연구배경 폰트디자인 전문 소프트웨어 개발로 인해 폰트의 수가 많이 증가하고, 그 형태 또한 다양해지고 있다. 더불어 컴퓨터와 정보통신의 발달로 폰트의 노출이 많아졌다. 이에 폰트에 대한 관심도가 자연스럽게 높아 졌고, 사용자의 수도 많아졌다. 이렇게 다양해진 폰트를 객관적으로 검색하여 활용할 수 있는 장치가 거의 없으며, 관리도 미흡한 수준이다. 한글폰트를 선택하기 위한 검색방법은 온라인에서 개인이나 폰트회사가 원하는 나름의 기준으로 분류해 놓은 것을 사용자가 일일이 보고 선택할 수 있게 한 것이 대부분이다. 영상인식을 통한 폰트 검색방법이 연구되고 있으나, 이는 실질적으로 찾아야 하는 폰트의 이미지를 가지고 있어야 검색을 할 수 있다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제를 보안하기 위하여 유형학을 통한 분류체계를 연구하고, 이를 통한 폰트검색시스템의 방향을 제언하고자 하였다. 연구방법 유형분류를 통한 식별 연구를 탐구하고, 타이포그래피 분야에도 이와 같은 연구가 이뤄지고 있는지 조사, 분석하였다. 또한, 유형분류(형태변별요소)를 통하여 실질적으로 폰트를 검색하고 활용할 수 있는(기계적 식별) 가능성을 이론적 고찰을 통해 검증하였다. 이러한 근거를 토대로 폰트식별을 위한 유형분류 기준과 이에 따른 형태변별 대표글자와 요소를 제시하였다. 이후 형태변별요소를 한글폰트에 적용하여 식별되는지를 검증하고, 폰트검색시스템의 방향 제시까지를 연구하였다. 연구결과 한글 폰트의 기계적 식별을 위해 형태만으로 분류하는 유형분류기준을 제시하였다. 기준은 조형(굴곡, 접촉, 경사도)과 구조(위치, 비례, 기준선) 6가지이며, 위의 기준을 바탕으로 27가지의 변별요소와 대표글자 24개를 제시하였다. 또한, 조형과 구조의 기준요소를 가지고 2가지의 실질적인 형태변별검증을 실시하였다. 검증 1은 갈래형태요소(조형요소_접촉)를 가지고 25개 폰트의 값을 구하였으며, 그 결과 3개의 유형으로 분류되었다. 검증 2는 361개의 한글폰트의 표현기호를 구하고, 그 중 민부리류 폰트 8개를 선택하여 위치 변별요소만을 가지고 식별 검증을 하였다. 그 결과 같은 부류의 폰트가 각각 8가지 유형으로 식별되었다. 마지막으로 5가지의 폰트검색시스템 방향을 제언하였다. 결론 폰트식별을 위한 두 가지의 검증결과는 기하급수적으로 생산되는 폰트에 즉각적으로 반응하여, 식별할 수 있는 가능성을 보여 주었다. 또한, 이를 바탕으로 한 폰트검색시스템의 효과는 사용자 입장에서 효율적인 검색과 활용을 할 수 있을 것으로 예상한다. 폰트검색시스템 마련과 구축 연구는 후속 논문에서 더욱 정교하게 다루어야 할 것이다. 이러한 연구를 바탕으로 폰트형태에 관한 연구의 저변확대와 폰트검색시스템이 구현될 수 있기를 바란다.

Background By font design program, the number of fonts has increased, and its shape is diversifying. Search for the fonts desired by users is to search for fonts uploaded by individuals or companies on the Web. other words there is little to search for the fonts desired by users. Methods Theoretical considerations have validated the possibility of type classification being able to search and utilize fonts. I have presented the criteria for identifying fonts, And representative characters and elements that differentiate between shapes. In addition, the difference element in shape were applied to Hangul fonts, and the scope of the study was to search for the fonts. Result The criteria for type classification for font search are presented. (27 elements and 24 representative letters) tests were carried out based on the results. There were one element of contact with each of the 25 fonts, and the result was divided into three types. 361 expression symbols were selected and 8 san-serif fonts were selected for identification verification. A result the same type of font was identified in eight different types. Finally, I presented five font search methods. Conclusion Two verification results for font identification have shown that the identification is possible by immediately responding to fonts produced exponentially. Font search system is available for efficient search and utilization study of the font search system should be handled more elaborately in subsequent papers. continuous study and font search systems can be implemented for font shapes.