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.
한글과 같이 문자집합이 큰 조합 문자의 인식을 위해서는 문제공간을 줄여주는 유형분류가 큰 도움이 된다. 기존 연구들이 한글 구성원리에 치중하여 한글 유형을 정한 결과 복모음 문자에 대한 정확한 분류가 어려웠고 문자집합이 상대적으로 큰 종성 있는 문자들에 대한 세분류가 부족하여 문제공간의 분배에 어려움이 많았다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 수평 투영 프로파일을 이용하여 안정적 추출이 가능한 횡모음을 우선 추출하고. 수평 투영 프로파일과 연결요소를 이용하여 종성 있는 문자들에 대하여 종성을 5가지 그룹 중 하나로 세분류 하는 유형분류 방법을 제안하였다. 기존의 유형분류 방법들이 유형간 크기 불균형을 갖는 6개 혹은 15개의 유형을 가진 반면에 제안한 방법은 균형 있고 안정적 분류가 가능한 19개의 유형을 갖는다. 한글 잦기순 1.000자에 대한 7개의 상용 글꼴자료를 사용하여 분류 시스템을 만들고 월간지에서 스캔(Scan)한 30.614자에 대한 유형 분류 실험을 통하여 제안한 방법이 다양한 글꼴과 큰 문자집합을 갖는 한글 문자의 유형분류에 효율적임을 확인하였다.
현재 대부분의 웹디자이너들은 비트맵 그래픽을 사용하여 고정된 포인트 사이즈로 하이 퀼리티를 보장하고 있지만 이는 파일 크기와 유연성에 결점을 가지고 있다. 특히 배너문자나 광고문자에 하이 퀼리티를 제공하기 위해서는 반드시 다른 비트맵 에디팅 프로그램을 사용해서 작업한 후, 비트맵 데이터로 HTML 문서에 첨가하는 방식을 따를 수 밖에 없다. 또한 HTML 문서 자체적으로 글꼴을 단순하게 출력하는 방법 이외에, 단순한 blink, underline, bold, italic을 제외한 글꼴을 직접 제어하는 HTML Tag 또한 가지고 있지 않기 때문이라고도 할 수 있다. 때문에 폰트의 아웃라인 데이터를 이용한 효과나 외곽선 패턴 분할 같은 작업을 위해서는 벡터에디팅 프로그램과 이미지 에디팅 프로그램, 그리고 최종적으로 HTML 문서에 삽입하는 번거로운 과정을 거쳐야만 하는 문제에 직면하게 된다. 따라서 본 논문에서는 HTML 문서의 폰트에 몇 가지 태그를 새롭게 제시함으로써, 폰트에 더욱 다양한 효과를 줄 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스트 정보 저장시 단순한 제어점과 외곽선 정보만을 가지고 화면 출력하기 때문에 웹브라우저 상에서 인쇄물과 동일한 품질의 한글 문자 표현이 가능하며, 이종의 플랫폼에 상관없이 정확한 문자 표현, 다양한 효과로 문자 표현이 가능하다.
스마트폰은 폭발적인 성장세와 더불어 어플리케이션의 시장규모가 크게 증대될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 직접 사진을 캡처 시킨 문자들을 텍스트로 변환시켜주고 데이터베이스를 이용해서 그 문자들의 의미를 표현하는 어플리케이션을 구현한다. 어플리케이션의 기능으로는 텍스트로 변환하고자 하는 사진을 찍거나 혹은 앨범에 있는 사진을 불러내어 텍스트로 변환을 시켜서 상대방에게 메시지나 블루투스 등을 이용하여 전송을 가능하게 해줄 수 있으며, 글꼴을 바꾼다거나 크기 등 편집 기능까지 추가적으로 가능하도록 할 수 있다. 이 어플리케이션으로 인한 효과로 인터넷이나 거리를 돌아다니다가 원하는 문구가 있으면 바로 원하는 상대방에게 쉽고 간편하고 빠르게 전달할 수 있는 편리함 등이 있다.
영상매체를 통한 다양한 정보가 지식을 습득하는 보편화된 수단으로써 자리를 잡아가고 있다. 방송자막은 불과 10여 년 전만 해도 영상의 효과적 전달을 위한 하나의 보조적 수단에 불과했지만 이제는 프로그램의 가치를 높여주는 중요한 정보 중 하나로 꼽을 수 있다. 현재의 방송자막은 SDTV의 가이드라인을 기준 삼아 타 매체에도 그대로 사용되고 있고 수신기 역시 점차 화면이 대형화, 소형화되고 있어 정보전달 면에서 문자의 가독성에 여러 가지 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 2차의 설문을 통해 전문가 그룹을 대상으로 한 델파이조사를 기반으로 영상화면의 자막크기, 글꼴, 문자속성, 표출효과 등의 시각적 요소와 인지도가 어떤 연관을 가지고 있는지를 고찰하고 OSMU 환경에서의 각 매체별 특성을 고려한 가이드라인을 제안한다.
효율적인 정보전달이란 글꼴 자체의 모양뿐만 아니라 본문 배치에 함께 사용되는 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 본문의 가독성에 대한 연구는 주로 글자모양, 글줄길이, 글자크기, 글줄간격 등을 조작하여 읽기 시간을 측정한 것이거나 시각적 이미지 및 선호도 조사였다. 본 논문에서는 컨조인트 분석을 사용하여 가독성에 영향을 미치는 요인들이 본문 선호도판단에 미치는 상대적 중요도를 살펴보았다. 글자넓이가 가장 중요한 요인이었고, 글자크기, 글자모양, 글줄간격, 글자간격 순서로 나타났다. 글줄길이는 그다지 중요하지 않은 것으로 나타났다. 이런 결과는 전달수단으로서의 기능적인 한글 타이포그라피에서 인간의 선호를 어떻게 고려해야 하는지에 대한 이해에 도움을 줄 것이다.
A design guideline about legible and preferred Korean character sizes is necessary to provide better visual information in a group-view display. The present study examined the legible and preferred Korean character sizes by an experiment employing eight background-font colors and four representative font types (Gulim, Ming, Gothic, and Batang). Forty subjects (male : 20 and female : 20) in their 20s were recruited for the experiment. The legible and preferred sizes were determined based on the method of limits, one of psychological approaches. The results showed that the legible and preferred sizes increased as the contrast between background and font colors decreased. In addition, the legible and preferred sizes for Gulim were significantly smaller than those of the other font types. It is expected that the present study may contribute to providing better visual information in a group view display.
손으로 쓴 글씨는 인쇄체와 달리 많은 변형이 있다는 점이 한글 필기 인식에서 가장 큰 장애물로 통한다. 본 논문에서는 이점을 해결하면서 필기에 대한 제한을 대폭 줄인 온라인 한글 인식 방법을 제시하고자 한다. 봉넷(BongNet)은 온라인 한글 필기를 인식하기 위한 네트워크 모델이다. 글씨 인식에 들어가는 여러가지 정보를 네트워크라는 틀 안에 표현한 것 인데, 기본적으로 네트워크 구조 자체가 표현하는 정적 글자 구조 정보와, 글꼴에 따라 달라지는 것으로써 노드간 확률적 이동을 나타내는 동적 정보를 포함한다. 본 모델에 따르면 한글 인식은 네트워크 안에서 최적 경로를 따라 초, 중, 종성 자소열을 찾는 문제로 변환된다. 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 그 경로를 찾는 인식 알고리즘은 입력 데이타의 양에 정비례하는 효율성을 갖는다.
활자 종주국 국민답게 많은 사람들이 현존 세계최고의 금속활자본을 묻는 질문에 어렵지 않게 1377년 발간된 '직지심체요절'이라고 답을 한다. 하지만 세계 최고의 금속활자본을 발간한 나라가 근대 인쇄의 핵심이 되는 서체를 1980년 즈음에 이르러서야 본격적으로 개발하기 시작했다는 사실을 아는 이들은 많지 않다. 특히나 해방 직후에도 계속해서 일본이 판매하는 활자를 그대로 쓸 만큼 인쇄 종주국 대한민국은 서체개발에 있어 후진국이었다. 하지만 2002년 현재 우리는 2000여 가지가 넘는 다양한 서체를 보유하고 있다. 20여년만에 이룩한 장족의 발전 밑바닥엔 알아주지 않지만 신념 하나로 서체 개발에 매달렸던 이들의 노력이 있었다. 1949년 공병우 박사의 3벌식 타자기부터 일본의 서체에 대항해 우리의 서체를 지켜내고 세계가 함께 쓰는 다국적어 서체를 개발해 내고 있는 글꼴 9단들과 또 다른 서체 중독자들을 길러내기 위해 교단을 누비는 이들의 힘겨운 이야기를 들어보자.
한글을 인식하기 위한 전처리 방법으로 흔히 모음의 종류 및 자음과의 결합 정도에 따라 6가지 유형으로 분류하는 방법을 많이 사용하고 있다. 간 논문에서는 이러한 한글 문자를 인식하기 위한 전처리 과정으로써 한글의 유형을 분류하는 방법에 대한 연구로 계층적인 신경회로망을 도입하여 빠르고 신뢰성 있는 분류 방법을 제안한다. 실험에 사용된 글자는 KS X 1001(KS C 5601) 완성형 글자 2,350개에 대한 굴림, 바탕, 돋움, 궁서 글꼴로 총 9400개의 이미지 파일을 사용하였으며. 이 중 일부는 훈련에 사용하고 나머지는 분류를 위한 테스트 데이터로 사용한 결과 약 94%의 유형 분류율과 개별 패턴을 5.67ms에 분류하는 빠른 분류 속도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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