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컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 한글 서체 특징 연구
A study in Hangul font characteristics using convolutional neural networks 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.32 no.4, 2019년, pp.573 - 591  

황인경 ((주)베가스) ,  원중호 (서울대학교 통계학과)

초록
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로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Classification criteria for Korean alphabet (Hangul) fonts are undeveloped in comparison to numerical classification systems for Roman alphabet fonts. This study finds important features that distinguish typeface styles in order to help develop numerical criteria for Hangul font classification. We f...

주제어

#컨볼루션 뉴럴 네트워크   #국소적 특징   #한글   #서체 스타일   #시각화  

표/그림 (22)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용해 한글 서체 특징에 대해 연구했다. 뉴럴 네트워크의 각 층에서의 피처맵과 활성화 값을 나타낸 표와 도표들로부터 서체 스타일 분류에 영향을 주는 부분적 특징들을 확인하고자 했다. 그 결과, 첫 번째 컨볼루션 층에서는 문자의 전체적인 부분을 학습하고 두 번째 컨볼루션 층에서는 좀 더 부분적인 특징을 학습한다는 것을 확인할 수 있다.
  • 그 문자들은 돌기(serif)부분이 잘 보이는 ‘샤’, 둥근 부분을 위해 ‘왼’과 일직 선의 획이 많은 ‘확’으로 서로 특징이 다른 대표 문자를 선정하였다. 문자 ‘왼’은 회전된 문자를 사용하여 문자의 변형에도 서체 스타일의 분류에 영향을 주는 부분적 특징들이 잘 보이는지 확인하고자 선택하였다. 대표 문자들은 Figure 2.
  • 본 논문에서는 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용해 한글 서체 특징에 대해 연구했다. 뉴럴 네트워크의 각 층에서의 피처맵과 활성화 값을 나타낸 표와 도표들로부터 서체 스타일 분류에 영향을 주는 부분적 특징들을 확인하고자 했다.
  • 본 연구는 사람의 직관적 판단이 아닌 통계적 모형을 사용해 서체 스타일의 분류에 영향을 미치는 특징들을 밝혀내었다. 본 연구를 바탕으로 향후에는 무수한 한글 서체들을 간편하게 관리할 수 있는 수치적 분류 기준을 제안하는 연구가 계속 되기를 바란다.
  • 본 연구에서는 서체의 문자를 이미지로 인식해 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network; CNN) 방법을 이용하고자 한다. 한글을 몇 가지의 대표적 문자로 특성을 정의하는 것이 아닌 심층학습(deep learning) (LeCun 등, 2015) 기법으로 다양한 문자 이미지를 학습하여 서체 스타일의 특징을 구분 짓는 특징을 찾고자 한다.
  • 유닛별 산점도(scatter plot)를 통해 두 서체 스타일이 유닛의 활성화 값에 의해 명확하게 구분되는지 확인하고자 한다. 산점도는 Figure 3.
  • 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용해 한글 서체 이미지에 대한 학습 후 한글 서체 스타일을 분류하는 데에 중요한 영향을 미치는 특정한 특징을 찾고자 한다. 서체 스타일 분류를 잘하는 것이 아닌 서체 스타일 구분에 영향을 주는 부분적인 특징을 찾는 것이 목표이므로 신경망 시각화 방법들 (Simonyan 등, 2013; Springenberg 등, 2014; Zeiler와 Fergus, 2014)을 통해 각 층에서 활성화되는 특징들을 확인한다.
  • 본 연구에서는 서체의 문자를 이미지로 인식해 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network; CNN) 방법을 이용하고자 한다. 한글을 몇 가지의 대표적 문자로 특성을 정의하는 것이 아닌 심층학습(deep learning) (LeCun 등, 2015) 기법으로 다양한 문자 이미지를 학습하여 서체 스타일의 특징을 구분 짓는 특징을 찾고자 한다.

가설 설정

  • 서체 스타일 분류를 잘하는 것이 아닌 서체 스타일 구분에 영향을 주는 부분적인 특징을 찾는 것이 목표이므로 신경망 시각화 방법들 (Simonyan 등, 2013; Springenberg 등, 2014; Zeiler와 Fergus, 2014)을 통해 각 층에서 활성화되는 특징들을 확인한다. 한글 서체의 종류는 바탕체와 돋움체로 나뉜다. 바탕체(세리프체)는 붓글씨와 비슷하게 돌기(세리프)가 있는 반면, 돋움체(산세리프체)는 판에 새긴 듯한 모양으로 묵직하고 반듯한 느낌이 드는 것이 특징이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
컨볼루션 뉴럴 네트워크란 무엇인가? 컨볼루션 뉴럴 네트워크란, 심층학습의 한 기법으로 인간이 시각적 정보를 처리하는데에 중요한 역할을 하는 기관과 비슷한 역할을 하는 시각 피질 내의 뉴런들간의 연결을 모형화한 인공신경망을 말한다. 개별적인 뉴런들은 수용영역이라고 하는 공간에서 발생한 자극들에 대해 반응하고 각각 다른 뉴런들의 수용 영역들이 부분적으로 겹쳐지면서 커지게 된다.
PANOSE에서 정의한 로마자 서체의 특징을 대표할 수 있는 10가지 특성은 무엇에 따라 정의되는가? 그 예로 산업기반 폰트 분류 및 매칭 시스템인 PANOSE (Bauermeister, 1988)는 로마자서체의 시각적인 특성을 기반으로 한 분류체계 시스템으로 서체마다의 특징을 대표할 수 있는 10가지의 특성을 정의한다. 이 특성은 로마자 26개의 모양에 따라 정의되는데, 로마자 서체의 대표 특성값 세트로 글꼴 분류체계를 정의한다. 서체 연결(matching)법은 두 서체의 PANOSE 숫자세트 속 개별의 정의된 값들을 비교하는 것으로 각 정의된 값들의 차이를 구하고 계산식을 적용하여 연결값을 생성한다.
컨볼루션 뉴럴 네트워크의 핵심 구조 세 가지는 무엇인가? 컨볼루션 뉴럴 네트워크는 컨볼루션 층(convolution layer), 풀링층(pooling layer), 완전 연결층(fully connected layer)의 세 개의 핵심 구조로 이루어져 있다. 이 구조들이 모형의 모수 개수를 효율적으로 줄여주어 전체 모형의 복잡도를 줄여주는 효과를 얻게 해준다.
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