급격한 디지털 콘텐츠의 증가는 디자인과 커뮤니케이션을 위한 핵심적인 글꼴 선택을 요구한다. 본 연구는 콘텐츠의 감정과 글꼴을 일치시키는 글꼴 추천 시스템에 초점을 둔다. 이를 위해 우리는 글꼴-감정을 정의하고 이를 정량화한다. 또한 콘텐츠 분석을 위해 딥러닝 기법을 활용한다. 일반적인 감정 인식을 이해하고, 콘텐츠의 감정에 맞게 글꼴을 조화시키고자 하였다. 다양한 매핑 방법을 평가한 결과, 상관관계 분석 기반 모델이 가장 효과적인 것으로 확인되었다. 이 모델을 구현한 뒤, 사용성 평가를 통해 그 유용성을 검증하였다. 본 제안 시스템은 디자인에 대한 지식이 제한된 사용자가 맥락에 적합한 글꼴 제안을 받을 수 있도록 돕는 데 그치지 않고, 다양한 디지털 콘텐츠 영역 전반에 걸쳐 그 적용 범위를 확장한다.

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