• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.113-118
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• 2002

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.

• 감성과학
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• 제24권4호
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• pp.29-38
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• 2021

한글 글꼴의 눈에 띄는 특성에는 세리프 및 네모틀 여부가 있다. 꺾임 또는 삐침으로 장식된 글꼴은 세리프(serif)로 분류되며, 이러한 장식이 없는 글꼴은 산세리프(san-serif)로 분류된다. 반면 네모틀은 알파벳 글꼴에는 없는 특징 범주이며, 가상의 사각형 안에 자, 모음, 그리고 받침이 조화를 이루는 특징을 의미한다. 본 연구는 오랫동안 광범위하게 사용되어 온 세리프와 네모틀 글꼴 특성을 보유한 글꼴이 그렇지 않은 글꼴보다 친숙성과 선호도가 높을 것을 가정했다. 이 가설을 검증하기 위해 한글 팬그램을 사용한 네모틀 및 탈네모틀 글꼴 그리고 세리프 및 산세리프 글꼴을 제시해 해당 네모틀 및 세리프 유무에 따른 친숙성과 선호도를 조사했다. 그 결과 참가자들은 탈네모틀 글꼴에 비해 네모틀 글꼴에 대해 친숙성과 선호도를 모두 높게 평가했으나 세리프와 산세리프 사이에 이러한 차이는 발견되지 않았다. 더 나아가 친숙성과 선호도 사이의 정적 상관은 탈네모틀 세리프 글꼴에 대해서만 관찰되었다. 이 결과는 네모틀의 특징을 보유한 한글 글꼴이 그렇지 않은 글꼴에 비해 더 친숙하고 선호될 가능성을 의미한다. 특히 본 연구는 한글 글꼴 사용자들에 있어서 익숙하고 편안한 글꼴로 네모틀 글꼴이 권장되며, 더 나아가 세리프를 동반한 네모틀 글꼴이 사용될 경우 이러한 긍정적 감성이 향상될 가능성을 시사한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.13-19
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• 2000

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.

• 인지과학
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• 제34권4호
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• pp.259-275
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• 2023

본 연구는 McConkie와 Rayner(1975)가 고안한 움직이는 창 기법을 사용해 덩이글의 내용 난이도에 따른 글꼴 변화맹의 발생 여부를 조사했다. 이를 위해 움직이는 창이 처치된 읽기 과제 수행 중 본문 글꼴과 다른 표적 어절을 제시하고 참가자의 시선이 해당 어절 위치에 도착한 순간 표적 어절의 글꼴을 본문과 동일한 글꼴로 변화시켰다. 변화 이전 표적 어절의 글꼴은 본문 글꼴이 세리프인 경우 산세리프 글꼴이었으며 혹은 반대로 산세리프인 경우 세리프 글꼴이었다. 읽기 과제 종료 후 참가자의 절반 이상(62.5%)이 글꼴 변화를 탐지하지 못했다고 보고했다. 각 문장 내에서의 안구 운동을 관찰한 결과 덩이글 내용에 대한 이해가 어려웠을 때 안구운동 회귀횟수와 응시시간이 증가했고 도약거리가 단축되었다. 특히 회귀횟수 증가는 본문 글꼴이 세리프였을 때 즉 표적 어절 글꼴이 산세리프에서 세리프로 변화한 경우에만 분명했다. 이러한 결과는 내용 이해와 무관한 감각적 간섭은 읽기 수행 도중 잘 탐지되지 않지만, 과제 본문에 대한 내용 이해가 어려워지면 오히려 탐지될 가능성이 증가함을 시사한다. 더 나아가 이러한 예외적인 탐지의 가능성은 본문 덩이글 글꼴이 산세리프 글꼴인 경우보다 세리프 글꼴일 때 더 높아질 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.65-77
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• 2004

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2가지 폰트 스타일, 3가지 폰트 그룹, 7가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font문자 인식기로 구성되는 OCR시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 결과는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에도 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.613-615
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• 2003

본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.