지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,059 - 1,068 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user"s font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 개별 형태소별 영향력 순위 계산
4. 가중치 계산 모델의 실험 분석 및 검증
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
N. Kim, “A Study on The Typology for Fonts Identification - Focusing on The Difference Element in Shape of Hangul Font,” Journal Korea Society of Visual Design Forum, Vol. 58, No. 1, pp. 89-99, 2018.
Z. Wang, J. Yang, H. Jin, E. Shechtman, A. Agarwala, J. Brandt, et al., “Deep Font: Identify Your Font from an Image,” Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, pp. 451-459, 2015.
J. Jeon, CNN-based Similar Font Recommendation Techniques Using Hangul Stroke Elements Information, Master’s Thesis of Sookmyung Women’s University, 2021.
G. Sakr, A. Mhanna, and R. Demerjian, “Convolution Neural Networks for Arabic Font Recognition,” 15th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems (SITIS), pp. 128-133, 2019.
J. Jeon, D. Park, S. Lim, Y. Ji, and S. Lim, “Automatic Extraction of Hangul Stroke Element Using Faster R-CNN for Font Similarity,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 8, pp. 953-964, 2020.
Z. Wang, J. Yang, H. Jin, E. Shechtman, A. Agarwala, J. Brandt, et al., “Deep Font: Identify Your Font from an Image,” Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia, pp. 451-459, 2015.
J. Jeon, CNN-based Similar Font Recommendation Techniques Using Hangul Stroke Elements Information, Master’s Thesis of Sookmyung Women’s University, 2021.
G. Sakr, A. Mhanna, and R. Demerjian, “Convolution Neural Networks for Arabic Font Recognition,” 15th International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems (SITIS), pp. 128-133, 2019.
J. Jeon, D. Park, S. Lim, Y. Ji, and S. Lim, “Automatic Extraction of Hangul Stroke Element Using Faster R-CNN for Font Similarity,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 8, pp. 953-964, 2020.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
한글 글꼴 유사성 판단을 위한 획 요소 속성의 영향력 분석
멀티미디어학회논문지
2020 .12
-
글꼴 유사도 판단을 위한 Faster R-CNN 기반 한글 글꼴 획 요소 자동 추출
멀티미디어학회논문지
2020 .08
-
CNN 기반 이미지 임베딩 모델을 이용한 한글 획요소 기반 유사 글꼴 추천 기법
멀티미디어학회논문지
2023 .02
-
한글 획요소 추출 학습에서 적용 글자의 확장에 따른 추출 성능 분석
멀티미디어학회논문지
2020 .11
-
글꼴 분류를 위한 한글 글꼴의 모양 특성 연구
멀티미디어학회논문지
2017 .09
-
한글 글꼴 등록 시스템을 위한 글꼴 모양 분류체계 표준화 연구
멀티미디어학회논문지
2017 .03
-
감정 기반 글꼴 추천 시스템을 위한 매핑 모델 설계 및 적용
멀티미디어학회논문지
2023 .10
-
한글 글꼴 추천시스템을 위한 크라우드 방식의 감성 속성 적용 및 분석
멀티미디어학회논문지
2017 .04
-
감정 기반 키워드 속성값 산출에 따른 글꼴 추천 서비스
멀티미디어학회논문지
2022 .08
-
Find Your Font : 사용자 맞춤형 폰트 추천 프로그램
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
딥러닝을 활용한 콘텐츠 내 텍스트 폰트 저작권 검출 모델 연구
멀티미디어학회논문지
2023 .12
-
전처리를 통해 향상된 DM-Font 기반의 사용자 손글씨 글꼴 제작 시스템
Proceedings of KIIT Conference
2021 .06
-
딥러닝 학습을 이용한 한글 글꼴 자동 제작 시스템에서 글자 쌍의 매핑 기준 평가
멀티미디어학회논문지
2020 .07
-
날씨에 따른 한글 폰트 윤곽선 벡터 변형 알고리즘
멀티미디어학회논문지
2022 .09
-
자형 유사성 기반 글꼴 학습
전자공학회논문지
2022 .09
-
스마트폰에서의 글자 크기, 글꼴, 행간이 20~30대와 50~60대의 가독성에 미치는 영향
디지털콘텐츠학회논문지
2019 .01
-
블로그 게시물에서 감정분석을 통한 폰트 추천 서비스의 개발
멀티미디어학회논문지
2023 .12
-
Few-Shot Image Synthesis using Noise-Based Deep Conditional Generative Adversarial Nets
스마트미디어저널
2021 .01
-
Developing a System Recognizing and Recommending Hangul Fonts That User Prefers Using Feature Descriptor
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2019 .11
-
Font Generation System Development based on Few-shot Font Generation Model
Journal of KIISE
2025 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-004-001691292