본 연구에서는 한글의 자모수별 단어내 자모간 타건간격을 알아보고, 음절과 종성 의 지각, 한손연타가 타건간 간격에 영향을 주는지를 알아보았다. 실험절차로, 피험자 에게 단어들을 타자하게 하고, 각 단어들의 타건간 간격을 분석하였다. 실험결과, 음 절과 종성의지각, 한손연타가 타건간 간격에 일정한 영향을 주었다.
Eye-typing은 인간-컴퓨터 상호작용의 일종으로 시선의 위치 정보를 기반으로 하는 입력 체계이다. 눈동자의 움직임 이외의 물리적 행위를 필요로 하지 않아 거동이 어려운 전신마비 환자들을 위한 입력 수단으로 널리 사용된다. 하지만 eye-typing을 위한 한글 기반의 인터페이스는 거의 제시되지 않은 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 한글 입력에 최적화된 eye-typing 입력 체계를 구현하였다. 우선 큰 잡음과 Midas touch problem으로 대표되는 eye-typing의 특성을 고려하여 설계 목표를 정립하였다. 잡음 문제를 해결하기 위해 개별 버튼의 크기를 극대화하기 위해 단계식 입력 체계를 도입하였고 Midas touch problem을 해결하기 위해 입력 영역 중간에 시선 보류 영역을 두었다. 다음으로 각 음절이 자음과 모음의 조합으로 생성되는 한글의 언어학적 특성에 대한 고찰을 바탕으로 두 종류의 eye-typing 인터페이스를 설계하였다. 각각 자모 일체형, 자모 분리형 인터페이스로 정의한 두 인터페이스는 한글의 자모음을 유형화하여 단계적으로 입력하도록 구현되었다. 그리고 이들의 성능을 검증하기위해 한글 두벌식자판과 비교하고 입력 과정에서 시선의 동선을 분석하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 제시한 인터페이스가 실용적인 eye-typing 수단으로 활용될 가능성이 충분함을 확인하였다.
효율적인 인쇄체 한글 인식을 위하여 다중 최소평균 상관 에너지 필터를 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 나무구조 알고리듬의 단점인 인식시스템의 방대함과 인식방법의 복잡함을 해결하였다. 오직 하나의 자음 MMACE 필터와 모음 MMACE 필터를 사용하여 완전한 한글을 인식하였다. 각 MMACE 필터는 24개의 자모음으로 합성된 4개의 K-tuple MACE 필터를 이용하여 다중화시켰다. 따라서 제안된 MMACE 필터의 필터평면과 상관분포 평면은 4개의 부평면으로 나누어 진다. 각 상관분포 부평면으로 한글 인식을 위한 코드를 얻었다. 얻어진 코드와 컴퓨터에 내장된 자모음을 인식하기 위한 진리표와 비교하였다. 일치하는 코드의 해당자모음을 찾아 출력상관평면상의 상관첨두 위치에 치환하면 완전한 한글을 인식할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 광 실험을 통하여 제안된 MMACE 필터를 이용한 한글 인식 시스템의 높은 변별력을 확인하였다.
필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.
음절과 글자의 내부구조에 대한 언어학적 심리학적 논의들을 개관하였다. 영어의 음절구조에 대한 연구들은 초두자음/각운 구조를 지지하고 있다. 한편 한국어의 음절과 글자의 내부구조에 대한 최근의 연구는 영어에서 얻어진 결과들과 다른 결과를 얻고 있다. 자모대체 과제를 사용한 이 연구에 의하면, 글자유형에 관계없이 종성자모의 대체시간이 초성자모의 대체시간보다 짧았다. 이러한 결과는 음절에 대응하는 글자의 내부구조로서 초중성자모/종성자모 구조를 지지하고 있다. 선행연구 결과들을 바탕으로 음운단위와 표기단위의 상동성, 그리고 언어특유적 음절구조의 가능성에 대해서 논의하였다.
필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)
본 논문에서는 웹을 통한 한글 발음을 학습할 수 있는 "한글 발음교육 사이트"의 구축 사례를 소개한다. 기존의 한글교육 사이트는 자음과 모음에 대한 학습, 단어학습, 문장학습 등 한극학습에 대한 내용은 포함하고 있지만, 각 학습에서 문자에 대한 발음이 제시되지 않거나, 발음의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서 소개하는 사이트는 한글학습에 있어, 한글의 발음과 발음에 대한 입술모양의 출력에 중점을 두어 구축하였다. 이를 위하여, 음성파일의 생성과 자모의 발음시 입술모양을 작성하고, 웹에서 음성과 음성에 대한 입술모양의 출력을 위한 HTML 문서 작성방법에 대하여 설명한다. 대하여 설명한다.
본 연구에서는 각종 통신기기의 입력방식으 사용되고 있는 전화기 버튼을 이용한 여러 가지 한 글입력방식의 사용성 평가를 통해 어떠한 입력방식이 더 사용하기 편리한가를 살펴보는데 있다. 기존의 많은 사람들이 전화기 버튼을 이용한 한글입력방식을 개발하기 위해 노력하였고, 그 결과 현재 여러 가 지의 특허가 나와 있다. 하지만 한글의 자모가 영어 알파벳보다 많다는 것과 복잡한 구성체계를 갖고 있다는 한글의 특징으로 인해 영어권과 같이 실생활에서 쉽게 쓰이지 못하고 있고, 또한 한글입력방식에 대한 체계적인 연구가 미흡 실정이다. 이에 본 연구에서는 여러 가지 한글입력방식에 대한 사용성 평 가를 통해 좀더 실생활에 적용력이 높은 창의적인 입력방식을 제안하고자 한다.
한글인식 후처리에서 문맥정보의 저장구조는 인식율 및 인식속도를 결정짓는 중요한 요소이다. 단어사전의 형태로 문맥정보를 표현하기 위해서는 트라이(trie)를 주로 이용하지만, 기억공간 이용효율이 저조하다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 트라이의 장점을 유지하면서 공간효율을 향상시키는 기억구조를 제안한다. 한글은 조합문자이기 때문에 자모나 문자별로 기억시킬 수 있다. 그런데 자모단위로 기억시키면(P-모드) 검색시간은 빠르지만 공간효율이 나쁘고, 또한 문자단위로 기억시키면(C-모드) 공간효율은 좋지만 검색시간이 길어진다. 따라서 노드이용율과 분산율로 최적레벨을 선정한 다음, 입력단어의 시작자모부터 최적레벨까지는 자모 단위의 트라이로 기억시키고, 그 이상은 문자단위의 순차연결구조로 저장시켰다. (H-모드). 6가지 단어집합에 대하여 실험한 결과, H-모드에서의 검색시간은 P-모드만큼 빠르면서, 공간효율은 C-모드와 같게 되어 그 효용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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