• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.349-357
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• 2016

본 연구의 목적은 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 요구를 분석하는데 있다. 본 연구에서는 영유아교육기관 원장과 교사 248명을 대상으로 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 요구를 조사하였다. 질문지를 사용하여 조사한 자료는 내용에 따라 빈도, 평균, 표준편차 등을 산출하였고, 기초 변인에 따른 차이를 알아보기 위해서 t-검증과 ANOVA 검증을 사용하였다. 영유아교육기관 원장과 교사는 소속기관, 직위, 교육경력 등에 따라서 저작권 교육 연수 요구가 다르게 나타났다. 저작권 교육 연수 주제로는 '영유아교육기관의 업무와 관련된 저작권의 이해'에 대한 요구가 가장 높게 나타났고, 연수 내용으로는 글자체(폰트)와 음원 사용 등의 저작권 침해에 대한 요구가 가장 높게 나타난 것으로 보아 영유아교육현장과 직접 관련있는 내용의 저작권 교육 요구가 높음을 알 수 있었다. 본 연구결과는 영유아교육기관을 위한 저작권 교육 연수 프로그램 개발과 실행에 시사점을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.255-256
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• 2019

한글 폰트를 만드는 데는 자음+모음 조합으로 약 11,500자 정도의 글자가 필요하다. 디자이너가 글자 하나씩 전부 디자인 하는 것도 굉장한 부담요소이고, 한글폰트를 제작하는데 있어 3개월 이상의 소요 기간과 3000만 원 이상의 비용부담 또한 무시 못 할 요소이다. 게다가 카피라이트 폰트에 대한 저작권 문제 또한 골칫거리다. 그래서 이를 최소한으로 하고자 딥 러닝의 방식중 하나인 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해서 디자이너가 399자만 작성하고 나머지는 컴퓨터가 디자이너의 폰트 디자인을 인식하고 자동으로 만들어 주는 프로그램을 고안하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.419-420
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• 2018

글자체(폰트)는 저작권으로 보호받지 못하지만 글자(폰트)프로그램은 저작권법 컴퓨터 프로그램 보호 규정에 따라 저작물로 보호된다. 저작권법이 글자체 그 자체는 보호하지 않지만, 컴퓨터프로그램으로 보호하는 양극간의 괴리 때문에 폰트 제작 회사가 무리한 법적용을 폰트 사용 편집회사들에게 주장하는 경우가 자주 발생하고 있다. 본고에서는 폰트 프로그램의 저작권 적용 범위를 확인하고 위반이 되는 경우와 그렇지 않은 경우를 구별한 뒤, 폰트 제작 회사의 실제 사례를 예로 들어 문제점을 밝혀보기로 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.953-964
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• 2020

Ever since media contents took over the world, the importance of typography has increased, and the influence of fonts has be n recognized. Nevertheless, the current Hangul font system is very poor and is provided passively, so it is practically impossible to understand and utilize all the shape characteristics of more than six thousand Hangul fonts. In this paper, the characteristics of Hangul font shapes were selected based on the Hangul structure of similar fonts. The stroke element detection training was performed by fine tuning Faster R-CNN Inception v2, one of the deep learning object detection models. We also propose a system that automatically extracts the stroke element characteristics from characters by introducing an automatic extraction algorithm. In comparison to the previous research which showed poor accuracy while using SVM(Support Vector Machine) and Sliding Window Algorithm, the proposed system in this paper has shown the result of 10 % accuracy to properly detect and extract stroke elements from various fonts. In conclusion, if the stroke element characteristics based on the Hangul structural information extracted through the system are used for similar classification, problems such as copyright will be solved in an era when typography's competitiveness becomes stronger, and an automated process will be provided to users for more convenience.