• Title/Summary/Keyword: 한글표현

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A Study on the Unicode Architecture (유니코드의 구조와 문제점)

  • 주리정
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2001.08a
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    • pp.23-28
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    • 2001
  • 유니코드는 현재 또는 과거에 존재했던 다양한 언어의 문자를 처리하기 위한 국제 표준코드이며 2바이트로 형성될 수 있는 65,000여 개의 영역에 전세계문자들을 차례대로 배열, 각 문자에 일련의 코드값을 지정하였다. 우리나라는 ISO 10646-1:1993의 유니코드 체계를 그대로 수용하여 1995년 KS C 5700-1995 표준규격으로 채택하였다. 이러한 유니코드의 경우 한글과 한자의 정렬문제, 옛한글이나 구결문자의 표현에 있어 제약이 있다. 이에 본고에서는 유니코드의 기본적인 개념, 그리고 한글 유니코드와 그 문제점에 대해 고찰하였다.

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Support on Ideograph Characters Search of Unicode Based Information System (정보 시스템의 유니코드 기반 한자 검색 지원)

  • Yoon, So-Young
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.24 no.4
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    • pp.375-391
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    • 2007
  • Unicode Han ideograph character set differed from the our principle of the phonetic value ordering in that it followed the principle of KangXi radical-stroke ordering of the characters. Therefore, information system should support ideograph search on precise analysis of materials which consist of korean character (hangul) and ideograph character (hanja). History Information system has been maintaining Hanja(Chinese Character) to Hangul Dictionary, Terminology Dictionary for composition, borrowing, non-ideographic principles, Variant Forms Dictionary, and Recently discovered Chinese Characters List.

Hangel Handwriting generation using HMMs (HMM을 이용한 한글 필기 생성)

  • Sin, Bong-Kee;Kim, Jin-Hyung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1995.10a
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    • pp.152-163
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    • 1995
  • 본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.

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3D Avatar Messenger Using Lip Shape Change for Face model (얼굴 입모양 변화를 이용한 3D Avatar Messenger)

  • Kim, Myoung-Su;Lee, Hyun-Cheol;Kim, Eun-Serk;Hur, Gi-Taek
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.225-228
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    • 2005
  • 얼굴표정은 상대방에게 자신의 감정과 생각을 간접적으로 나타내는 중요한 의사소통의 표현이 되며 상대방에게 직접적인 표현방법의 수단이 되기도 한다. 이러한 표현 방법은 컴퓨터를 매개체로 하는 메신저간의 의사 전달에 있어서 얼굴표정을 사용함으로써 상대방의 감정을 문자로만 인식하는 것이 아니라 현재 상대방이 느끼는 내적인 감정까지 인식하여 대화할 수 있다. 본 논문은 3D 메시로 구성된 얼굴 모델을 이용하여 사용자가 입력한 한글 메시지의 한글 음절을 분석 추출 하고, 3D 얼굴 메시에 서 8개의 입술 제어점을 사용하여 입 모양의 변화를 보여주는 3D Avatar 아바타 메신저 시스템을 설계 및 구현 하였다.

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Correction for Hangul Normalization in Unicode (유니코드 환경에서의 올바른 한글 정규화를 위한 수정 방안)

  • Ahn, Dae-Hyuk;Park, Young-Bae
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.2
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    • pp.169-177
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    • 2007
  • Hangul text normalization in current Unicode makes wrong Hangul syllable problems when using with precomposed modern Hangul syllables and composing old Hangul by using conjoining-Hangul Jamo and compatibility Hangul Jamo. This problem comes from allowing incorrect normalization form of compatibility Hangul Jamo and Hangul Symbol and also permitting to use conjoining-Hangul Jamo mixture with precomposed Hangul syllable in Unicode Hangul composing rule. It is caused by lack of consideration of old Hangul and/or insufficient understanding of Hangul code processing when writing specification for normalization forms in Unicode. Therefore on this paper, we study Hangul code in Unicode environment, specifically problems of normalization used for Web and XML, IDN in nowadays. Also we propose modification of Hangul normalization methods and Hangul composing rules for correct processing of Hangul normalization in Unicode.

UFO2xMF system for generating Korean and Roman characters based on Metafont (한글과 로마자를 메타폰트로 생성하기 위한 UFO2xMF 시스템)

  • Noh, Shinhyon;Choi, Jaeyoung
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.24 no.2
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    • pp.88-92
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    • 2018
  • 'UFO2MF' and 'Korean MetaFont Generator' have been developed to convert UFO codes to the corresponding Metafont codes by using outline editing methods. However, 'UFO2MF' cannot express smooth curves because it use only reference points without using control points. And 'Korean MetaFont Generator' can easily design the curve of characters, and supports Hangul characters, but this system does not support Roman characters. In this paper, we propose a UFO2xMF system, which can convert both Korean and Roman characters from outline text information into Metafont codes. UFO2xMF can apply attribute values which can change the shape of letters during the conversion of Metafont code. It is also a highly compatible system that can convert the characters of various languages not only Korean characters but also Roman and other characters into Metafont codes by applying letters with baseline and centerline of gravity.

Design of Hangeul Orthography Instruction system in Elementary Schools (초등학교 한글 맞춤법 학습시스템 설계)

  • Hong, Sung-Ik;Kim, Dong-Ho
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2004.01a
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    • pp.187-194
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    • 2004
  • 초등학교 어린이들의 글쓰기 자료를 수집하여 분석한 결과 각 학년마다 공통적으로 오류를 범하는 글자가 있었다. 수업시간 또는 수업 후에 개개의 어린이들에게 맞춤법지도를 하고 올바른 한글 사용법을 가르쳐야 하겠지만 여건상 모든 어린이들을 상대로 지도한다는 것은 사실상 어렵다. 따라서 공통적으로 오류를 범하는 글자를 조사하고 올바른 표현법으로 수정하여 학습자료로 제작하면 맞춤법 지도에 특별한 시간을 할애하지 않더라도 학습자 개개인이 개별학습용으로 사용할 수 있다. 본 연구의 목적은 웹을 이용하여 올바른 한글 맞춤법에 대하여 인터넷과 컴퓨터라는 공간에서 시간과 공간의 제약을 받지 않고 상호작용이 가능하도록 구현하여 한글맞춤법 학습활동이 자기 주도적으로 이루어지도록 하는데 있으며 나아가 올바르게 한글을 사용하도록 태도를 형성하는데 있다.

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Korean Font Web Editor based on METAFONT for User Interaction (사용자 인터랙션을 위한 메타폰트 기반 한글 글꼴 웹 편집기)

  • Son, Minju;Gwon, Gyeongjae;Choi, Jaeyoung;Jeong, Geunho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.04a
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    • pp.861-864
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    • 2016
  • 기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.

Hangul Porting and Display Performance Comparison of an Embedded System (임베디드 시스템을 위한 한글 포팅 및 출력 성능 비교)

  • Oh, Sam-Kweon;Park, Geun-Duk;Kim, Byoung-Kuk
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.10 no.4
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    • pp.493-499
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    • 2009
  • Three methods frequently used for Hangul display in computer systems are Standard Johab Code in which each of Hangul consonants and vowels is given a 5-bit code and each syllable created by combining them forms a 2-byte code, Standard Wansung Code in which each of all the syllables generally used for Hangul presentation forms a 2-byte code, and Unicode in which each syllable in most of the world's language systems is given a unique code so that it allows computers to consistently represent and manipulate them in a unified manner. An embedded system in general has a lower processing power and a limited amount of storage space, compared to a personal compute(PC) system. According to its usage, however, the former may have a processing power equal to that of the latter. Hence, when Hangul display needs to be adopted, an embedded system must choose a display method suitable for its own resource environment. This paper introduces a TFT LCD initialization method and pixel display functions of an LN2440SBC embedded board on which an LP35, a 3.5" TFT LCD kit, is attached. Using the initialization and pixel display functions, in addition, we compare three aforementioned Hangul display methods, in terms of their processing speeds and amounts of memory space required. According to experiments, Standard Johab Code requires less amount of memory space but more processing time than Standard Wansung Code, and Unicode requires the largest amount of memory space but the least processing time.

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End-to-end Neural Model for Keyphrase Extraction using Twitter Hash-tag Data (트위터 해시 태그를 이용한 End-to-end 뉴럴 모델 기반 키워드 추출)

  • Lee, Young-Hoon;Na, Seung-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.176-178
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    • 2018
  • 트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

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