• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-69
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• 2015

우리 모두 소리의 표현력이 뛰어난 한글의 우수성은 너무나 잘 알고 있으며, 한글의 세계화를 외치고 있다. 그러나 그런 일을 해야할 국립국어원 등 국가기관은 외국어 표기법을 만들지 않고 있다. 외래어표기법으로 충분하다고 생각하고 있는 것이다. 외래어표기법은 현재의 한글을 유지하면서 외국어를 한글 단어로 만들 때 어떻게 만드느냐를 규정한 것이다. 한글세계화에 필요한 외국어 표기법은 한글로 외국어를 잘 표현함으로써 한글을 외국에 퍼트리는 것이 목표이다. 따라서 외국인이 쓰기에 편리해야하고 외국어 발음 왜곡을 최소화 하면서 잘 표현해 내기엔 현재 한글로는 부족한 면이 있음으로 표현력이 확장된 한글을 만들어야한다. 물론 확장된 한글이 현재의 한글과 동떨어지면 안될 것이다. 많은 분들이 여러 아이디어로 제안을 해 왔지만 대부분 자음을 추가하는 데에 집중되어 있다. 확장한글에서 다루어야할 것은 1) 추가되는 자음과 모음 2) 한글에 없는 성조나 강약 및 장단 등에 관한 규정 추가 등이면 된다고 생각하고 있다. 그러나 한글의 큰 특성인 음절이 외국어 표현 때에 왜곡되는 현상이 있는데, 어떻게 외국어와 한글의 음절개념을 일치시킬 수 있을지에 대해 관심을 가지고 방안을 제안하고자 한다. 그 방안으로는 1) 합용병서와 2) 풀어쓰기 활용법이 가능하나, 필자는 중간선으로 3) 촉진자 표기법을 제안한다. 또한, 크기조절법에 대응해 음절인 글자 위에 점을 표기하는 음절점표기법도 제안한다.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.61-78
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• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.