본 논문은 특정 필체의 특징을 정확하게 포착하여 사실적인 손글씨를 생성하는 것을 목표로 한다. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해, Vision Transformer 기반의 스타일 인코더를 도입하여 필체의 장거리 패턴을 학습하고, 이를 교차-주의 메커니즘을 통해 텍스트에 통합한다. 또한, Salient Stroke Attention Analysis (SSAA)를 활용하여 스타일 전송 과정에서 모델이 집중하는 스트로크 수준의 특징을 분석함으로써, 생성된 손글씨의 스타일 일관성을 높이고 해석 가능성을 향상시킨다.
