이제 대충 그리고 대충그리니까 문제가 되는 부분을 프롬프트로 바꿔달라고 합니다. 웍을 들고있는 손을 바꿔줘 라고
그랬더니 잘 그려줍니다. 손도 그렇고 웍도 그렇고 그래서 만화의 기술은 졸라맨에서 그래도 조금 나아지는 정도면 되는 러프한 스케치의 기술만 있으면 됩니다. 없다면? 사진을 붙여서 짜깁기 하는게 더 낫겠죠?
제가 만화폰트 만들면서 동시에 애니메이션 폰트 작업을 하는 것으로 바꿨다고 이 전에 올렸는데… 그래도 에디터 작업은 계속 하고 있습니다. 획수를 맞춰서 애니메이션이 나올 수 있게 구현했고 사람이 비슷한 획을 그립니다.
제가 기존거에 완성도를 조금 더 높인 기계용 획기반 폰트 + 애니메이션 폰트를 만드는 이유는 AI가 앞으로 이런 작업을 하니까 남들이 안한 핵심데이터를 만들어가는 작업을 하고 있습니다. 획기반 기본 글꼴을 운용하면 만화용 폰트가 자동으로 생성될 토대를 마련하게 됩니다.
마스크 기반으로 처리할 수 있기 때문에 글자, 그림, 드로잉, 획기반 애니메이션의 장점은 바로 AI가 이해하기 쉽게 변형될 수 있게 되는 구조로 다양한 이펙트로 영상, 타이틀, 자막 3D, 2D 상관없이 생성되게 할 수 있습니다. 그동안 그런 실험을 했거든요? 그런데 영상을 만드는 것은 돈이 좀 듭니다.
그래도 앞으로 그럴듯하고 재미있는 타이틀이 많이 만들어지지 않을까 생각합니다. 그리고 손글씨는 계속 하고 있습니다. 대체폰트를 안한다 뿐이지 =3=3=3
아주 오랫동안 고민했고 폰트의 쓸모를 만들기 위해 지난 2년여 기간 동안 어떤 콘셉트에 맞춰 여러 가지 프로그램을 해봤습니다.
폰트에디터를 만드는 것은 어쩌면 쉬울 수 있습니다.
폰트를 리버스 엔지니어링을 통해 만드는 것은 사실 쉽습니다. 왜냐면 폰트는 기본적으로 공개된 정보를 제공하기 때문이며 영문은 메트릭이나 여러 가지 정보를 볼 수 있습니다.
그래서 대체폰트가 많이 있습니다. 대체할 수 있는 비슷한 폰트가 아주 많아요. 그런데 한글은 대체할 수 있는 폰트를 만들기 어렵습니다. 지난 2년간 대체폰트에 대해서 고민을 아주 많이 했습니다.
인디자인을 쓰다 보면 A라는 유료폰트를 전자책을 만들게 될 때 문제가 발생합니다. 왜냐하면 유료폰트의 일부는 폰트를 전자책에는 제공하지 않기 때문입니다. 그러면 유통사에서는 특정한 무료폰트를 지정해서 만들게 하는데 그걸 쓰면 디자인이 다 일그러집니다.
그 문제를 해결하고자 A라는 폰트의 커닝, 스타일을 전자책용으로 다시 재구성해서 만드는 프로그램을 하고 있었는데 본질적인 문제를 해결하는 게 오히려 더 쉽다고 판단해서 폰트를 대체하는 폰트를 만들기로 했습니다.
손글씨로 폰트를 만드는 일이 생각보다 안 풀려서 한동안 고민하다가 다른 방향으로 이것저것 하다 보니 잠시 잊었는데 오늘 애니메이션 폰트를 추가로 만들다가 다른 폰트의 메트릭을 불러와서 폰트를 생성하는 작업과 복수 컴포넌트를 다시 나눠서 학습하는 부분을 AI가 하게 만들고 대충 마무리했습니다.
결론은 쉽게 만들어집니다. 그래서 이 프로젝트는 닫기로 했습니다.
어쩌면 남의 것을 훔치게 되는 일을 하는 일이라 시간낭비 그만하고 그냥 더 재미있는 것이나 하는 것으로~
항상 사람들이 이야기하는 건 그래서 수학이 뭐에 쓰이는 건데? 실생활에서는 계산만 잘하면 되는 거 아냐?라고 합니다. 그런데 잘 생각해 보면 수학은 의외로 많은 실생활에 쓰이고 있습니다. 1/n 술자리, 데이트 앱에서도 심리학에서도 말이죠~ 다만 그렇게 생각하느냐 그냥 넘어가느냐에 따라 이 세상이 달리 보입니다.
그래서 수학이 뭐에 쓰이는 건데 이제 아주 간단한 이야기부터 해볼 생각입니다. 현실에서 장난감도 세탁기도 청소기도 모두 디지탈화가 되면서 어떻게 움직이 그 원리는 무엇인지 그리고 그 생각의 끝에는 수학의 원리가 들어있다는 것을 찾아가는 과정을 수학식이 아닌 그냥 간단한 유틸리티나 퍼즐로 만들어볼 생각입니다.
A* 알고리즘(A* algorithm 에이 스타 알고리즘[*])은 주어진 출발 꼭짓점에서부터 목표 꼭짓점까지 가는 최단 경로를 찾아내는(다시 말해 주어진 목표 꼭짓점까지 가는 최단 경로임을 판단할 수 있는 테스트를 통과하는) 그래프 탐색 알고리즘 중 하나입니다.
그래서 만들어본 게 한눈에 모서리에 누가 빨리 도달하는지를 찾는 간단한 퍼즐을 만들어봤습니다. 가운데서 탈출하는 것인데 가장 짧은 거리에서 탈출은 누가 할 것인지 같은 미로 찾기라기보다 판단력게임입니다. 최상단으로 탈출하려면 더 많은 길을 가야겠죠?
농담입니다. 출판사 창고에 있는 책을 빨리 찾아서 다음 창고로 가져다줘야 하는데 그걸 잘 모르는 로봇이 한 번에 많이 책을 수거해서 가져다준다면? 당연히 최단 경로에서 다 모은 다음에 집하하는 게 더 낫겠죠 한대면 모르겠지만 협력이 가능하다면 그런 걸 생각하고 있습니다. 창고선진화 하려면 퍼즐을 잘해야?
� 게임 캐릭터 길 찾기 (Pathfinding): 이게 아마 A* 알고리즘이 가장 유명하게 쓰이는 곳일 거예요!
게임 캐릭터(NPC)가 맵 안에서 이동하거나, 플레이어를 추격하거나, 특정 목표 지점까지 알아서 찾아갈 때, A*가 가장 효율적인 경로를 계산해 줍니다.
스타크래프트 같은 전략 시뮬레이션 게임에서 유닛들이 장애물을 피해 이동하거나, RPG 게임에서 몬스터가 플레이어를 따라올 때 등등! 게임에서 캐릭터가 똑똑하게 움직이는 뒤에는 A* 또는 그 변형 알고리즘이 있는 경우가 많아요. 복잡한 지형에서도 길을 잘 찾게 해 줍니다.
� 로봇/자율 주행 내비게이션:
공장이나 창고를 돌아다니는 로봇, 자율 주행 자동차 등이 주변 장애물을 피해 목표 지점까지 안전하고 빠르게 이동해야 할 때 A* 알고리즘이 활용됩니다.
청소 로봇이 집 안 구조를 파악하고 구석구석 청소 경로를 짤 때도 비슷한 원리가 사용될 수 있습니다.
�️ 지도 앱 / 내비게이션 시스템:
우리가 스마트폰 지도 앱이나 차량 내비게이션에서 ‘최단 경로’, ‘추천 경로’ 등을 검색하잖아요? A* 알고리즘 자체 또는 A의 아이디어를 바탕으로 발전된 알고리즘들이 출발지부터 목적지까지의 도로망에서 가장 효율적인 경로를 계산해 주는 데 사용됩니다. A의 ‘미래 예측(휴리스틱)’ 개념이 여기서 빛을 발하죠!
� 물류 배송 최적화:
택배 회사나 배달 서비스에서 여러 배송지를 거쳐 최종 목적지까지 가는 가장 효율적인 순서와 경로를 결정할 때 응용될 수 있습니다. (이건 ‘외판원 문제’와도 관련 있지만, A*는 여러 지점을 효율적으로 지나는 경로 탐색의 기초가 됩니다.)
� 인공지능 및 문제 해결:
로봇 팔이 여러 단계를 거쳐 조립 작업을 수행하거나, 특정 복잡한 퍼즐 게임(예: 15-퍼즐, 루빅스 큐브 상태 탐색 등)에서 목표 상태까지 가는 최소한의 단계를 찾을 때 A* 알고리즘이 상태 공간 탐색에 활용되기도 합니다.
요약하자면, A* 알고리즘은 “어떤 목표까지 가장 빠르거나 효율적인 길을 찾아야 하는” 거의 모든 분야에서 직간접적으로 사용될 수 있는, 아주 실용적이고 강력한 알고리즘이라고 할 수 있습니다! �
A* 알고리즘의 “과거 비용 + 미래 추정”이라는 핵심 아이디어가 워낙 강력하고 유용하다 보니, 다양한 상황과 요구사항에 맞춰 A*를 개선하거나 변형한 알고리즘들이 많이 파생되었습니다.
몇 가지 대표적인 파생 또는 관련 알고리즘들은 다음과 같습니다.
IDA* (Iterative Deepening A*):
문제점 해결: 오리지널 A*는 탐색 공간이 넓으면 메모리 사용량이 폭발적으로 늘어나는 문제가 있습니다.
해결 방식: IDA*는 정해진 비용 한계(threshold) 내에서만 깊이 우선 탐색(DFS)을 수행하고, 목표를 찾지 못하면 한계를 점차 늘려가며 탐색을 반복합니다. A*처럼 f(x)=g(x)+h(x) 값을 활용하지만, 메모리를 훨씬 적게 사용합니다. 메모리가 매우 제한적인 환경에서 유용합니다.
D* (Dynamic A*) 및 LPA* (Lifelong Planning A*):
문제점 해결: A*는 탐색 환경(예: 지도상의 장애물, 길의 비용)이 고정되어 있을 때 최적이지만, 환경이 실시간으로 변하거나 새로운 정보가 계속 들어올 때는 비효율적입니다. 환경이 변할 때마다 처음부터 다시 계산해야 하니까요.
해결 방식: D*나 LPA* 같은 알고리즘들은 환경이 변했을 때 변경된 부분만 효율적으로 업데이트하여 새로운 최적 경로를 빠르게 찾아냅니다. 로봇 내비게이션처럼 동적으로 변하는 환경에서 경로 계획에 많이 사용됩니다. D*는 초기 버전이고, LPA*가 이를 개선한 형태입니다.
Weighted A*:
목표 변경: 때로는 ‘가장 짧은’ 최적 경로보다 ‘빨리 계산되는’ 경로가 더 중요할 때가 있습니다.
해결 방식: Weighted A*는 f(x)=g(x)+w⋅h(x)와 같이 휴리스틱 h(x)에 가중치(w>1)를 줍니다. 이렇게 하면 미래 추정을 더 중요하게 여기게 되어 탐색하는 노드의 수가 줄어들어 계산 속도는 빨라지지만, 찾은 경로가 최적 경로가 아닐 수도 있습니다 (완벽하게 가장 짧은 길은 포기할 수 있습니다).
Bidirectional A*:
해결 방식: 출발지에서 목표지로 가는 탐색과 목표지에서 출발지로 거슬러오는 탐색을 동시에 진행해서, 중간에서 만나는 지점을 찾는 방식입니다. 탐색 공간을 줄여 탐색 속도를 높이는 데 효과적일 수 있습니다.
A*와 관련 깊은 다른 알고리즘들 (파생은 아니지만 비교 대상):
다익스트라 알고리즘 (Dijkstra’s Algorithm): A*의 휴리스틱(h(x))이 없는 경우(h(x)=0)와 같습니다. ‘과거 비용'(g(x))만 보고 탐색하며, 항상 최적 경로를 찾지만 A*처럼 ‘목표 방향’에 대한 정보가 없어 비효율적일 수 있습니다.
욕심쟁이 최우선 탐색 (Greedy Best-First Search): A*의 ‘과거 비용'(g(x))이 없는 경우(g(x)=0 또는 무시)와 같습니다. 오직 ‘미래 추정'(h(x))만 보고 가장 좋아 보이는 곳으로만 가는 탐색입니다. 계산은 빠를 수 있지만, 최적 경로를 보장하지 못하며 잘못된 길로 빠질 위험도 있습니다.
이처럼 A* 알고리즘은 기본적인 강력함 위에 다양한 문제 상황에 대처하기 위한 여러 변형 알고리즘들을 낳았고, 덕분에 게임, 로봇, 내비게이션 등 여러 분야에서 더욱 폭넓게 활용될 수 있게 되었답니다! �
그래서 전부 분석해봤습니다. 그리고 streamlit 을 사용해서 보고서를 만들고 물류센터별 판매 데이터를 정리해보고 광고료도 응?!? 하여간 광고와 상관관계를 열심히 뒤져보고 있고 매칭시켜서 판매추이를 지켜보고 있습니다. 현재 지역별, 연령별 데이터를 제공하는 서점들과 출판관련 정보를 제공하는 기관의 데이터를 합칠 준비를 하고 포맷을 표준화 하고 있습니다.
언제 또 바꿀지 모르니까 거기에 자동으로 대응할 수 있는 로직을 만들어서 몇가지 안전장치? 를 두고 있습니다. 생각보다 많은 광고료를 쓰고 다시 그 광고료가 좋은 책을 만드는데 사용할 계획인데… 쉽지는 않습니다. 다른데 매출이 빠지니까 ^^;
작년에 만들던 폰트에디터에 대해서 이런저런 고민하다가 3D로 획을 만드는 방법으로 방향을 완전히 틀었고 이제 그 결과물이 거의 끝나갑니다. 그냥 폰트찍어내는 프로그램을 만들기는 했는데 기계에 사용할 폰트를 목적하고 있는 것이라서 조금 다르긴 하지만 하여간 기본 폰트에 대한 부분이랑 한글, 한글 조합 등등 다 좋은데 진짜는…
애니메이션 폰트가 만들어진다는 것 그리고 더 중요한 것은… UFO 폰트 스펙에 다 맞춰서 글자 변형이 자유로워지는 것
만화폰트는 금방 뽑아냅니다. 아이패드 지원도 됩니다. 그리고 템플릿을 기반으로 하는 기능과 몇가지 기능들을 추가중인데 대충 끝나면 폰트 펀딩이나 해야겠어요.
일단 애니메이션 폰트는 영상용이나 방송용으로 쓰일거 같긴한데 그것보다 어르신들 손글씨를 기록하게 될거예요. 이거 만들다 내가 어르신이 된 기분
이건 손글씨폰트지 손글씨라고 하기에는 좀 ^^; 그걸 해결하기 위해서 다른 아이템들을 전부 담아 끝을 낼 예정입니다.
2년 걸린 프로젝트도 이제 거의 끝… 그나저나 인터페이스는 다 바꿔야하는데 디자인은 더 복잡하게 만들어 놓고 간단한 버전을 먼저 만들어서 마무리 했습니다.
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