As the digital technology has improved, the numbers of Hangul font users have increased and their individual needs and taste are diversified. Therefore new and various Hangul fonts out of traditional form are developed and used. But under the present font classification system, it is hard to compare and analyze these various fonts. And the present classification system is hard to be the font user's guide for proper use of various Hangul fonts. For the better use of Hangul font, to diversify the font classification system is needed. So we propose the development of these thru classification standards. First, structural classification based on the structural character of Hangul. Second, image classification based on the visual images of each font. And third, usage classification based on the fonts proper usage in various media. For the development of various typographically balanced fonts and for the suitable and effective use of the various font, we must try to build the font classification system based on the diversified classification standards and build Hangul font database based on this classification system. Through these studies, we can expect the development of good quality fonts and the better use of these fonts.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.185-191
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1993
본 논문은 통합글꼴의 탄생 배경과 쓰임새 그리고 활용하는데 알아야 할 제반 사항을 검토해 보고, 향후 윤곽선 글꼴의 발전을 위한 제안을 하고자 한다. 우선 (주)휴먼컴퓨터가 만들어 보급하고 있는 통합글꼴의 취지는 한글의 실정에 맞는 표준화된 글꼴형식을 제안하여 DOS나 Windows 환경에서 글꼴을 공유할 수 있도록 하는데 있다. 통합글꼴을 쓰는 사용자가 얻는 이득은 여러 응용프로그램에서 중복적으로 갖고 있어야 하는 글꼴을 응용프로그램에서 분리하게 되어 사용자는 한 서체만을 갖고도 여러 응용프로그램에서 공유할 수 있다는 점이다. 또한 이 통합글꼴을 자유자재로 쓸 수 있도록 도와주는 글꼴지기와 통합레스터라이저에 대해서도 간략히 기술한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.718-721
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2023
이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.
Korean typefaces are characterized on two axes: a font is either serifed or non-serifed, and it is either square-frame or non-squared. A serifed font entails small strokes that are regularly attached to the ends of larger strokes. Conversely, fonts without these marks are termed sans-serif. One of the exclusive features of Korean typeface of the square-frame type is that in such fonts, vowels and consonants often with their final vowels, are harmonically placed within the boundaries of the virtual square. We hypothesize that serifed and squared-frame typefaces are more popular and preferred owing to their widespread use throughout history. A survey incorporating Korean pangrams written with serif, sans-serif, squared, and non-squared typefaces was designed to test the present hypothesis. We found that people typically preferred and were more familiar with squared typefaces compared to non-squared typefaces. However, no difference was observed between serifed and san-serif typefaces. Furthermore, a positive correlation was found between familiarity and preference ratings only where the typefaces had squared and serifed features. The results revealed that Korean typefaces with the squared feature were more well-known and, therefore, more preferred to the typefaces without it. The results further indicated that Korean typefaces with the squared feature can be recommended for people's familiarity to it and the comfort it provides, and their emotional relevance and sensibility enhanced if serifs are added.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.547-549
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2000
Truetype 글꼴은 외곽선정보를 벡터 데이터 형태로 가지고 있기 때문에 사용자의 수정이 매우 용이한 글꼴이다. 본 논문에서는 이러한 truetype 글꼴의 특성을 이용하여 글꼴의 외곽선 정보를 알아낸 후 외곽선을 다양한 패턴으로 분할하는 방법을 제시하려 한다. 직선에서는 Brensenham 알고리즘을 이용한 패턴 분할을 행하였고, 곡선에서는 Casteljar 알고리즘을 바탕으로 선형보간법을 이용한 재귀호출 방법을 사용하여 패턴 분할을 행하였다. 이러한 임의 패턴 분할을 이용해서 다양한 길이를 가진 형태의 패턴을 생성함으로써, 글꼴의 외곽선에 다양한 효과를 줄 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.225-227
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2022
다양한 분야에서 전자기기들을 사용함으로 인해 문서를 작성할 때 디지털 글꼴을 통해 작성하게 되는데, 이로 인해 글꼴을 종류가 여러 형태로 증가하면서 다양한 글꼴들을 사용하고 있다. 하지만, 글꼴마다 저작권을 가지고 있어서 마음에 든다고 해서 함부로 사용할 수도 없는 것이 문제점이다. 또한, 한글은 다른 언어에 비해 글자 조합방식이 많아서 폰트로 제작하기엔 많은 시간과 비용이 든다는 문제도 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 딥러닝을 통해 글꼴을 제작하게 된다면 적은 글자를 입력해 많은 글자의 결과를 도출함으로써, 시간과 비용을 절감해 효율적으로 만들고자 하였다. 이에 본 논문은 GAN을 기반으로 한 손글씨 폰트 제작을 하는 가운데 글꼴을 만들기 위해 입력에 어떤 글자들이 필요한 지에 대해 연구하였다. 다양한 분석적 요소를 갖고 실험을 하여 입력에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 알아보았고 이를 바탕으로 글꼴을 생성하였다.
The aim of this study was to investigate font change blindness based on text difficulty in the "Moving Window Task", as originally introduced by McConkie and Rayner(1975). During the reading process where the moving window was applied, different target words in terms of font style compared to the text were presented. As participants' gaze reached the position of the target word, the font of the target word was changed to match the text font. The font of the target word before the change was either sans-serif when the text font was serif, or serif when the text font was sans-serif. After completing the reading task, more than half of the participants(62.5%) reported not detecting the font change. Observation of eye movements at the target word positions revealed that when understanding the content within the text was difficult, there was an increase in the number of regressions, an extended gaze duration, and a reduction in saccade length. Specifically, the increase in the number of regressions was evident only when the text font was serif, in other words, when the font of the target word shifted from sans-serif to serif. These results suggest that sensory interference unrelated to content understanding is not easily detected during reading. However, the possibility of detection increases when comprehension of the content becomes challenging. Furthermore, this exceptional detection possibility implies that it may be higher when the text font is serif compared to when it is sans-serif.
본 논문에서는 문서 위의 문자를 Off-Line방식으로 컴퓨터에 저장할 수 있도록 기하학적 패턴 벡터를 이용하여 한·영문자 및 글꼴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 문서에서는 여러 가지 글꼴에 따라 글자의 형태가 다르므로 대표적인 한·영 세 가지 글꼴을 기하학적 패턴(Geometrical Pattern Vector)을 이용하여 크기와 이동에 인식하도록 하였다. 이진 입력 한영혼용 영상에서 잡음을 제거하고 수평·수직 투영 기법을 이용하여 한 문자를 분할하여 문자의 폭에 따라 기하학적 패턴을 추출한다. 추출한 패턴은 각 합계를 계산하여 기준 패턴 합계와 비교한 후 기준 패턴 문자와 글꼴을 인식하게 된다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 크기, 이동 변형이 있는 대표적인 한·영 글꼴(신명조, 궁서, 고딕)체와 영어 Time New Roman체를 대상으로 모의 실험을 수행하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 원형 패턴 알고리즘보다 문자인식률과 글꼴 그리고 영어의 대·소문자를 구별하는 우수함을 보였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.73-76
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2005
한글의 글꼴 동일성 여부가 단어 우월 효과에 미치는 영향을 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험에서는 바탕체 글꼴을 탐사 자극으로 사용하여 검사 자극과의 글꼴 일치 여부가 단어 우월 효과에 미치는 영향을 자극 제시 시간에 따라 알아보았다. 두 번째 실험에서는 첫 실험에서 얻어진 결과를 토대로 탐사 자극의 글꼴을 각각 바탕체와 세벌체로 하고, 검사 자극이 탐사 자극과 일치하는 경우와 그렇지 않은 경우의 단어 우월 효과에 대해 알아보았다. 두 실험 결과, 탐사 자극과 검사 자극의 글꼴 일치 여부는 한글 단어 우월 효과에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이는 탐사 자극과 검사 자극의 문자형이 서로 달라도 단어 우월 효과가 나타날 수 있음을 의미하는 것으로 단어 우월 효과가 국지적인 시각 자극의 속성에 영향을 받지 않음을 보여주는 것이다.
In this study, there is main purpose to provide useful data in order to use the Hangul as a design factor. Also, there are two subordinate goals. First, to analyze standards as people estimate Hangul characters. Second, to understand people's preferences about Hangul characters and then, to catch formal features about that characters. In first result, It is known that people estimate Hangul characters based on four standards. They are neat, soft, cyber and plain standards. As second consequence, preferential Hangul characters have pretty, intimate, refined, soil, elaborate, forthright, tidy image. And they are square shape as a whole, less decorative, round edge style.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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