• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.2
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• pp.88-92
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• 2018

'UFO2MF' and 'Korean MetaFont Generator' have been developed to convert UFO codes to the corresponding Metafont codes by using outline editing methods. However, 'UFO2MF' cannot express smooth curves because it use only reference points without using control points. And 'Korean MetaFont Generator' can easily design the curve of characters, and supports Hangul characters, but this system does not support Roman characters. In this paper, we propose a UFO2xMF system, which can convert both Korean and Roman characters from outline text information into Metafont codes. UFO2xMF can apply attribute values which can change the shape of letters during the conversion of Metafont code. It is also a highly compatible system that can convert the characters of various languages not only Korean characters but also Roman and other characters into Metafont codes by applying letters with baseline and centerline of gravity.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.173-184
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• 1993

폰트관련기술은 폰트의 개발에 사용되는 폰트개발기술과 개발된 폰트의 효율적인 이용에 관한 폰트처리기술로 구분된다. 본 논문에서는 폰트개발기술의 대표적인 예인 서체설계지원시스템 특히 한글폰트의 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있는 시스템의 개발에 대하여 논한다. 지금까지의 폰트개발은 서체전문가의 원도제작과정과 제작된 원도를 폰트화하는 과정으로 진행되었으나 본 시스템은 서체전문가가 직접 컴퓨터의 지원을 받아 원도를 제작하며 원도제작과정의 결과로 폰트가 만들어지도록 폰트개발과정을 일원화하도록 하였다. 이를 위하여 서체설계과정을 정의하고, 정의된 서체설계과정을 컴퓨터상에서 구현하기 위한 기법을 개발하였다. 본고에서는 참조설계로 표현되는 서체설계지원시스템의 개발을 위하여 고안된 기법중 글자의 중심선과 굵기로 윤곽선을 자동생성하는 기법과 글자의 특징을 이루는 돌기를 라이브러리화하여 운영하는 기법에 대하여 논하기로 한다. 시스템 개발은 PC상에서 VGA그래픽카드와 mouse를 사용하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.861-864
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• 2016

기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1230-1236
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• 1999

한글 폰트는 서로 상반된 장단점을 가진 조합형 폰트와 완성형 폰트로 구분된다. 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 이들 중복된 자소를 최소화한 완성형 폰트를 구성하였다. 실험 결과 생성된 완성형 트루타입 폰트는 기존 완성형 폰트와 유사한 고수준의 품질을 유지하면서, 샘체의 경우 기존 폰트의 57.6%, 명조체의 경우 73.0%의 저장공간을 절약할 수 있었다.Abstract Hangul fonts are classified into 2 categories, complete type and combination type which have their own strength and weakness. The complete type shows a high quality of fonts, while the combination type takes less time, efforts, and storage space to develop. Since the Hangul makes a syllable by combining consonants with vowels, the complete type has many duplicates and requires a large storage space to save them. We present a method that minimizes the duplicates of the complete type of the Hangul using the composite glyph of TrueType. New fonts had high quality and saved storage space, for example Sam saved 57.6% and Myungjo saved 73.0% compared to old.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.688-690
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• 2004

최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.621-623
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• 1998

본 논문에서는 교육용 게임 프로그램을 구현하기 위해 이미지 생성과정을 연구하고 그 결과로서 패밀리 프로그램을 개발하였다. 그리고 선정된 시나리오를 바탕으로 패밀리 게임기로 잘 알려진 8비트 게임기에 사용되는 이미지 에디터인 FFE(Family font Editor)에 대해 분석하고 이 이미지 에디터로 폰트, 맵, 맵 배치 설계, 스프라이트 폰트를 생성하여 패밀리 프로그램을 구현하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.65-76
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• 2004

Today, most documents are electronically produced and their paleography is digitalized by imaging, resulting in a tremendous number of electronic documents in the shape of images. Therefore, to process these document images, many methods of document structure analysis and recognition have already been proposed, including font classification. Accordingly, the current paper proposes a font classification method for document images that uses non-negative matrix factorization (NMF), which is able to learn part-based representations of objects. In the proposed method, spatially total features of font images are automatically extracted using NMF, then the appropriateness of the features specifying each font is investigated. The proposed method is expected to improve the performance of optical character recognition (OCR), document indexing, and retrieval systems, when such systems adopt a font classifier as a preprocessor.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.17 no.4
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• pp.11-21
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• 2011

This paper proposes a method for decomposing a Hangul glyph of outline fonts into its initial, medial and final components using statistical-structural information. In a font family, the positions of components are statistically consistent and the stroke relationships of a Hangul character reflect its structure. First, we create the component histograms that accumulate the shapes and positions of the same components. Second, we make pixel clusters from character image based on pixel direction probabilities and extract the candidate strokes using position, direction, size of clusters and adjacencies between clusters. Finally, we find the best structural match between candidate strokes and predefined character model by relaxation labeling. The proposed method in this paper can be used for a study on formative characteristics of Hangul font, and for a font classification/retrieval system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.946-949
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• 2019

한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.

• 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.