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DM-Font와 이미지 스타일 트랜스퍼 모델을 활용한 한글 글꼴 생성 연구
A Study of the Creation of Korean Fonts Using DM-Font and an Image Style Transfer Model

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  • 발행기관
    한국영상학회 바로가기
  • 간행물
    CONTENTS PLUS KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제20권 No.1 (2022.02)바로가기
  • 페이지
    pp.63-72
  • 저자
    정지은, 변혁
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A408929

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study focuses on the generation of Korean fonts using an image style transfer model. Image Style Transfer using artificial intelligence technology is an artificial intelligence-based image conversion and generation technology that allows content and style images to be input into models, respectively, with the images that constitute the content remaining unchanged and with only style applicable to and learned in various images. This study aims to create a new font based on the image of Yook-sa Lee's handwriting by applying this image style transfer technology to the generation of Korean fonts. In order to proceed, the study utilizes a basic image style transfer model, in this case the pix2pix model, and a dual-memory-augmented font-generation network model, useful when the absolute amount of font data required for learning is insufficient. The stud uses the DM-Font model to learn the handwritten image of a poet with a very small amount of handwriting data and finally to generate 736 target letters. It discusses the problems and future complementary points of the model application.
한국어
본 연구는 이미지 스타일 트랜스퍼 모델을 활용한 한글 글꼴 생성에 대한 연구이다. 인공지능 기술을 활용한 이미지 스타일 트랜스퍼(Image Style Transfer)는 콘텐츠(Content) 이미지와 스타일(Style) 이미지를 각각 모델에 입력하여 내용을 구성하는 이미지는 변하지 않고 스타일만 다양한 이미지로 적용 및 학습이 가능한 인공지능 기반 이미지 변환 및 생성 기술이다. 본 연구는 이러한 이미지 스타일 트랜스퍼 기술을 한글 글꼴 생성에 적용하여 시인 이육사의 친필 이미지를 바탕으로 새로운 글꼴을 생성하는 것을 목표로 진행되었다. 연구를 진행하기 위해서 기본적인 이미지 스타일 트랜스퍼 모델인 pix2pix 모델과 학습에 필요한 글꼴 데이터의 절대량이 부족한 경우 유용한 DM-Font 모델(Dual Memory-augmented Font Generation Network 모델)을 활용하였다. 본 논문은 DM-Font 모델을 사용하여 실제 남아있는 필체 데이터의 양이 매우 적은 이육사 시인의 친필 이미지를 학습시켜 최종적으로 목적글자 736자를 생성하기까지의 과정을 기술하였는데 이미지 데이터 전처리로부터 변환 이후의 후처리까지 전 과정의 자세한 기술과 함께 모델 적용 시 발생된 문제점과 향후 보완점에 대해 논하며 모델 활용 개선 방안을 제시하였다.

목차

Abstract
국문초록
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 이미지 스타일 트랜스퍼(Image Style Transfer)
2.2. 디지털 한글 글꼴 제작
2.3. 한글 글꼴 제작을 위한 이미지 스타일 트랜스퍼 모델
3. DM-Font 모델을 활용한 글꼴 생성
3.1. DM-Font 모델
3.2. 이육사 친필 글꼴 생성
4. 결론
참고문헌

키워드

이미지 스타일 트랜스퍼 DM-Font 모델 한글 글꼴 생성 이육사 친필 Image Style Transfer DM-Font Model Korean Font Generation Yook-sa Lee handwriting

저자

  • 정지은 [ Jung, Ji Eun | 성균관대학교 영상학과 석사과정 ] 주저자
  • 변혁 [ Byun, Daniel H. | 성균관대학교 영상학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국영상학회 [Korea Society of Image Arts and Media]
  • 설립연도
    1998
  • 분야
    예술체육>예술일반
  • 소개
    영상시각예술문화에 대한 다각적인 학술연구와 작품기획 발표 등을 통하여 영상매체예술 및 관련된 산업분야의 시각문화 현상을 분석하고 관련된 분야의 산업현장에 참여함으로써 우리나라의 영상매체예술 영역의 국내외적 확장과 발전을 위한 취지로 설립된 학술, 예술 및 산업활동을 위한 학회이다.

간행물

  • 간행물명
    CONTENTS PLUS
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2092-8157
  • 수록기간
    1999~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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