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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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      https://www.riss.kr/link?id=A108057788

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      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.
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      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 ...

      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.

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      국문 초록 (Abstract)

      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.
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      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)...

      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.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박동연, "한글 글꼴 유사성 판단을 위한 획 요소 속성의 영향력 분석"

      2 조단규 ; 이진국, "평면 스케치 딥러닝 학습모델 구축과 공간디자인 활용 - 평면 스케치 인식 기반 설계초기 BIM 모델 자동생성 모듈 개발 중심으로 -" 한국공간디자인학회 16 (16): 365-374, 2021

      3 최효승 ; 손영미, "인공지능과 예술창작 활동의 융복합 사례분석 및 특성 연구" 한국전시산업융합연구원 28 : 289-299, 2017

      4 육지민, "인공지능 스타일 전이를 활용한 발레 <지젤>에 대한 공연예술의 시각화 연구"

      5 이하은 ; 한정엽 ; 윤개리 ; 김경태 ; 이연빈 ; 황수민, "인공지능 기반 스타일 전이 엔진을 활용한 360VR 영상콘텐츠 제작연구" 한국공간디자인학회 14 (14): 487-496, 2019

      6 전자연, "딥러닝 학습을 이용한 한글 글꼴 자동 제작 시스템에서 글자 쌍의 매핑기준 평가"

      7 한글마을, "디지털 폰트 제작 과정"

      8 최정운, "디지털 시대 한글 전용 폰트 디자인의 발전 양상"

      9 이하윤 ; 이태민, "뇌파 기반의 감정 분류 및 맞춤 회화 생성에 관한 연구" 한국디지털콘텐츠학회 22 (22): 1577-1586, 2021

      10 Mun, S. E, "기계학습 및 딥러닝 기술동향"

      1 박동연, "한글 글꼴 유사성 판단을 위한 획 요소 속성의 영향력 분석"

      2 조단규 ; 이진국, "평면 스케치 딥러닝 학습모델 구축과 공간디자인 활용 - 평면 스케치 인식 기반 설계초기 BIM 모델 자동생성 모듈 개발 중심으로 -" 한국공간디자인학회 16 (16): 365-374, 2021

      3 최효승 ; 손영미, "인공지능과 예술창작 활동의 융복합 사례분석 및 특성 연구" 한국전시산업융합연구원 28 : 289-299, 2017

      4 육지민, "인공지능 스타일 전이를 활용한 발레 <지젤>에 대한 공연예술의 시각화 연구"

      5 이하은 ; 한정엽 ; 윤개리 ; 김경태 ; 이연빈 ; 황수민, "인공지능 기반 스타일 전이 엔진을 활용한 360VR 영상콘텐츠 제작연구" 한국공간디자인학회 14 (14): 487-496, 2019

      6 전자연, "딥러닝 학습을 이용한 한글 글꼴 자동 제작 시스템에서 글자 쌍의 매핑기준 평가"

      7 한글마을, "디지털 폰트 제작 과정"

      8 최정운, "디지털 시대 한글 전용 폰트 디자인의 발전 양상"

      9 이하윤 ; 이태민, "뇌파 기반의 감정 분류 및 맞춤 회화 생성에 관한 연구" 한국디지털콘텐츠학회 22 (22): 1577-1586, 2021

      10 Mun, S. E, "기계학습 및 딥러닝 기술동향"

      11 뉴데일리경제, "‘한글날 손글씨 공모전’ 개최…“AI로 글꼴 제작”"

      12 김경선 ; 김중헌, "Style Transfer를 이용한 주행 중인 이동체에서의 야간 차량 인식률 향상 방식" 한국정보과학회 46 (46): 968-973, 2019

      13 Azadi, S, "Multi-content gan for few-shot font style transfer"

      14 권경재 ; 손민주 ; 최재영 ; 정근호, "METAFONT를 이용한 구조적 한글 폰트 생성기" 한국정보과학회 22 (22): 449-454, 2016

      15 Gatys, L. A, "Image style transfer using convolutional neural networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition"

      16 이대근, "Deep Style Transfer를 이용한 한글 글꼴 생성 연구"

      17 Cha, J, "Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XIX 16" Springer International Publishing 735-751, 2020

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2014-01-08 학회명변경 영문명 : Korea Society Of Image Art And Media -> The Korean Society Of Media & Arts KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2012-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2010-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.35 0.35 0.32
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.33 0.32 0.515 0.11
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