유전자 알고리즘을 이용한 고정 셀에서 글자 폰트(font) 최적화

Abstract

본 연구는 유전자알고리즘을 사용하여 표의 크기에 맞게 가장 최적화된 글자로 표현할 수 있는 방법을 실험하였다. 그 결과 셀의 넓이와 높이, 입력받을 글자의 개수를 계산하여 글자 크기, 줄 간격, 자간 간격의 최적의 값을 찾아 길이가 서로 다른 글자를 최적화된 상태로 표현할 수 있도록 폰트를 제공할 수 있었다. 본 연구는 유전자 알고리즘을 통하여 현재 사용하고 있는 다양한 워드프로세스에서 발생되고 있는 셀 고정 상태에서의 글자 최적화 문제에 대한 해결 방법을 제시하였다는데 그 의의가 있다. This study was conducted to explore a method of displaying optimized letters that fit the size of tables using a genetic algorithm. As a result, fonts with optimized letters of different lengths were offered through optimum values of the font size, line spacing, and letter spacing by calculating the width and height of the cell and number of letters to be entered. This study is significant in that it provides a solution to letter optimization issues in fixed cells that occur in various word processors that are currently used, through the genetic algorithm.