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사용자 필적 맞춤형 폰트 생성 서비스
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한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.946 - 949  

김예진 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ,  이수연 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ,  심규민 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ,  전경구 (인천대학교 임베디드시스템공학과)

초록
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한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 실제로 해당 선행연구를 실행한 결과는 학습의 성능이 폰트로 사용하기에는 부족한 결과였다. 따라서 글자 이미지 전처리 및 딥러닝 모델 구조 변경을 통하여, 선행 연구 결과보다 더욱 성능을 높여, 실생활에서 사용할 수 있는 폰트 파일을 만드는 것을 목표로 한다.
  • 따라서, 이러한 문제를 해결함과 동시에 사용자의 편의성을 증가시키기 위해 우리는 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 잘라내는 방식을 고안하였다.
  • 지금까지 사용자 필적 맞춤형 폰트 생성 서비스에 관한 전반적인 진행 과정에 대해 서술하였다. 그중 기존의 선행 연구[2]의 문제점이라 여겼던 데이터 전처리 과정에서 자동적으로 글자 영역을 추출하고 센터링하는 과정과 기존 모델에 dilated convolution filter를 적용하여 모델의 레이어를 변경한 방법을 통해 전체적인 loss값이 줄어드는 결과를 얻었으며 조금 더 손글씨와 가까운 폰트를 얻을 수 있었다.
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