KR20210037280A - 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법 - Google Patents

손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법에 관한 것으로서, 특히 사용자가 직접 작성한 글씨체에 기초하여 데이터를 수집하고, 자음 및 모음의 결합을 통해 폰트를 생성하는 폰트 제작 방법에 관한 것이다. 본 발명은, 사용자 단말에서 사용자가 직접 손으로 작성한 손 글씨의 이미지를 추출하여 상기 이미지를 서버로 전송하는 단계; 상기 서버의 프로세서에서 상기 이미지를 비전으로 분석하여 상기 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하고 상기 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하여 기 분류된 모든 자음 및 모음에 대해 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 폰트 이미지를 출력하여 비트맵 이미지를 생성하고 상기 비트맵 이미지를 벡터 이미지로 변환하여 상기 사용자의 손 글씨에 대한 사용자만의 폰트를 생성하는 단계를 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 컴퓨터 비전 및 딥러닝을 통한 벡터 이미지 생성으로 인해 사용자 또는 디자이너와는 무관하게 폰트가 생성되고, 컴퓨터의 비전과 조합 프로세싱을 통한 자체 이미지 생성으로 시간과 비용이 절약되는 이점이 있다.

Description

손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법{AUTOMATIC FONT GENERATING SYSTEM AND METHOD BY USING HAND-WRITTEN}
본 발명은 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법에 관한 것으로서, 특히 사용자가 직접 작성한 글씨체에 기초하여 데이터를 수집하고, 자음 및 모음의 결합을 통해 폰트를 생성하는 폰트 제작 방법에 관한 것이다.
4차 산업혁명이 진행되는 현 시대에는, 무수히 많은 정보들이 디지털로 표현되고 여러 매체 속에서 디지털 정보의 한 예인 ‘폰트’를 접할 수 있다. 폰트는 제품의 디자인과 같이 어떤 형태인지에 따라 소비자에게 미치는 영향이 달라진다. 한글 폰트를 이용하는데 있어 법적인 문제로 곤란한 처지를 겪게 되는 사례들이 있다. 폰트 파일이 무료이기에 자유롭게 사용하였지만 실상은 해당 폰트 파일의 사용 범위가 제한되어있는 경우가 대다수이고 이로 인해, 폰트 파일의 사용자들은 많은 어려움을 겪는다.
한글은 초성, 중성, 종성을 모아서 하나의 낱 글자를 이룬다. 이 낱 글자 하나하나가 일정한 음을 가지고 있어서 배우기가 쉬우면서도, 음성은 물론 다양한 소리를 효과적으로 표현할 수 있다. 그러나 초성, 중성, 종성의 조합에 의해 만들어지는 많은 수의 글자는 한글이 다양한 글자맵시를 갖는데 장애로 작용해왔다. 따라서 문서 작업을 하는데 있어 폰트는 필수 불가결한 요소로 작용하며, 개인의 독창적인 제작 방식의 경우 저작권으로 보호될 만큼 그 활용 가치가 높다고 할 수 있다.
이와 관련, 종래에는 다양한 글자체를 폰트로 제작하여 문서 작업을 획일적으로 하는 여러 곳에 사용되어져 왔다.
다만, 기존의 한글 폰트 제작은 디자이너가 사용자의 손글씨를 받아내어 아날로그 방식으로 그려내고 해당 글자체를 디지털 방식의 비트맵 이미지로 스캔하여 수작업으로 트레이싱한 벡터 이미지를 만든다. 따라서 이러한 벡터 이미지 생성 과정은 수작업으로 인한 과다한 시간 및 비용이 소모되고, 아날로그 방식으로 재생성되기 때문에 손글씨의 개성이 떨어지게 된다.
또한, 상술한 문제점으로 인해 개인의 필체까지 폰트화하기는 어려운 실정이며, 한글 폰트를 이용하는 데 있어 법적인 문제로 곤란한 처지를 겪게 되는 사례들이 있어 사실상 폰트 파일의 사용 범위가 제한되어있는 경우가 대다수이다. 이로 인해, 폰트 파일의 사용자들이 많은 어려움을 겪는 문제점이 있어, 사람마다 자신이 원하는 형태의 폰트를 제작할 수 있는 폰트 제작 방법이 요구된다.
본 발명은 개인마다 자신이 원하는 형태의 폰트를 제작할 수 있도록 손글씨를 이용한 폰트 제작 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 사용자 단말에서 사용자가 직접 손으로 작성한 손 글씨의 이미지를 추출하여 상기 이미지를 서버로 전송하는 단계; 상기 서버의 프로세서에서 상기 이미지를 비전으로 분석하여 상기 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하고 상기 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하여 기 분류된 모든 자음 및 모음에 대해 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 폰트 이미지를 출력하여 비트맵 이미지를 생성하고 상기 비트맵 이미지를 벡터 이미지로 변환하여 상기 사용자의 손 글씨에 대한 사용자만의 폰트를 생성하는 단계를 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법을 제공한다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는, 상기 손 글씨에 대한 보정을 통해 상기 자음 및 모음의 외곽선을 추출하여 선명도를 증가시키는 과정을 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 선명도를 증가시키는 단계는, 상기 손 글씨를 초성, 중성 또는 중성 중 적어도 어느 하나로 분류하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는, 상기 기 분류된 자음 및 모음에 대한 유니코드를 상기 이미지에서 추출된 자음 또는 모음에 부여하는 과정; 및 상기 손 글씨에 대한 유니코드를 조합하여 상기 손 글씨를 상기 유니코드의 조합으로 데이터화 하는 과정을 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는, 상기 기 분류된 자음 및 모음을 딥러닝을 통해 좌표 이동, 회전 또는 조합 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 기 분류된 모든 자음 및 모음을 생성할 수 있는지 판단하는 과정을 포함할 수 있다.
상기 판단의 결과 부족한 경우, 이미지데이터 생성(ImageDataGenerate) 과정을 거쳐 입력된 자음 및 모음과 다른 추가적인 자음 및 모음을 생성할 수 있다.
상기 판단의 결과 부족한 경우, 상기 사용자 단말에 추가적인 손 글씨의 추출 및 전송을 요청하는 과정을 더 포함할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 딥러닝은, 상기 손 글씨에 대한 이미지를 오픈 소스(OpenCV)를 이용하여 분해하고 이미지데이터 생성 과정을 통해 실행될 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 사용자만의 폰트를 생성하는 단계는, 상기 폰트 이미지에 대한 글자체의 결합의 자간이 기 설정된 범위 내로 설정되었는지 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다.
전술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따르면, 컴퓨터 비전 및 딥러닝을 통한 벡터 이미지 생성으로 인해 사용자 또는 디자이너와는 무관하게 폰트가 생성되는 이점이 있다.
또한 본 발명은, 컴퓨터의 비전과 조합 프로세싱을 통한 자체 이미지 생성으로 시간과 비용이 절약되는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법의 순서도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 손 글씨의 이미지를 추출하는 모습을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지를 비전으로 분석하여 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하는 모습을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 분류된 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하는 모습을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 폰트 이미지에 대한 글자체에서 결합의 자간이 기 설정된 범위 내로 설정되었는지 판단하는 모습을 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 구성을 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법의 순서도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법은 사용자 단말에서 사용자가 직접 손으로 작성한 손 글씨의 이미지를 추출하여 상기 이미지를 서버로 전송하는 단계(S10); 상기 서버의 프로세서에서 상기 이미지를 비전으로 분석하여 상기 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하고 상기 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하여 기 분류된 모든 자음 및 모음에 대해 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계(S20); 및 상기 폰트 이미지를 출력하여 비트맵 이미지를 생성하고 상기 비트맵 이미지를 벡터 이미지로 변환하여 상기 사용자의 손 글씨에 대한 사용자만의 폰트를 생성하는 단계(S30)를 포함할 수 있다.
S10 단계는, 손글씨에서 이미지를 추출하는 방식으로서, 수기작성의 방식은 해당 손글씨를 스캐닝하여 이미지파일(비트맵)로 얻어 픽셀을 분석하여 외곽 및 좌표를 추출하는 방식을 사용한다.
특히, 사용자가 사용하는 단말기로부터 손글씨를 인식하며, 단말기의 방식은 손글씨를 입력할 시 펜의 이동 경로 및 스크린과의 접지 여부를 모두 기록하여 벡터 라인 형태로 추출과 동시에 패턴을 분석하게 된다.
S20 단계는, 손글씨로부터 인식된 이미지를 컴퓨터 비전으로 분석하여 해당 자음 및 모음의 정보를 데이터화하는데, 이 과정에서 선명도도 보정할 수 있다. 선명도의 보정 과정은, 이미지파일을 스캐닝하는 경우 명암비 및 불필요한 잡음이 생성되어 이를 필터로 제거함과 동시에 Threshold 값으로 데이터를 이진화하여 흑(1) 백(0)의 영상으로 보정하는 과정을 진행한다.
해당 손글씨의 자음 및 모음의 정보를 데이터화 하는 과정은, 각 자음 및 모음을 구분하는 방식으로 유니코드를 사용한다. 이 과정은, 자체의 특징을 유니코드로 할당해 레이블 데이터로 얻어올 수 있고, 데이터화는 글자에 있어 해당 자체의 위치 및 형태에 대한 좌표값을 저장하여 필요한 데이터를 영상이 아닌 수치로 얻어올 수 있게끔 진행될 수 있다.
데이터를 통해 자체(glyph) 이미지를 생성하는데, 이 과정은, 자음과 모음의 이미지를 말하며 같은 자음도 모음에 따라 형태가 달라지는 경우가 있기 때문에, 이러한 형태에 대한 특징을 임의로 수치화할 수 있다.
만약 폰트를 생성하기에 부족한 존재하지 않는 글자가 있다면, 딥러닝으로 존재하지 않는 데이터에 대한 자체 이미지를 생성할 수 있다.
S30 단계는, 상술한 과정을 거쳐 조합형 한글 테스트 이미지를 출력하며, 조합형 한글을 만들기에 충분한지 판단할 수 있다. 프로세스를 통해 구현할 수도 있으나 프로토타입을 통해 사람이 직접적으로 관여할 수도 있다. 이러한 보충하는 과정에 따라 완성도가 결정될 수 있다.
부족한 데이터의 경우, 추출을 통해 얻어진 이미지를 좌표이동, 회전, 확대 및 축소하여 만드는데, 본 발명의 실시 예에 따라, 'ㅏ'를 대칭하여 'ㅓ'를 생산하거나 회전하여 'ㅗ' 또는 'ㅜ'와 같은 글자에 대한 부족분을 변형 생산하는 것이다.
충분한지 판단하는 기준은, 자체에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 판단하며, 생성된 데이터를 보충하는 과정을 통해 모든 데이터가 신뢰할 수 있도록 만들 수 있으나 이 과정을 단축하기 위해 기존 데이터를 변형시켜 부족한 자체에 대해 유사한 데이터로 보충할 수도 있는 것이다.
마지막으로 해당 자체의 비트맵 이미지를 벡터 이미지로 변환하는 과정을 거치는데, 비트맵 이미지는 곡선에 대한 표현이 부족하고 출력 단계에서 깨짐 현상 및 계단 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 이미지를 벡터로 생성하면 해결되는 것으로, Outline Font인 트루타입(TTF), 오픈타입(OTF)의 폰트로 제작하기 위해서는 벡터이미지가 필요하다.
상술한 모든 일련의 과정을 이하 도 2 내지 도 5의 실시 예를 통해 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 손 글씨의 이미지를 추출하는 모습을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 사용자가 '캡스톤디자인'이라는 글자를 수기로 작성하는 경우, 여기서 이미지를 생성하여 서버로 전송할 수 있다.
S10 단계는, 손글씨에서 이미지를 추출하는 방식으로서, 수기작성의 방식은 해당 손글씨를 스캐닝하여 이미지파일(비트맵)로 얻어 픽셀을 분석하여 외곽 및 좌표를 추출하는 방식을 사용한다.
이 과정에서 사용자의 폰트 이미지를 생성할 수 있으며, 상기 손 글씨에 대한 보정을 통해 상기 자음 및 모음의 외곽선을 추출하여 선명도를 증가시키는 과정을 포함할 수 있다.
상기 선명도를 증가시키는 단계는, 상기 손 글씨를 초성, 중성 또는 중성 중 적어도 어느 하나로 분류하는 과정을 포함할 수 있다.
수기 작성은, 본 발명의 실시 예와 같이 원고지 형식으로 작성할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니고, 단말기에 입력부가 구비된 디스플레이에서도 구현이 가능하며, 손글씨를 수기로 직접 작성 후 스캐닝을 통해 이미지파일로 변환하며, 해당 이미지파일을 서버로 전송할 수 있다.
단말기는 터치스크린과 펜으로 구성도며 단말기에 손글씨를 작성하여 입력된 순서와 두께 등을 연속적인 데이터로 저장할 수 있고 이 또한 데이터화하여 서버로 전송될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지를 비전으로 분석하여 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하는 모습을 나타낸다.
도 3을 참조하면, 해당 손글씨의 자음 및 모음의 정보를 데이터화 하는 과정은, 각 자음 및 모음을 구분하여, 각각의 초성, 중성, 종성에 유니코드를 레이블링하기 위한 선행 작업을 수행할 수 있다.
이 경우, 서버에서는 이미지파일을 컴퓨터 비전을 통해 색상으로 필요 없는 부분을 제거하거나 좌표 인식 후 그레이스케일, 이진화를 통해 선명하게 나타낸 글씨를 저장할 수 있다.
상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는, 상기 기 분류된 자음 및 모음에 대한 유니코드를 상기 이미지에서 추출된 자음 또는 모음에 부여하는 과정; 및 상기 손 글씨에 대한 유니코드를 조합하여 상기 손 글씨를 상기 유니코드의 조합으로 데이터화 하는 과정을 더 포함할 수 있다.
데이터화 하는 과정에서는, 글자 하나씩 분해하여 저장된 데이터를 자음과 모음의 형태, 임의의 자체 형식 레이블을 할당하고, 데이터베이스를 구축할 수 있으며 자체 메모리 또는 외부의 데이터베이스와 연동할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 분류된 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하는 모습을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 데이터화하기 위한 유니코드를 할당하는 모습을 나타낸다. 사용자가 수기로 작성한 손글씨를 분해하여, 각 글자에 맞는 코드를 할당하는 것이다.
'ㅋ'의 경우 초성 16, 'ㅐ'의 경우 중성 2, 'ㅂ'의 경우 종성 17번을 유니코드로부터 부여받아 각 레이블을 생성하고, 이를 통해 '캡'이라는 손글씨에서 각 초성, 중성, 종성에 대한 글자체를 분리하고, 유니코드를 배열할 수 있다.
이 과정에서, 폰트를 생성하기 모자라다고 추론되는 다른 글자에 대해서는 딥러닝 또는 머신러닝을 활용하거나, 회전 또는 대칭 등의 방법으로 사용자의 손글씨로부터 다른 글자를 도출할 수 있다.
사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는, 기 분류된 자음 및 모음을 딥러닝을 통해 좌표 이동, 회전 또는 조합 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 기 분류된 모든 자음 및 모음을 생성할 수 있는지 판단할 수 있다.
판단 과정은, 현재 입력된 손글씨로부터 다른 글자체를 매칭시킬 수 있는 것으로, 적어도 초성, 중성, 종성에 대한 모든 폰트를 생성하기에 충분하여야 한다. 본 발명의 실시 예에 따라 'ㄱ'과 'ㅅ'이 입력되는 경우 'ㄳ'도 생성할 수 있는 것으로 처리할 수 있다.
또한, 상술한 바와 같이, 부족한 데이터의 경우, 추출을 통해 얻어진 이미지를 좌표이동, 회전, 확대 및 축소하여 만드는데, 본 발명의 실시 예에 따라, 'ㅏ'를 대칭하여 'ㅓ'를 생산하거나 회전하여 'ㅗ' 또는 'ㅜ'와 같은 글자에 대한 부족분을 변형 생산할 수 있다.
상기 판단의 결과 부족한 경우, 이미지데이터 생성(ImageDataGenerate) 과정을 거쳐 입력된 자음 및 모음과 다른 추가적인 자음 및 모음을 생성하거나, 상기 사용자 단말에 추가적인 손 글씨의 추출 및 전송을 요청하는 과정을 더 포함할 수 있다.
상기 딥러닝은, 상기 손 글씨에 대한 이미지를 오픈 소스(OpenCV)를 이용하여 분해하고 이미지데이터 생성 과정을 통해 실행될 수 있다.
본 발명에서, 폰트에 대한 프로토타입을 정의할 수 있으며, 프로토타입은 완성된 데이터베이스를 통해 임의의 문장을 입력하여 문제가 있는 부분에 대해 시각적으로 표현하고, 해당하는 글자 혹은 자체를 보충할 수 있도록 모자라다고 추론되는 데이터를 문장으로 생성하여 해당 이미지를 다시 추출과정으로부터 축적할 수 있다.
테스트 이미지는, 만들어진 자체의 위치 등을 조정하여 벡터 이미지 오픈 소스를 통해 비트맵 형식의 이미지를 벡터화하고, 데이터베이스를 기반으로 부족한 자체를 딥러닝 베이스로 머신러닝하여 최대한 유사한 데이터를 생성하여 보충하고 이를 반복 수행하여 생성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 폰트 이미지에 대한 글자체에서 결합의 자간이 기 설정된 범위 내로 설정되었는지 판단하는 모습을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 상기 사용자만의 폰트를 생성하는 단계는, 상기 폰트 이미지에 대한 글자체의 결합의 자간이 기 설정된 범위 내로 설정되었는지 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다.
각각의 글자의 자간의 범위가 서로 어긋나거나 그 간격이 큰 경우 등을 오류로 설정하여, 상기 사용자의 글자체를 다시 입력 받는 과정을 추가적으로 거칠 수 있으며, 이에 한정되지 않고 간격을 무시하고 진행하도록 설정할 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.

Claims (9)

  1. 사용자 단말에서 사용자가 직접 손으로 작성한 손 글씨의 이미지를 추출하여 상기 이미지를 서버로 전송하는 단계;
    상기 서버의 프로세서에서 상기 이미지를 비전으로 분석하여 상기 손 글씨를 자음 및 모음으로 분류하고 상기 자음 및 모음의 정보를 유니코드로 데이터화하여 기 분류된 모든 자음 및 모음에 대해 상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 폰트 이미지를 출력하여 비트맵 이미지를 생성하고 상기 비트맵 이미지를 벡터 이미지로 변환하여 상기 사용자의 손 글씨에 대한 사용자만의 폰트를 생성하는 단계를 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 손 글씨에 대한 보정을 통해 상기 자음 및 모음의 외곽선을 추출하여 선명도를 증가시키는 과정을 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 선명도를 증가시키는 단계는,
    상기 손 글씨를 초성, 중성 또는 중성 중 적어도 어느 하나로 분류하는 과정을 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 기 분류된 자음 및 모음에 대한 유니코드를 상기 이미지에서 추출된 자음 또는 모음에 부여하는 과정; 및
    상기 손 글씨에 대한 유니코드를 조합하여 상기 손 글씨를 상기 유니코드의 조합으로 데이터화 하는 과정을 더 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 폰트 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 기 분류된 자음 및 모음을 딥러닝을 통해 좌표 이동, 회전 또는 조합 중 적어도 어느 하나를 이용하여 상기 기 분류된 모든 자음 및 모음을 생성할 수 있는지 판단하는 과정을 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 판단의 결과 부족한 경우,
    이미지데이터 생성(ImageDataGenerate) 과정을 거쳐 입력된 자음 및 모음과 다른 추가적인 자음 및 모음을 생성하는 것을 특징으로 하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 판단의 결과 부족한 경우,
    상기 사용자 단말에 추가적인 손 글씨의 추출 및 전송을 요청하는 과정을 더 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 딥러닝은,
    상기 손 글씨에 대한 이미지를 오픈 소스(OpenCV)를 이용하여 분해하고 이미지데이터 생성 과정을 통해 실행되는 것을 특징으로 하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자만의 폰트를 생성하는 단계는,
    상기 폰트 이미지에 대한 글자체의 결합의 자간이 기 설정된 범위 내로 설정되었는지 판단하는 과정을 더 포함하는 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법.
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KR1020190119715A KR20210037280A (ko) 2019-09-27 2019-09-27 손 글씨를 이용한 폰트 제작 방법

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210128603A (ko) * 2020-04-17 2021-10-27 네이버 주식회사 폰트 생성 방법 및 시스템
KR20220085313A (ko) * 2020-12-15 2022-06-22 네이버 주식회사 손글씨 폰트 생성 서비스를 제공하는 방법 및 시스템
KR20230028071A (ko) * 2021-08-21 2023-02-28 황현 손글씨를 이용한 필기체 한글폰트 생성 시스템 및 그 운용방법
KR20230089273A (ko) * 2021-12-13 2023-06-20 이미나 폰트 생성 시스템 및 이를 이용한 폰트 생성 방법

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