초록 ▼

요약
◯ 한글 폰트 품질 검사 기술 개발
- 기본 검사 117 항목: 파일 형식, 버전, 글리프 범위 및 크기, 인코딩 등
- 도안 검사 33 항목: 한글 획, 코드블록, 글리프 크기/방향, 제어점 등

◯ 한글 폰트 인식 기술 개발
- 한글 2,350자를 대상으로 인식률 94.2% 달성
- 딥 러닝 기술을 이용한 지도 학습과 클러스터링 기술을 이용한 점층 학습을 활용하여 학습 속도와 확장성 향상

◯ 폰트 특징 추출 및 인식 기술을 활용한 폰트 간 닮음 비교 및 형태분류
- 3

요약
◯ 한글 폰트 품질 검사 기술 개발
- 기본 검사 117 항목: 파일 형식, 버전, 글리프 범위 및 크기, 인코딩 등
- 도안 검사 33 항목: 한글 획, 코드블록, 글리프 크기/방향, 제어점 등

◯ 한글 폰트 인식 기술 개발
- 한글 2,350자를 대상으로 인식률 94.2% 달성
- 딥 러닝 기술을 이용한 지도 학습과 클러스터링 기술을 이용한 점층 학습을 활용하여 학습 속도와 확장성 향상

◯ 폰트 특징 추출 및 인식 기술을 활용한 폰트 간 닮음 비교 및 형태분류
- 3,600여 종의 각 폰트에 대해 닮은 폰트를 순위별로 추출 색인
- 글꼴개발원, 이기성, 특허청의 분류기준에 따라 폰트 형태 자동 분류

◯ 한글 폰트 품질 검사 및 검색 기술을 적용한 폰트 정보 검색 서비스 개발
- 국립한글박물관에 이관하여 2개월 간 시험 운영 및 편의성 개선

(출처 : 요약서 5p)

Abstract ▼

Purpose & Contents
The purpose of this study is to develop a technology to validate the quality of Hangul fonts using image recognition technology and to build a font information search service according to the type classification of Hangul fonts in consideration of domestic and international sta

Purpose & Contents
The purpose of this study is to develop a technology to validate the quality of Hangul fonts using image recognition technology and to build a font information search service according to the type classification of Hangul fonts in consideration of domestic and international standards regarding TrueType fonts.

Results
◯ Development of Korean font quality inspection technology
- Basic checks 117 Item: file type, version, glyph range and size, encoding etc.
- Design inspection 33 items: Korean stroke, code block, glyph size/direction, control point, etc.

◯ Development of Korean font recognition technology
- Recognition rate of 94.2% for 2,350 Korean characters
- Improve learning speed and scalability by using supervised learning with deep learning technology and incremental learning with clustering technology

◯ Comparison of font resemblance and type classification using font feature extraction and recognition technology
- Extract indexes of similar fonts for each of 3,600 different fonts

- Automatic classification of font type according to 3 different classification criteria

◯ Development of Korean font quality inspection technology and font information search service using search technology
- Moved to National Hangeul Museum for two months to test operation and to improve the convenience

Expected Contribution
We developed the quality inspection technology of Korean fonts and the font information retrieval technology, and installed the web service using the developed technology in the National Hangul Museum.

Information about 3,600 Korean fonts collected for research can be retrieved from the website, and individuals or font developers certified by the website can directly add new font information. When an individual or a company registers a new font, it can use the quality checking service of the font to check beforehand what potential error is contained in the font developed by the individual.

Individuals or small businesses that do not have a broad Internet communication channel with consumers can use the website as a means of promoting their own font products.

(출처 : SUMMARY 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 보고서 요약서 ... 5
• 요약문 ... 9
• SUMMARY ... 10
• CONTENTS ... 11
• 목차 ... 13
• 그림목차 ... 15
• 표목차 ... 17
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 19
• 가. 연구 개발 목적 ... 19
• 나. 연구 개발의 필요성 ... 19
• (1) 국내 글꼴 산업의 위험요소 ... 19
• (2) 해결하고자 하는 과제 ... 20
• (3) 한글 폰트의 품질 검사 ... 22
• (4) 한글 폰트의 영상 기반 검색 ... 22
• 다. 연구 개발 범위 ... 23
• (1) 폰트 품질 검사 기술 개발 ... 24
• (2) 폰트 정보 검색 서비스 구축 ... 30
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 35
• 가. 폰트 품질 검사 기술 개발 ... 35
• (1) 한글 폰트 선정 및 DB 구축 ... 35
• (2) 한글 폰트 디자인분류 학습 DB 구축 ... 37
• (3) 한글 폰트 규격 분석 연구 ... 39
• (4) 한글 폰트의 형태 변별 요소 연구 ... 44
• (5) 공청회 개최 ... 52
• (6) 한글 폰트 기본정보 검사 기술 개발 ... 53
• (7) 도안 검사 기술 개발 ... 58
• (8) 폰트 형태 특징 추출 기술 개발 ... 67
• (9) 폰트의 형태 분류를 위한 비교 측정 기술 개발 ... 71
• 나. 폰트 정보 검색 서비스 구축 ... 76
• (1) 폰트 DB를 활용한 형태 비교 측정 기술 개발 ... 77
• (2) 기본 정보 검사 안정성 시험 ... 79
• (3) 외곽선 오류 검사 기술 개발 ... 82
• (4) 도안 검사 결과 출력 기술 개발 ... 85
• (5) 한글/영문 영상 특징 추출 기술 개발 ... 88
• (6) 한글/영문 영상 특징 학습 기술 개발 ... 93
• (7) 형태 분류 결과 출력 기술 개발 ... 106
• (8) 형태 분류 신뢰성 시험 ... 115
• (9) 사용자 의견 수렴 및 편의성 개선 ... 119
• 다. 연구 성과 ... 120
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 121
• 가. 목표 달성도 ... 121
• (1) 한글 폰트 품질 검사 기술 개발 ... 121
• (2) 한글 폰트 검색 기술 개발 ... 121
• 나. 관련 분야 기여도 ... 121
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 ... 123
• 5. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구 시설·장비 현황 ... 125
• 6. 참고 문헌 ... 127
• 끝페이지 ... 130