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전자연 (숙명여자대학교) 박동연 (숙명여자대학교) 임서영 (숙명여자대학교) 지영서 (숙명여자대학교) 임순범 (숙명여자대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제23권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
953 - 964 (12page)

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Ever since media contents took over the world, the importance of typography has increased, and the influence of fonts has been recognized. Nevertheless, the current Hangul font system is very poor and is provided passively, so it is practically impossible to understand and utilize all the shape characteristics of more than six thousand Hangul fonts. In this paper, the characteristics of Hangul font shapes were selected based on the Hangul structure of similar fonts. The stroke element detection training was performed by fine tuning Faster R-CNN Inception v2, one of the deep learning object detection models. We also propose a system that automatically extracts the stroke element characteristics from characters by introducing an automatic extraction algorithm. In comparison to the previous research which showed poor accuracy while using SVM(Support Vector Machine) and Sliding Window Algorithm, the proposed system in this paper has shown the result of 100% accuracy to properly detect and extract stroke elements from various fonts. In conclusion, if the stroke element characteristics based on the Hangul structural information extracted through the system are used for similar classification, problems such as copyright will be solved in an era when typography’s competitiveness becomes stronger, and an automated process will be provided to users for more convenience.
#Characteristics of Hangul Shape #Object Detection of Stroke Element #Automatic Extraction of Object Deletion #Hangul Font Similarity

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 대표 한글 글꼴 모양 특성 선정
4. 한글 글꼴 모양 특성 자동 추출
5. 획요소 특성 추출 시스템 실행 결과
6. 결론
REFERENCE

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
KISDI, In the Era of the 4th Industrial Revolution, Media Content Survival Strategy, KISDI Premium Report 17-14, 2017. google schola H. Kim and S. Lim, “Shape Property Study of Hangul Font for Font Classification,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 9, pp. 1584-1595, 2017. google schola Korea National Hangul Museum, Survey and Prospect of Font Industry in 2015, Korea National Hangul Museum Research Report, 2015. google schola Z. Wang, J. Yang, H. Jin, E. Shechtman, A. Agarwala, J. Brandt, et al., “Deep Font: Identify Your Font from an Image,” arXiv Preprint arXiv:1507.03196, 2015. S. Jiang, Z. Wang, A. Hertzmann, H. Jin, and Y. Fu, “Visual Font Pairing,” arXiv Preprint arXiv:1811.08015, 2018.

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