폰트 특성 추출을 위한 신경망 임베딩 시각화 사례

요약

한 개발자가 폰트 검색 도구 개발 과정에서 신경망을 활용해 각 폰트의 시각적 특징을 임베딩(embedding)으로 추출하는 연구를 진행했다. 글리프 이미지를 사전 학습된 신경망에 입력하여 폰트의 시각적 특성을 나타내는 고차원 임베딩을 생성하는 방식을 사용했다. 이후 t-SNE 알고리즘을 활용해 이를 3차원(XYZ)으로 축소하고, 각 채널을 RGB 색상으로 매핑하여 시각화함으로써 폰트 간의 구조적 관계를 확인했다. 연구 결과, PCA나 UMAP보다 t-SNE가 폰트 간의 구조를 분석하는 데 더 우수한 성능을 보였다. 해당 방식은 단순히 폰트를 검색하는 목적을 넘어, 시각적으로 유사한 폰트들을 군집화하여 구조적인 형태(꽃 모양 등)를 발견하는 흥미로운 결과를 도출했다.

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