• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.499-508
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• 2022

딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.473-482
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• 2021

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.