Each cultural community has developed a variety of fonts to express their own language and characters. Hangul has also diversified its font shapes through changing the composition ratio and look of the consonants and vowels. Rather, thanks to the variety of these fonts, a considerable amount of time and effort must be devoted to the selection of a specific font shape. This is related to the fact that the current Hangul service and classification system process the font only with its name or the name of the manufacturer. It means that there is no consensus about the font shape classification system for Hangul. In this study, we propose a shape property set that can be a basis for classifying Hangul fonts. The font shape property set was generated by performing statistical analysis with features which have been studied by the font design experts and was verified through questionnaire using representative fonts based on the classification scheme defined by the Hangul font design classification system standard. This study is meaningful in that it is a study on shape classification properties of K-means and PCA statistical techniques based on font data rather than design field study.
조합형 설계의 한글 폰트 디자인은 한글의 모아쓰기 원리를 이용하여 일관된 모 양을 유지하면서, 조합 가능한 활자체를 빠른 시간에 구성할 수 있는 장점이 있다. 그러나 균형감 있는 훌륭한 활자체를 개발하기 위해서는 설계할 자소의 수는 많아지 고 조합 방법은 복잡해진다. 본 논문에서는 조합형 설계의 성공적인 결과를 위하여 효율적인 조합 규칙 표현 방법을 제안한다.
Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.
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.
Hangul is a language that is composed of initial, medial, and final syllables. It has 11,172 characters. For this reason, the current method of designing all the characters by hand is very expensive and time-consuming. In order to solve the problem, this paper proposes an automatic Hangul font generation system and evaluates the standards for mapping Hangul characters to produce an effective automated Hangul font generation system. The system was implemented using character generation engine based on deep learning CycleGAN. In order to evaluate the criteria when mapping characters in pairs, each criterion was designed based on Hangul structure and character shape, and the quality of the generated characters was evaluated. As a result of the evaluation, the standards designed based on the Hangul structure did not affect the quality of the automated Hangul font generation system. On the other hand, when tried with similar characters, the standards made based on the shape of Hangul characters produced better quality characters than when tried with less similar characters. As a result, it is better to generate automated Hangul font by designing a learning method based on mapping characters in pairs that have similar character shapes.
Objective: The aim of this study is to investigate the effect of Hangul font on reading speed when texts are displayed on the computer screen. Background: Reading performance is influenced by fonts. However, there are few studies of Hangul font from a cognitive perspective. Fonts could affect reading performance directly and indirectly, interacting with other visual-perceptual factors such as size, word spacing, and line spacing. Method: In experiment 1, two variables were manipulated; a frame condition(square frame non-square frame) and a stroke condition(serif sans-serif). According to each condition, one of the four fonts was applied to the texts. The height of the four fonts was controlled. The participants were asked to read aloud the presented texts. In experiment 2, the non-square frame fonts were adjusted to have approximately the same size, width, letter spacing, and word spacing as the square frame fonts. The experimental design and task used in experiment 2 were identical with experiment 1. Results: In general, reading speed was faster in the square frame fonts than in the non-square frame fonts. The reading speed was not significantly different across stroke conditions. Conclusion: The frame of Hangul font significantly influenced reading speed. These results suggest that the type of Hangul font is a factor to affect reading performance. Application: The frame of fonts should be considered in designing of new fonts. The square frame fonts should be the preferred choice to enhance legibility.
As various styles of fonts were used, there were problems such as output errors due to uninstalled fonts and difficulty in font recognition. To solve these problems, research on font recognition and recommendation were actively conducted. However, Hangul font research remains at the basic level. Therefore, in order to automate the comparison on Hangul font similarity in the future, we analyze the influence of each stroke element property. First, we select seven representative properties based on Hangul stroke shape elements. Second, we design a calculation model to compare similarity between fonts. Third, we analyze the effect of each stroke element through the cosine similarity between the user's evaluation and the results of the model. As a result, there was no significant difference in the individual effect of each representative property. Also, the more accurate similarity comparison was possible when many representative properties were used.
하나의 한글글꼴을 완성하려면 천개 이상의 많은 자모가 필요하다. 본 논문에서는 한글글꼴 제작에 필수적인 자모 생성을 위하여, 조합 규칙 집합에 기반한 글리프 보강 기법을 통하여 몇 개의 자모로부터 원하는 개수 만큼의 자모를 자동생성할 수 있는 "다중 마스터 글리프 알고리즘"을 제시한다. 이 알고리즘을 기반으로 한글 자모 및 문자를 생성하는 글꼴 에디터를 개발하였다. 에디터는 조합 규칙 집합 및 4개의 마스터 글리프를 이용하여 해당 개수의 기본 자모를 자동 생성하며, 자동 생성된 자모를 활용하여 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동 조합하여 원하는 타겟 글꼴을 생성한다. 기존 상용서체에 적용하여, 본고에서 제시한 한글 글꼴 에디터의 효율성을 정량적으로 분석하였다.
Recently, there are many communication softwares based on text on various smart devices. Unlike traditional print publishing, mobile publishing and SNS tools tends to utilize more decorative or more emotional fonts so that users can pass some feelings from contents. So font providers have released new fonts which deal with the requirements of the market. Nevertheless being released lots of new fonts, general users have not used them because they searched only by font name or font provider's name. It means that there is no way for users to know and find new things. In this study, we suggest font shape classification rules for font registration system based on font design features. We proved the validity of classification standard study through some experiments with 50 commercial fonts. Also the result of this study was provided for Korea Telecommunication Technology Association and adopted by the Korea industrial standard.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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