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적어도 하나의 제1 폰트 패밀리 및 상기 제1 폰트 패밀리에 포함되는 개별 폰트의 가변 요소에 기초하여 식별되는 폰트 인스턴스로부터 학습용 폰트 정보를 생성하는 과정;글로벌 스타일(global style) 및 로컬 스타일(local style)로 식별되는 상기 학습용 폰트 정보에 기초하여 딥러닝 모델을 학습하는 과정; 및상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 폰트 패밀리 이미지를 생성하는 과정을 포함하는, 딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 방법
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제1항에 있어서,상기 글로벌 스타일은 폰트의 너비(width), 두께(weight), 기울기(slant), 광학 크기(optical size) 또는 그레이드(grade) 중 적어도 어느 하나를 포함하며,상기 로컬 스타일은 폰트의 전체 또는 부분 모양, 획 또는 끝부분 형상 중 적어도 어느 하나를 포함하는,딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 방법
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제1항에 있어서,상기 폰트 패밀리 이미지에 포함되는 기본 폰트의 조절점을 이용하여 제2 폰트 패밀리의 윤곽선을 피팅하는 과정; 및복수의 상기 제2 새로운 폰트 패밀리를 하나의 대표 폰트로 결합하는 과정;을 더 포함하는,딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 방법
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제3항에 있어서,상기 윤곽선을 피팅하는 과정은, 상기 기본 폰트의 조절점과 새로운 폰트의 조절점간 쌍을 이루는 점을 식별하는 과정;상기 쌍을 이루는 점 간 직선의 기울기를 결정하는 과정; 및상기 직선이 상기 기본 폰트의 윤곽선 내부에 존재하는 경우 상기 새로운 폰트의 조절점 이동을 멈추는 과정을 포함하는, 딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 방법
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딥러닝 모델을 포함하는 메모리; 및적어도 하나의 제1 폰트 패밀리 또는 상기 제1 폰트 패밀리에 포함되는 개별 폰트의 가변 요소에 기초하여 식별되는 폰트 인스턴스로부터 학습용 폰트 정보를 생성하며,글로벌 스타일(global style) 및 로컬 스타일(local style)로 식별되는 상기 학습용 폰트 정보에 기초하여 딥러닝 모델을 학습하고,상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 폰트 패밀리 이미지를 생성하는 제어부;를 포함하는, 딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 장치
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제5항에 있어서,상기 글로벌 스타일은 폰트의 너비(width), 두께(weight), 기울기(slant), 광학 크기(optical size) 또는 그레이드(grade) 중 적어도 어느 하나를 포함하며,상기 로컬 스타일은 폰트의 전체 또는 부분 모양, 획 또는 끝부분 형상 중 적어도 어느 하나를 포함하는,딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 장치
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제5항에 있어서,상기 제어부는,상기 폰트 패밀리 이미지에 포함되는 기본 폰트의 조절점을 이용하여 제2 폰트 패밀리의 윤곽선을 피팅하며,복수의 상기 제2 폰트 패밀리를 하나의 대표 폰트로 결합하는,딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 장치
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제7항에 있어서,상기 제어부는,상기 기본 폰트의 조절점과 새로운 폰트의 조절점간 쌍을 이루는 점을 식별하며,상기 쌍을 이루는 점 간 직선의 기울기를 결정하고,상기 직선이 상기 기본 폰트의 윤곽선 내부에 존재하는 경우 상기 새로운 폰트의 조절점 이동을 멈추는, 딥러닝을 이용한 폰트 패밀리 생성 장치
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