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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전자연 (숙명여자대학교) 지영서 (숙명여자대학교) 박동연 (숙명여자대학교) 임순범 (숙명여자대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
850 - 861 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

딥러닝 학습을 이용한 한글 글꼴 자동 제작 시스템에서 글자 쌍의 매핑 기준 평가
전자연 ,  지영서 ,  박동연 외 1명 멀티미디어학회논문지 2020.07 학술저널
딥러닝 기반 한글 손글씨 자동 생성에서 학습 방법 설계에 따른 글자 품질 평가
전자연 ,  지영서 ,  임순범 한국HCI학회 학술대회 2020.02 학술대회자료

초록· 키워드

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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.
#Automated Hangul Font Generation System #Font Generation Using CycleGAN #Evaluation of Mapping Characters #Completeness of Generated Characters #Similarity of Characters Style

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 한글 글꼴 자동 제작 시스템의 설계와 구현
4. 자동 제작에서 글자 쌍 매핑 기준 선정을 위한 평가
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
S. Lim, “Development Trend of Font Technology,” Typeface 1999 of Korean Typeface Development Research Center , pp. 95-134, 1999. google schola S. Lim, H. Kim, H. Chung, K. Park, and K. Choi, “Hangul Font Editor Based on Multiple Master Glyph Algorithm,” Korea Institute of Information Scientists and Engineers Transactions on Computing Practices, Vol. 21, No. 11, pp. 699-705, 2015. google schola J. Zhu, T. Park, P. Isola, and A.A. Efros, “Unpaired Image-to-image Translation Using Cycle-consistent Adversarial Networks,” Proceeding of 2017 IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2242-2251, 2017. google schola Fontto-training(2017), https://github.com/twiiks/fontto-training (accessed May 07, 2020). J. Jeon, J. Yang, and S. Lim, “Implementation of Automatic Hangul Handwriting Production Service Using Deep Learning,” Proceeding of Human Computer Interaction KOREA 2019, pp. 1155-1157, 2019. google schola

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