본 논문에서는 손동작 인식을 위한 개선된 손동작 움직임 표현방법을 제안한다. 제안된 방법은 다양하고 통일된 손동작 움직임을 인식하기 위해서 수화(한글수화) 시 사용되는 손동작에 적용시킨 표현방법이다. 수화 특히, 한글수화(KSL)는 수화소(Cheremes)라는 요소들, 즉, 손의 이동 방향, 손가락모양, 손의 위치 등의 조합에 의해 단어 또는 문장이 완성되어 의미 있는 수화가 완성된다. 본 논문에서는 한글 수화에서 이용되는 수화소(Cheremes)를 5개의 수화소 즉, 손의 이동방향(HMO),손가락모양(FS), 손의 방향(H0), 손의 위치(HP) 및 사용하는 손의 수(HN)로 분류, 표현한다. 손의 이동방향(HMO)은 수화에서 단어 또는 문장을 표현하는데 사용되는 방향을 고려하여 17개의 방향성분으로 표현한다. 손가락 모양(FS)은 수화동작에서 사용되는 손가락의 모양에 따라 17개의 성분으로 표현할 수 있으며, 또한, 손의 바닥을 이용하는지 손등을 이용하는지에 따라 손의 방향(HO)이 2가지 특징으로 표현된다. 손의 현재 위치(HP)는 수화동작에서 손이 놓이는 위치를 의미하며, 머리영역에서 가슴영역까지 전체 8개의 영역으로 나뉘어 표현한다. 마지막으로 사용하는 손의수는 수화동작에서 손 하나만을 사용하는지 양쪽 모두를 사용하는 지를 나타내는 것으로, 2가지 특징으로 표현한다. 제안된 손동작 표현방법을 한글수화의 단어 및 문장 모두에 적용한 결과 모든 KSL이 제안된 표현방법으로 완벽하게 표현됨을 보였다.
이 연구는 현재 대부분의 한국 작명가들이 적용하고 있는 '한글 발음오행을 적용한 작명법'의 합리성을 살펴보는 연구이다. 한글 발음오행 작명법은 이름이 실제 발음으로 표현될 시에, 표현된 발음이 발음하는 사람과 그 발음을 듣는 이에게 청각적인 영향을 미쳐 결과적으로 그 표현되는 이름의 소유주에게 좋거나 나쁜 영향을 준다는 전제하에 한글 발음이 가지고 있는 오행의 상생상극을 이용하여 작명하는 방식이다. 이러한 방식의 한글 발음오행 작명법에 대하여 연구자는 훈민정음의 창제 원리, 발음오행 작명법의 역사적 과정, 현대 국어와의 관련성, 발음오행 작명에 의해 발생하는 문제점들을 중심으로 그 타당성 여부를 규명한다. 그에 대한 결과로서 훈민정음 창제원리 위반, 발음오행 작명의 역사적 유래, 발음오행 자체의 오류, 현대 국어의 음운법칙에 따른 오류, 발음오행을 적용함으로써 발생하는 제반 문제점 등과 그 원인을 제시하여 한글 발음오행 작명법이 불합리하다는 결론을 도출한다.
인물 정보 검색 시스템은 사용자에게 종합적이고 정확한 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공해야 한다. 하지만 현재 웹 상에서 이 시스템의 방대한 화장 한자 자료를 표현하는데 EUC-KR은 많은 어려움을 가지고 있다. 그리고 어려운 인명용 한자와 전문 한자 용어로 인해 일반인들의 사용이 어려웠다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 확장된 한자를 표기하기 위하여 UTF-8 인코딩 방식을 사용한다. 그리고 사용자가 알기 원하는 한자의 한글 독음 변환 처리를 통해 데이터베이스의 효율성과 사용자가 쓰기 편한 인터페이스를 제공한다.
웹상의 다양한 문서들 가운데 옛한글 문서는 물론 정확한 외국어 음차표기를 위하여 초성, 중성, 종성자가 2, 3자 합자병서하여 현대 한글의 범위를 넘어서는 음절을 표현하고 검색하는 방법이 요구되고 있다. 이러한 요구를 해결하기 위하여 훈민정음 창제원리에 따른 399억 음절을 표현하고 및 운영 체제에 독립적으로 보다 쉽게 설치할 수 있는 자바스크립트로 된 웹기반 정음 입력기를 개발한다.
현재 정보 관련 응용 분야 가운데 ISO 2022 를 따르는 분야가 아주 않은데, 현재 쓰고 있는 한글 부호계들은 ISO 2022 를 절대로 지원하지 못하거나, ISO 2022를 지원하더라도 한글을 재대로 지원하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ISO 2022 를 지원하면서 한글을 제대로 지원하는 새로운 한 바이트 한글 부호계를 만들었다. 새로운 한 바이트 한글 부호계는 요즘 한글 11,172 소리마디를 모두 표현 할 수 있으며, 불완전한 소리마디를 나타내는 방법으로 기존의 채움 글자 방식을 버리고 자연스럽고 한글의 특성에 맞는 뗌 글자 방식을 택하였다. 본 연구에서는 새로운 한 바이트 한글 부호계를 지원하는 X-Window용 한글 문서 편집기를 개발해 봄으로써 그 운용 가능성을 검증하였다. 한 바이트 한글 부호계를 지원하는 문서 편집기의 운용 환경으로 유닉스 운영체제 하에서 돌아가는 X-Window 시스템을 택하였고, 한글 입출력 부분을 모티프 (Motif)의 위짓 (widget) 형태로 구현하여 다른 응용 프로그램에서도 쉽게 한 바이트 한글 부호계를 지원할 수 있게 하였다.
SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.
컴퓨터 디스플레이를 위한 한글 표현 방법에는 한글 음절의 초성, 중성, 종성 각각에 코드를 부여하고, 이를 조합하여 1 음절을 2 바이트로 처리하는 표준 조합형 코드와 각 음절마다 2 바이트 코드를 부여하는 표준 완성형 코드, 그리고 모든 국가의 언어를 표현하기 위한 만국 공통의 문자부호 체계인 유니코드 방식이 있다. 일반적으로 임베디드 시스템은 PC에 비해 상대적으로 속도가 느리고 저장공간 또한 제한되어 있으나 그 용도에 따라 PC에 필적하는 성능을 가지는 경우도 있다. 따라서 화면에 한글을 출력할 경우, 임베디드 시스템의 자원 환경에 맞는 적합한 방식을 채택해야 한다. 본 논문은 시랩시스(CLabSys)사의 3.5" TFT LCD 키트인 LP35가 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드(S3C2440A CPU, 400MHz)의 TFT LCD 드라이버 제작을 위한 초기화 방법과 픽셀 디스플레이 함수를 소개한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수와 비트맵 폰트를 사용하여 표준 조합형, 표준 완성형, 유니코드 방식의 3가지 방식에 대한 한글 출력 처리 속도와 필요 메모리 용량을 비교한다. 시험 결과에 따르면, 표준 조합형은 적은 메모리 공간을 차지하지만 초성, 중성, 종성을 조합하는데 시간이 소요되고, 완성형은 조합형에 비해 출력 처리 속도는 빠르나 모든 음절의 저장을 위해 비트맵 폰트의 용량이 크며, 유니코드는 비트맵 폰트의 용량은 가장 크지만, 국가 간 언어의 호환성을 보장하고 출력 속도 또한 세 가지 방식 중 가장 빠른 것으로 나타났다.
현대 사회에서 많은 전자시스템은 정보의 표현과 전달을 위해 여러 문자 입력 시스템을 사용하고 있다. 문자 입력 시스템 중 한글을 입력하기 위한 시스템으로는 키보드, 휴대폰의 12개의 버튼 등이 있다. 그러나 이러한 시스템은 신체적으로 부자유한 지체 장애인에게는 12개 이상의 버튼을 이용한 한글 입력에 어려움이 있다. 본 논문에서 지체 장애인이 쉽게 한글을 입력할 수 있는 시스템 개발에 앞서 한글 연상 기법을 이용한 장애인 한글 입력 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 시스템은 5개의 한글입력 버튼과 2개의 기능버튼을 가지며 한글연상 기법을 이용하여 한글을 입력한다. 본 시스템은 한글 연상 기법을 사용하여 지체 장애인이 쉽게 사용할 수 있고 소아의 한글 학습에 효율적이다.
최근 발전한 인공신경망 기반 기계 번역은 번역 시 더 자연스러운 번역을 제공한다. 본 논문에서는 기계번역기법을 이용하여 반말 표현을 존댓말 표현으로 변환하는 기법을 제안한다. 특히, 이를 위해 DCInside의 게시판을 크롤링하고 AI-HUB 데이터와 합쳐 약 20,000개의 자체 데이터 셋을 구축하였으며, 한글 전처리를 위한 4가지 기법 및 OpenNMT 프레임웍의 LSTM 및 Transformer 모듈을 활용하여 실험을 진행하였다. 이를 통해, 반말 표현을 높임 표현으로 변환하는 최적조합을 확인하였으며, 검증시 BLUE점수로 최대 66.53를 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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