• 제목/요약/키워드: 일본어 영상문자

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ICT를 활용한 일본어 교육에서 문장 표기 형식이 영상문자 낭독 및 내용 파악에 미치는 효과 (The Effect of Orthography on Electronic Character Reading and Comprehending Ability in Japanese Education using ICT)

  • 강신철;김민기
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.85-93
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    • 2004
  • 본 연구에서는 프로젝션 TV와 컴퓨터 화면에 제시되는 일본어 영상문자 읽기 수업을 위한 적합한 화면 환경을 살펴보았다. 그리고 복수표기, 띄어쓰기 등 실제 일본 웹 사이트에 나타나는 일본어 표기 형식에 대한 사전 학습활동이 웹 문서의 내용 파악에 어떠한 영향을 미치는지를 실험을 통해 살펴보았다. 실험 결과 제7차 교육과정에 새롭게 추가된 일본 웹 문서의 독해 능력을 배양하기 위하여 두 가지 조치가 필요함을 알 수 있었다. 단기적으로는 실제 일본어 웹 사이트의 문서를 학습 자료로 활용할 필요가 있으며, 장기적으로는 현행 일본어 교과서의 표기 형식을 재검토할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.

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오픈소스를 이용한 문자/음성 인식 및 번역 앱 개발 (Text/Voice Recognition & Translation Application Development Using Open-Source)

  • 윤태진;서효종;김도헌
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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    • pp.425-426
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    • 2017
  • 본 논문에서는 Google에서 지원하는 오픈소스인 Tesseract-OCR을 이용한 문자/음성 인식 및 번역 앱에 대해 제안한다. 최근 한국어를 포함한 외국어 인식과 번역기능을 이용한 다양한 스마트폰 앱이 개발되어 여행에 필수품으로 자리잡고 있다. 스마트폰의 카메라기능을 이용하여 촬영한 영상을 인식률을 높이도록 처리하고, Crop기능을 넣어 부분 인식기능을 지원하며, Tesseract-OCR의 train data를 보완하여 인식률을 높이고, Google 음성인식 API를 이용한 음성인식 기능을 통해 인식된 유사한 문장들을 선택하도록 하고, 이를 번역하고 보여주도록 개발하였다. 번역 기능은 번역대상 언어와 번역할 언어를 선택할 수 있고 기본적으로 영어, 한국어, 일본어, 중국어로 번역이 가능하다. 이 기능을 이용하여 차량번호 인식, 사진에 포함된 글자를 통한 검색 등 다양한 응용분야에 맞게 앱을 개발할 수 있다.

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오류가 발생한 멀티바이트 인코딩 데이터의 인코딩 기법 판별 알고리즘 개선 (Improvement of Encoding Detection Algorithm for Multi-byte Encoded Data with Errors)

  • 배준우;김선범;박희진
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.18-25
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    • 2017
  • 인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.