SHERP

CNN을 이용한 한글 서체 특징 연구
Study on Hangul font characteristics using CNN

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
Authors
황인경
Advisor
원중호
Major
자연과학대학 통계학과
Issue Date
2017
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
컨볼루션 뉴럴 네트워크국소적 특징한글서체 스타일
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2017. 2. 원중호.
Abstract
로마자에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만. 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 뉴럴 네트워크의 컨볼루션 필터(convolution filter)를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다. 문자 자체를 분류하는 문제가 아닌, 서체 스타일의 특정 부분을 학습하는 것이므로 문자에 대한 정보를 주었을 때 부분적 특징을 더 잘 찾아내는지 연구하고자 한다.
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/131338
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse