연구결과, 네모틀 글자꼴의 가독성이 대체로 탈네모틀 글자꼴보다 더 좋았으나, 이러한 차이는 글줄간격에 따라 다르게 나타났다. 미려함 차원에서도 네모틀 글자꼴이 탈네모틀 글자꼴보다 더 높게 평정되었다.
본 논문에서는 한글 문자의 세리프(serif) 계열과 산세리프(sans-serif) 계열의 분류를 위한 특징을 제안한다. 한글의 서체는 세로획의 시작 부분에 장식 세리프(돌기)가 있는 세리프 계열과 그렇지 않은 산세리프 계열로 나눌 수 있다. 제안하는 한글 문자의 서체 분류 방법은 세리프 형태에서 추출한 특징을 이용하여 세리프 또는 산세리프 클래스로 분류하고, 각 클래스별로 적합한 특징 및 분류기를 학습하여 보다 다양한 서체를 인식하도록 계층적으로 설계한다. 제안한 특징의 유용성을 입증하기 위한 실험은 명조, 바탕, 궁서, 고딕, 돋움, 굴림 서체의 3,000개 낱자 영상에 적용하였다.
본 논문에서는 부분 그래프 패턴과 신경망을 이용한 새로운 한글 오프라인 인식 시스템을 제안하였다. 문자를 입력으로 받아 세선화를 행한 후 위치에 관한 잡음 제거 기능을 갖는 균형화를 수행하고 인식단의 첫번째 단계에서 순환 성분을 추출하고 인식한다. 부블럭 HT 공간에서 끝점, 굴곡점, 분기점의 특징점을 추출하고 추출된 특징점 사이의 관계를 조사하여 부분 그래프 패턴을 구성한다. 종모음이 올 수 있는 구역을 할당하고 종모음 후보점을 추출하여 미리 조사된 부분 그래프 패턴 사전과 비교하여 종모음을 추출한다. 같은 방법으로 횡모음을 추출한 후 간단한 구조 해석적 방법으로 모음을 인식한다. 본 논문의 성능비교를 위하여 실험은 활자체의 경우 가장 많이 쓰이는 명조체와 고딕체 그리고 필기체를 대상으로 한다. 고딕체의 경우 인식율 98.9%, 명조체의 경우 인식율 98.2%, 필기체의 경우 92.5% 이었다. 다중 자형 인식을 위하여 필기체와 활자체의 구분 없이 구한 전체 시스템의 인식율은 94.8% 이었다.
본 연구에서는 시각 표시정보 중에서 제목용 한글에 대하여 감성어휘들을 조사하고, 의미분별법을 이용하여 한글의 설계요소들과 감성어휘들간의 관계를 다변량 통계방법을 통하여 분석하였다. 제목용 글자는 가로와 세로의 크기가 동일한 정체 중 크기가 24poin1인 낱 글자와 두 글자 단어를 이용하였다. 한글의 설계요소는 네모 형태이면서 글자 줄기에 세리프가 있는 명조 설계요소, 직각 형태인 고딕 설계요소, 둥근 형태인 굴림 설계요소와 탈 네모 형태이면서 세리프가 있는 공한 설계요소로 한정하였다. 총 420명(남자 210명, 여자 210명)의 피실험자를 대상으로 하여, 각 설계요소별로 요인분석을 통한 의미공간과 요인과 감성어휘 간의 관계를 파악하였다. 그리고 설계요소별로 23개의 감성어휘에 대한 감성차이와 남녀 간의 감성차이를 파악하기 위하여 ANOVA와 T-TEST 분석을 하였다.
한글의 글자꼴과 장평율 그리고 글줄 길이와 글줄꼴 처리 방식이 가독성에 미치는 효과를 측정하였다. 글자꼴은 명조체, 고딕체, 샘물체를 사용하였고, 장평율은 글자의 가로 대 세로 비율을 1 대 1, 1 대 2 그리고 2 대 1로 변형시킨 세 가지를 사용하였다. 글줄 길이는 60mm와 120mm의 두 가지로 하였고 글줄 끝에서 음절 단위로 끊어 쓴 문장과 어절 단위로 끊어 쓰되 띄어쓰기 여백을 조절한 문장과 조절하지 않은 문장을 사용하였다. 연구결과, 글자꼴에서는 명조체와 고딕체의 가독성이 샘물체보다 좋았고, 가로 대 세로의 비율이 1 대 1이거나 1 대 2인 글자의 가독성이 2 대 1인 글자의 가독성보다 우수하였다. 이러한 연구 결과는 한글 정보 처리 과정에서 자모보다 글자가 중요한 시각 정보로 사용되고 한번 응시하는 동안에 표집되는 글자수가 가독성에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 시사한다. 글줄 길이는 120mm일 때의 가독성이 더 좋았고 글줄 끝처리 방식은 가독성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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.
본 논문에서는 문서인식시스템의 문자인식부에서 각 문자를 인식하기 위한 전처리 단계인 한글과 한자를 구별하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 문자의 구별에 큰 영향을 미치고, 쓰기형태와 글자체에 따라서 변동을 흡수할 수 있는 9가지의 한자 특성을 제안하고, 문자의 크기에 영향을 받지 않고 문자를 구별할 수 있도록 문자 크기에 따른 비율을 제안된 각 특성에 반영하여 문자의 구별을 행하였다. 입력된 문서 제안한 9가지의 한자 구조적 특성을 조사하여, 한글과 한자로 구별한다. KS-C5601의 한글 2350자와 한자 4888자의 고딕, 명조체에 대하여, 실험결과는 인쇄 표본, 신문, 학회지, 잡지 교재에서 각각 98.8%, 92%, 96%, 98%, 98%을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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