GAN(Generative Adversarial Network)-based Restoration Research of a 17th-Century Hangeul Typeface -focused on 『Jinbeopunhae』-

17세기 한글 서체는 국내 서체 디자인의 중요한 유산으로서, 문화유산 복원의 측면에서도 연구 가치가 높은 대상이다. 그러나 현존 인쇄 자료가 매우 제한적이어서 서체의 원형을 복원하는 데 어려움이 있다. 기존의 복원 작업은 한정된 활자본을 바탕으로 전문가의 수작업에 의존해 왔다. 이러한 한계를 해결하고자 본 연구는 17세기 한글 서체의 조형적 특성을 체계적으로 분석하고, GAN 기반의 인공지능 기법을 통해 해당 서체를 디지털 복원하는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 17세기에 한글 목판본으로 간행된『진법언해』에 사용된 서체다. 『진법언해』는 반복된 전란 이후 국방 재건의 시대상을 반영하여 간행된 병법서로, 17세기 한글 서체의 정형성과 실용성이 잘 드러나는 자료이다. 본 연구에서는 『진법언해』의 글자 구조, 획의 형태 및 굵기, 자간 및 행간 등 서체의 조형적 특성을 정량적 · 정성적으로 정밀하게 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 소량의 글자 데이터 세트를 구축하고, 이를 GAN 기반 서체 생성 모델인 DM-Font에 학습시켜 전체 서체를 생성하였다. 생성된 서체의 조형적 재현성과 일관성을 원본 자료와의 정량적 유사도 분석 및 전문가의 시각적 비교를 통해 평가하였다. 그 결과 정방형 글자틀, 균일한 획의 굵기, 실용적인 배열 구조 등 17세기 한글 서체의 특징이 GAN 모델을 통해 효과적으로 디지털 복원될 수 있음을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 전통 활자체의 디자인적 가치와 조형성을 현대 디지털 환경에서 재해석하고 확장할 가능성을 제시한다. 본 연구는 서체 디자인과 문화유산 복원의 융합 관점에서 의의가 있으며, 한글 디자인사 연구, 디지털 문화유산 복원, 서체디자인 개발 등 다양한 분야에서 연구 성과의 실질적인 활용 가능성을 시사한다. 나아가 본 연구에서 구축한 서체 데이터와 복원 기법은 향후 다른 전통 활자체의 디지털 복원에도 활용될 수 있을 것으로 전망된다.