• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.77-86
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• 2023

본 연구의 배경은 한글 폰트의 경제적 가치가 증대되고 있으며, 모바일 환경에 적합한 작은 글자디자인 중심의 폰트 개발의 필요성에 있다. 본 연구의 목표는 모바일 화면에서의 가독성 향상을 위한 방안을 분석하고 제시하는 것이다. 연구는 인쇄·출판용 구글 본고딕체와 작은 크기에 맞게 보정한 구글 본고딕체를 대상으로 팀 아렌스의 가독성 향상에 영향을 줄 수 있는 여덟 가지 속성을 모바일 텍스트 한글 폰트디자인에 적용하는 과정으로 진행하였다. 연구의 결과는 1. 낱글자의 너비는 넓게, 2. 열린 속공간(모인 공간)은 좁게, 3. 닫힌 속공간은 좁게, 4. 무게(굵기)는 두껍게, 5.획의 대비는 줄여서, 6. 글자 사이의 간격은 늘려 디자인할 필요가 있다로 나타났다. 따라서 인쇄·출판용과 모바일용, 굵기와 크기에 따라, 가독성과 판독성 향상 기술이 적용된 한글 폰트가족으로 구별되어 공급되어야 한다.

• 한국인쇄학회지
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• 제19권1호
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• pp.55-63
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• 2001

본 연구는 현재 제작 배포된 한국신문광고, 9단 7칼럼 4칼라 변형광고를 중심으로 활자체와 색상에 대한 분석을 실시하였다. 조사결과, 한글과 영문을 사용한 카피가 자주 사용되고 있었으며, 읽기 쉬운 신명조체와 고딕체가 카피에 가장 많이 사용되고 있었다. 두드러진 것은 복잡한 생상의 활용이었다. 배경색도 매우 다양화되어 있었으며, 특히 이에 따른 카피에 사용된 색상은 매우 복잡한 형태를 취하고 있었다. 조사결과로부터 활자체의 통일성과 색상의 다양성에 따른 광고의 구독률에 대한 조사가 실시되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.8-19
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• 2004

본 논문에서는 우리나라 우편영상에서 수취인 주소 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 우편영상에 기입된 주소가 프린터나 타자기 둥에 의해서 인쇄된 주소일 수도 있고 사람에 의해서 필기된 주소일수도 있다. 즉, 인쇄체 우편영상과 필기체 우편영상 모두에 적용될 수 있는 수취인 주소 영역 추출 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 이진화 된 우편영상으로부터 연결요소를 추출하고 연결요소를 결합하여 문자열을 생성한다. 그 후 문자열을 군집화하고 생성된 군집 중 몇 개의 군집을 선택함으로써 수취인 주소 영역을 결정한다. 우리나라 우편봉투에 기입되는 정보의 유형별 기입 위치 패턴에 따라 우편영상을 총 9개의 균등 영역으로 분할한 후 각 영역의 중심을 초기 값으로 갖는 9개의 군집을 생성하였고 k-Means 방법을 사용하여 군집화를 수행하였다. 군집화 과정에서 사용되는 거리함수로 우편영상의 폭 대 높이의 비율이 반영된 수정된 맨하탄 거리를 사용하였다. 제안 방법의 성능을 알아보기 위하여 실제 우편물 영상 1,988개를 사용하여 실험한 결과 약 93.56%의 우편영상에서 수취인 주소 영역을 정확하게 추출할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2276-2290
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• 1994

본 논문에서는 입력된 문자에서 비교적 안정적 구조특징을 추출하고 이 구조정보를 이용하여 문자를 좀 더 세부적인 유형으로 분류한 후 인식을 행하는 문자 인식 방법을 제안한다. 본 방법은 우선 한글 문자를 스캐너로 입력받아 방향코드화하고 방향코드화된 문자로부터 방향밀도벡터를 추출하여 기본 6형식으로 분류한다. 그리고 기본형식 정보에 의해 각 문자로부터 안정된 구조특징을 추출하고 안정된 구조특징을 이용해 26가지 형태의 세부유형으로 분류하여 각 해당 자소 영역의 방향밀도벡터를 신경망에 입력하여 인식하거나 직접 해당 자소의 인식을 행한다. 한글 KS C 5601의 2350자에 대해 실험한 결과 94%의 인식률을 얻어 본 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.15-21
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• 1977

본 논문은 Syntactic법에 의한 한글의 인식 algorithm에 대하여 논한 것으로 인식절차는 크게 나누어 전처리, graph화, 분할의 3단계로 구성되어 있다. 전처리과정에서는 Hilditch의 thinning algorithm을 이용하여 입력문자의 골격패턴을 얻었다. graph화 단계에서는 세선화패턴으로 부터 4종류의 특징점을 추출하여 입력패턴을 기본패턴의 구성관계로 나타냈다. 분할단에서는 tree문법에 의한 패턴해석을 수행, 입력패턴을 구성하는 각 자모를 순차적으로 추출하였다. 본 algorithm의 효용성을 검토하기 위하여 전자계산기를 이용, 511자의 인쇄체 한글에 대하여 인식실험을 행하였다. 그 결과 약 90%의 정인식율을 얻었다.

• 디자인학연구
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• 제14권
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• pp.321-333
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• 1996

<심청전 목판 체>는 질박·고졸하며 간결하고 강한 맛을 내는 멋스러운 글자꼴이다. 특히 이 글자꼴은 조선후기 사대부 취향의 도서로서 만족할 수 없었던, 서민층의 욕구를 충족시키기 위해 판매를 목적으로 발행된 방각본 소설에 사용되었다. 이 글자꼴은 한글 창제 초기의 기하학적이고 원리적인 한글 꼴이 붓이라는 필기도구의 영향을 거쳐 목판의 칼 새김 맛과 목판 인쇄 특성에 따라 서민적인‘허튼 꼴’로 정착한 것이라 할 수 있다. <심청전 목판 체>의 특징은 전체적으로 납작한 형태로, 가로줄기·보가 가늘고 세로줄기·기둥이 두텁다. 그 자소 단위의 쪽 자는 최대한도 허용된 자리를 차지하고 살리면서도 공간 이용에 짜임새가 있고, 단순하면서도 변화를 추구하는 형태적 특징을 갖는다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.306-310
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• 2002

본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글 영상을 편집 가능 한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손 영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트 럼으로 손가 락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출 된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제17권2호
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• pp.27-37
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• 1991

A recognition algorithm for Hangul is developed by structural analysis to Hangul in this theses. Four major procedures are proposed : preprocessing, type classification, separation of consonant and vowel, recognition. In the preprocessing procedure, the thinning algorithm proposed by CHEN & HSU is applied. In the type classification procedure, thinned Hangul image is classified into one of six formal types. In the separation of consonant and vowel procedure, starting from branch-points which are existed in a vowel, character elements are separated by means of tracing branch-point pixel by pixel and comparison with proposed templates. In the same time, the vowels are recognized. In the recognition procedure, consonants are extracted from the separated Hangul character and recognized by modified Crossing method. Recognized characters are converted into KS-5601-1989 codes. The experiments show that correct recognition rate is about 80%-90% and recognition speed is about 2-3 character persecond in three types of different input data on computer with 80386 microprocessor.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2133-2146
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• 1994

본 논문에서는 한글의 동적자소분할 방법과 자소분할 결과 얻어진 가변분할 망눈으로부터 특징벡터를 추출해 신경망에 입력함으로써 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 문자에서 4방향 기여도와 $8\pm8$망눈을 사용하여 256차원의 특징벡터를 구한 후, 신경망에 의해 한글을 6형식으로 분류한다. 분류된 결과를 바탕으로 모음의 통계적인 위치정보와 문자의 구조적인 정보를 이용하여 각 문자를 자소 단위로 분할한다. 분할된 자소의 크기에 따라 가변적인 크기를 갖는 망눈을 구성하고 특징벡터를 추출해 자소인식 신경망에 입력함으로써 문자인식을 행한다. 4개의 서체(3개의 서체는 학습, 1개는 인식실험), KS C 5601내의 2350자의 문자를 대상으로 실험한 결과 학습에 사용된 서체에 대해서는 97%이상, 나머지 한 서체에 대해서는 94% 이상의 인식률을 나타내 제안된 방법의 유효성을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.266-279
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• 2003

본 논문에서는 문자의 형식정보를 이용하여 인식대상 문자군을 분할하여 인쇄체 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 인식대상 문자를 전체 7개의 형식으로 나누는데, 한글 문자의 경우 자소 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류하며, 영·숫자 및 기호 문자의 경우 1개의 형식으로 분류한다. 각 문자형식에 따라 입력 문자 영상을 몇 개의 인식단위로 나누고, 이에 대한 방향각도 특징을 추출하여 신경망 인식기에 입력하여 인식한 후 인식된 각 인식단위를 조합하여 문자인식을 한다. 각각 구현된 7가지 형식별 문자인식기를 단순 스위칭 및 통합 방법과 두 방법의 변형 방법 등 7가지의 방법으로 결합하여 최종 문자인식을 하였다. 실험 결과, 단순 스위칭 방법은 98.62%, 단순 통합 방법은 90.54%, 나머지 5가지의 변형 방법들이 97.35%에서 98.65%의 인식 성능을 보였다.