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.
In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.
디지털 기술의 발달로 한글글꼴을 다루는 사용자가 증가하고 글꼴 선택의 기준 또한 다양해지면서 전통적인 형태를 벗어난 다양한 한글 글꼴들이 많이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 현행 글꼴분류체계는 이러한 글꼴들을 비교분석하고 글꼴 사용의 가이드라인을 제시하기에 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한글글꼴개발 및 활용을 지원하는 방안으로 글꼴분류체계의 다양화를 제시하고 다음과 같은 다각도의 분류기준을 제시한다. 첫째, 모임글자라는 한글글꼴의 근본적인 특징을 반영하고 한글 기계화에 큰 변수로 작용하는 한글의 구조에 기반한 글꼴구조분류, 둘째, 공감각적이고 멀티미디어적 정보전달이 일반화되어 가는 실정에 맞추어 감성 이미지어와 글꼴의 시각적 이미지를 연관시키는 글꼴이미지분류, 마지막으로 매체별로 가독성과 주시성 등을 고려하여 글꼴의 용도를 제시하는 글꼴용도분류를 제안한다. 멀티미디어 시대에 완성도 높고 다양한 글꼴의 개발과 문자정보의 부가가치를 높이는 적절하고도 효과적인 글꼴의 활용을 지원하기 위해서는 한글 글꼴의 특징과 사용환경에 기반하여 앞에 제시한 바와 같은 다각도의 분류체계를 세우고 이를 활용한 유기적인 글꼴데이터베이스를 구축하는데 적극적인 투자와 기술적인 지원이 필요하다. 이는 결과적으로 양질의 다양한 한글글꼴의 개발과 이의 활용도를 높일 수 있으리라 기대된다.
Recently, research on various font designs has been actively conducted to deliver effective emotional information in a digital environment. In this study, we propose a Hangul font outline vector modification algorithm that effectively conveys sensitivity according to weather information and can be transformed immediately. The algorithm performs a series of transformations: sets outlines according to design pattern templates, calculates the glyph's position to reflect physical rules, splits outline segments into smaller sizes and deforms the outlines. Through this, we could create several vector font designs such as humidity, cloud, wind, and snow. The usability evaluation was close to good, so it can be used in diverse ways if we improve readability and effective design expression.
An identification of a font allows that an OCR system can perform font-specific processes, which consist of various mono-font segmentation tools and recognizers According to the font styles, character segmentation method should be applied differently. Touching characters in slant style cannot be segmented vertically but segmented on a slant. This paper proposes that touching characters in italic style can be segmented vertically after slant normalization.
This study aims to suggest basic materials to develop an emotional font for future Hangeul font development plan by investigating emotional reaction displayed through the subjects and by quantifying its contribution of the stimulation elements causing such reaction. For this, a survey of 150 university students who are currently enrolled in the College of Design was conducted in order to analyze correlation between 30 emotional words extracted from the Hangeul font and the selected 36 sample fonts. The combined data was described with the two dimensional dispersion using the quantification theory type III. The analysis found out that the Hangeul font forms the x-axis showing "soft(dynamic).hard(static)" and the y-axis showing "modern(light).classic(heavy)”. Specifically, there exist emotional groups such as "archaic","masculine","feminine","negative", and "modern static"on each axis. In addition, to extract the casual relationship between the value of emotional reaction and its stimulation elements quantitatively, the author indicated the emotional words of each axis and the total value of equivalent five emotional word groups as the standard variance and the constituent of Hangeul font as the independent variable, and then the quantification theory type I was used to analyze the physical elements of the Hangeul font. As a result, "the centerline of gravity(base line)" and "thickness variance of a stroke" on the two axes, and "the centerline of gravity(base line)" and "decoration" among the five groups were identified as the most influential elements that affect the emotional reaction of the subjects.
글자체파일의 무단 이용이 사회적으로 문제가 되고 있다. 이러한 가운데, 우리 법원은 글자체파일을 컴퓨터프로그램으로 인식한다. 글자체를 컴퓨터에서 이용할 수 있도록 디지털화한 글자체파일이 컴퓨터프로그램인가? 이러한 인식은 컴퓨터프로그램과 데이터를 구별하지 못 함으로써 발생하는 것이다. 반면, 전문가들의 인식은 글자체파일을 컴퓨터프로그램으로 인식하지 않는다. 이와 관련하여, 2014년에 INI파일이 컴퓨터프로그램이 아니며, 단지 데이터 파일에 불과하다는 판례가 있었다. 특히, CAD 파일들 역시 외형상 지시명령을 포함하고 있다는 점에서, 대법원의 태도는 컴퓨터프로그램과 데이터 간의 구별을 어렵게 할 뿐이다. 대법원의 판결은 변경될 필요가 있다. 아울러, 글자체파일을 보호하기 위한 새로운 법제도가 마련되어야 한다.
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.
본 논문에서는 한\ulcorner영 혼용문서인식을 위해 다중 크기, 다중 활자체에 적용 가능한 한글과 영어를 구별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 글자의 종횡비, 연결요소의 수, 좌상단의 획이미지 존재 여부, 그리고 바(bar)를 입력 이미지에 대해 좌상우하의 순서로 진행해 가면서 바를 검출하고, 이들을 이용하여 한글과 영어를 구별한다. 제안된 방법을 문서 작성 시 널리 사용되는 ?글의 명조체, 신명조체, 고딕체, 궁서체에 대해 실험하여 그 성능의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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