Abstract:
PURPOSE: A device and method for providing a font, and a device and method for managing the font are provided to utilize a glyph extracted from a user input, thereby easily providing and managing the font for a text. CONSTITUTION: A device for providing a font includes a font generating part (100), a font loading part (200), and a font list providing part (300). The font generating part receives a user input for generating a user-defined font, and generates a font image through a user input-based image treatment. The font loading part loads a font list related to the font image from an external device. The font list providing part provides the font list and data in the font list. The font loading part includes a font packet generating part (210), a packet data transmitting/receiving part (220), and a true type font (TTF) receiving part (230). [Reference numerals] (100) Font generating part; (210) Font packet generating part; (220) Packet data transmitting/receiving part; (250,350) TIF font receiving part; (310) Font list management part; (330) Font list transmitting/receiving part; (AA) External device
Abstract:
본 발명은 동적 할당된 공간의 존재 여부에 따라 미리 정해진 규칙으로 동적 할당된 공간에 저장된 파일 조각들을 추출하여 파일을 복원하는 리눅스 파일 시스템에서의 파일 복원 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 파일 복원 장치는 파일의 저장을 위해 동적 할당된 공간이 존재하는지 여부를 판단하는 동적 공간 존재 판단부; 동적 할당된 공간이 존재하지 않는 것으로 판단되면 정적 할당된 공간에서 제1 파일 조각들을 추출하고 동적 할당된 공간에 저장된 제2 파일 조각들의 저장 순서 정보를 기초로 제2 파일 조각들을 순차적으로 추출하는 파일 조각 추출부; 및 제1 파일 조각들과 제2 파일 조각들을 결합시켜 파일을 복원하는 파일 복원부를 포함한다.
Abstract:
데이터 빈도수 기반의 단일 클래스 모델 생성 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 빈도수 기반의 단일 클래스 모델 생성 방법은 기계 학습 장치가, 복수의 학습 데이터를 특징 공간(Feature Space) 상에 대응되는 좌표에 배치하여, 복수의 공간 좌표를 생성하는 단계; 상기 기계 학습 장치가, 상기 복수의 공간 좌표에 속하는 각각의 공간 좌표에 배치된 학습 데이터의 빈도에 기초하여, 상기 복수의 공간 좌표를 복수의 내부 좌표(PI)와 복수의 외부 좌표(PO)로 분류하는 단계; 및 상기 기계 학습 장치가, 상기 복수의 외부 좌표(PO) 및 상기 복수의 내부 좌표(PI) 상호간의 공간상 거리에 기초하여, 상기 복수의 내부 좌표(PI)를 기준으로 하는 단일 클래스 모델(One Class Model)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.