한글의 자소들은 몇 가지의 획으로 구성되어 있고, 완전한 글자들은 자소들의 조합으로 구성되어 있다. 획과 자소들을 조합하는 과정에서 그 구성들의 크기나 위치가 변화할 수 있으므로 폰트를 제작하는데 많은 노력이 필요하다. 이와 달리 METAFONT는 매개변수 값을 변경하면서 획과 자소의 크기와 위치를 쉽게 변환할 수 있는 시스템을 제공하여 폰트 제작 과정에 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 METAFONT를 기반으로 사용자가 매개변수를 수정하여 다양한 폰트를 자동으로 생성할 수 있는 구조적 한글 폰트 생성기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 한글 폰트 생성기는 폰트 임베딩 분야와 폰트 편집기 분야에 적용할 수 있다.
최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 이를 이용한 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 생성 모델을 이용하는 폰트의 자동 생성 연구들은 로마자 및 한자와 같은 몇 언어들에 국한되어 연구되고 있다. 한글 폰트 디자인은 매우 큰 시간과 비용이 들어가는 작업으로, 딥러닝을 이용하면 손쉽게 생성할 수 있다. 한글 폰트를 생성하는 연구는 딥러닝 기반의 생성 모델들과 발맞추기 위해 프로세스 자동화 관점에서 한글 폰트 데이터셋을 준비하는 것이 중요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 딥러닝 기반의 한글 폰트 연구를 위한 한글 폰트 데이터셋을 제안하고. 그 데이터셋을 구성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 제안하는 한글 폰트 데이터셋을 기반으로 딥러닝 한글 폰트 생성 어플리케이션에 적용하는 과정을 통해 제안하는 데이터셋 구성의 유용성을 보인다.
최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.
한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.
본 논문은 실내용 LED 전광판 시스템에서 문자 출력을 위한 완성형 폰트 기법을 개선하기 위해 비트맵 이미지 픽셀의 색상값을 이용하여 실시간으로 폰트를 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 출력을 위한 문자 폰트를 사전에 정의해 저장하지 않고 텍스트를 비트맵 이미지로 변환한 후 이진화 하여 각 픽셀의 색상값을 이용해 출력 폰트를 실시간으로 생성하도록 한다. 실시간 폰트 생성 기법은 사전에 정의된 문자와 입력된 데이터를 비교하기 위한 과정이 생략되어 메모리 낭비를 줄일 수 있다. 또한 제안된 기법은 사전에 정의되지 않은 다양한 형태의 문자를 입력받아 출력할 수 있기 때문에 문자 표현 방식이 다양해져 정보 전달 효과를 높인다.
본 논문에서는 외곽선 폰트의 한글 글립을 분석하고 서로 다른 두 폰트에 대한 중간 폰트를 생성하는 방법을 제안한다. 한글 글립은 글자, 자소, 획과 같이 계층적으로 표현되고 분석된다. 글립 분석 결과를 바탕으로 같은 글자를 나타내는 서로 다른 두 글립에 대해서 모핑을 수행함으로써 여러 개의 중간글립들을 얻는다. 자연스러운 글립 외곽선 모핑을 위해 스트링의 가중 평균(weighted-mean)에 의한 커브모핑 방법을 사용하며, 위상이 다른 글립 간 변환을 위한 네 가지 연산을 제공한다. 제안된 한글 글립 모핑 방법은 기존의 폰트 또는 손글씨로 부터 새로운 폰트를 생성하는 데 사용될 수 있다.
폰트는 텍스트 정보를 기술하는 기본 요소로서 다양한 타입에 따른 독특한 감성정보를 내재하고 있다. 본 연구는 문서에 나타나 있는 영문폰트의 분포에 따른 감성정보 자동추출 시스템의 전처리 단계로서 문서상에서 특정의 폰트를 인식하는 모듈을 소개하고자 한다. 폰트 디자이너에 생성된 대부분의 폰트는 glyph data 라고 하는 2D boundary 좌표값에 의해 그 모양(Shape)이 결정된다. 이 데이터로부터 정의된 폰트밀도함수와 각 문자가 등장하는 보편적 확률 값의 linear combination으로부터 각 폰트를 식별할 수 있다.
본 논문에서는 도메인 어댑테이션을 이용하여 폰트 변화에 강인한 한글 분류기를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델은 총 7 개로 이루어져 있으며 각각 이미지로부터 폰트에 무관한 정보를 추출하는 인코더, 추출된 정보의 유효성을 판단하기 위해 이미지 재합성에 사용되는 디코더, 재합성된 이미지의 글자 분류기, 폰트 분류기, 재합성된 글자의 정교함을 판단하는 판별기(discriminator), 그리고 인코더에서 추출된 정보에 대한 글자 분류기, 폰트 분류기이다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망의 학습법을 따르는 도메인 어댑테이션 기법을 이용하여 인코더의 추출 정보가 폰트 정보는 속이면서 글자 분류의 정확성은 높이도록 학습하였다. 학습 결과 인코더로부터 추출되는 정보들은 폰트에 무관한 성질을 지니면서 글자 분류에 높은 정확성을 띄었으며, 추가로 디코더에서 나오는 이미지들도 원본 폰트와 같은 이미지를 생성해 낼 수 있었다.
한글 폰트는 조합형 폰트와 완성형 폰트로 구분된다. 조합형 폰트는 폰트를 제작하는 시간과 노력이 적게 필요하지만 폰트의 품질이 완성형 폰트보다 뒤떨어진다. 완성형 폰트는 조합형과 비교하여 우수한 품질을 가지지만 폰트 제작에 더 많은 시간과 노력을 요구한다. 특히 완성형 폰트는 폰트내의 중복된 자소들의 정보를 중복해서 저장하므로 폰트 저장에 필요한 공간이 더 많이 필요하다. 본 논문에서는 트루타입의 합성 글립(Composite Glyph)을 이용하여 중복된 자소를 최소화한 완성형 폰트를 구성하였다. 중복성을 최소화한 완성형 폰트는 기존 완성형 폰트와 유사한 고수준의 품질을 유지하면서 조합형 폰트와 유사하게 폰트 저장 공간의 크기를 절약할 수 있다.
고품위 입출력 장치의 급속한 발달과 전자 출판 시스템의 출현은 더 다양한 서체를 요구하게 되었다. 컴퓨터에서 사용되고 있는 한글 서체는 명조, 고딕체를 제외하고는 주로 장식용 폰트를 만들어 사용하고 있다. 본 논문에서는 Cubic B-Spline 곡선을 이용하여 다양한 필기체 폰트를 구현하였고, 필기체가 가지는 특성(날림의 정도, 글자의 기울이기 정도, 각 음소의 크기, 각 글자의 크기의 균일성 등)에 따라 인자를 부여하여 개별화되고 사실적인 폰트를 생성하였다. 각 인자의 조합은 암호화되어 각 개인의 폰트로 부여된다. 즉, 개인의 고유 폰트는 폰트 암호(password)로 부여되고, 제어인자는 폰트암호의 해쉬값에 의해 선택되며, 사용자들로부터 이 제어인자들을 숨기게 되면 각 사용자들의 폰트는 유일하고, 안전하게 되므로, 일정정도의 안정성이 보장된다고 보여진다. 그리고 본 연구에서 구현된 폰트는 한글 필기체 문자인식의 정도를 측정하는 다양한 데이타를 제공하는 데에도 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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