• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.886-888
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• 2004

기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.30 no.2
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• pp.121-138
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• 2016

Most of elementary and secondary school mathematical terms in Korean are Sino-Korean words. We check Chinese characters relating to such Sino-Korean words by using Chinese dictionaries, and critically judge how much we can understand Sino-Korean words by Chinese characters. Through this search, we classify Sino-Korean words into three categories; words which can be understood by Chinese characters, words which can not be understood by Chinese characters, words which are misunderstood by Chinese characters.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.398-401
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• 2011

워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.4
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• pp.438-446
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• 2010

For language information processing that includes both Hangul and Hanja, an electronic dictionary supporting Hangul and Hanja simultaneously is necessary. This paper examined statistical information on Hanja entries of Korean Unabridged Dictionary such as the number of entries that include Hanja based on the KSC-5601 character set, the frequency of the pronunciation and meaning of each character of Hanja included in the entries, the frequency per part of speech of Hanja in entries and the average number of Hanja characters per entry. At least one or more of Hanja characters appear in 303,951 entries out of 440,594, accounting for 68.99% of the total. 858,595 characters of Hanja are included in the 440,594 entries, which is 1.95 Hanja characters per entry. As the average syllable length of the entries is 3.56 and the average count of the Hanja characters per entry is 1.96, it can be said that 54.7% of all the characters of the entries are in Hanja. Among 4,888 Hanja character codes, 4,660 are used once or more, whereas 228 Hanja codes never appear in any entry. There were 5 characters which appear more than 4,000 times. A total of 858,595 Hanja characters used in all the entries correspond to 471 Hangeul codes.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.3
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• pp.583-591
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• 1998

본 논문은 한자·한글 혼합 문서들을 정확한 우리말 문서로 자동 변환하는 한자·한글 변환기를 설계하고 구현한다. 구현된 한자·한글 변환기는 정보 검색 시스템에서 한자·한글 혼합 문서 검색시 사용자들이 한자에 해당하는 한글음을 파악하는데 걸리는 시간을 절약하고 쉽게 판독할 수 있도록 한다. 이를 위해 KS C 5601 표준코드를 기준으로 바르지 못한 한글음 생성의 원인을 조사하고 두 개 이상의 한글음을 갖는 한자들과 이형표기가 가능한 한자를 올바른 한글음으로 변환할 수 있는 한글단어 매핑사전을 구축한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.51-58
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• 1996

한자(漢子)로 기술된 용어를 한글로 자동변환하여 색인어로 사용하는 경우에 한글의 음운체계나 해당 시스템의 색인정책에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하지 않고 변환하였을 경우, 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운체계가 달라 생기는 경우 및 별도의 색인정책이 있는 경우 등을 생각할 수 있다. 본고에서는 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자(漢子)의 다음자(多音子)를 조사하였다. 다음자(多音子)가 포함되어 있는 사전용어와 다음자(多音子)파일을 이용하여 매핑파일을 구축함과 동시에 매핑파일을 보완함으로써 한자(漢子)로 기술된 용어의 바른 한글음을 자동생성하여 색인어로 사용할 수 있는 방안에 대하여 논한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.24-24
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• 2010

중등 지구과학교과서와 대학 교재에서 학습하는 광물과 암석 이름은 대부분 영어, 한자, 일본어에서 도입한 용어이다. 이 용어에 대한 어원과 말뜻에 대한 분석이나 연구가 되지 않은 상태에서 바로 사용해왔기 때문에 지질학 초보자들이 학습하기에 아주 어렵다. 광물과 암석이름의 어원과 말뜻을 잘 알지 못하고 단순히 외우거나 학술적인 이름이나 의미만을 생각하고 사용하고 있으며, 한 광물이나 암석에 대하여 여러 가지 이름을 사용하기도 한다. 심지어 전혀 엉뚱한 암석 이름이 대중 사이에서 사용되고 있지만 이를 통제하지도 못하고 그 명칭이 틀렸다는 것도 모르고 있다. 예를 들면 영어로 Shale을 중등 교과서와 대학 교재에서 영어 발음을 따라 한국어로 셰일이라고 표기하지만 중국과 일본에서는 혈암(頁岩)으로 표기한다. 우리나라의 대중 매체의 인터넷 사전과 대중들이 사용하는 용어는 중국어 혈암(頁岩)을 공공연하게 '혈암'으로 표기하고 있다. '혈(頁)'을 한자 사전에서 찾아보면 '머리 혈'과 '책 면 엽'으로 정리되어 있다. 그러면 셰일의 암석학적 특징으로 볼 때 혈암이라고 해야 하나? 엽암이라고 해야 하나? 과학과의 다른 분야에서는 어려운 한자를 쉬운 한글로 표준화하는 연구와 실행을 꾸준히 진행해오고 있다. 생물의 경우 생물의 어려운 학명을 이미 쉬운 한글로 표준화했으며, 그 학명이 학생과 대중들에게 널리 알려져 있다. 지구과학의 교과서 문장에 나오는 단어와 전문용어가 한자를 한글로 표기한 경우가 많은데 이 단어들을 하루 속히 한글로 표준화하여 전문가들이 먼저 사용하는 동시에 학생과 대중들에게 알려 주어야 한다. 이렇게 되면 지구과학의 내용보다 용어가 어렵다는 인식을 바꾸어 줄 것이고 지구과학을 전공하고자 하는 학생들에게 희망과 용기를 줄 것이다. 그 일환으로 광물과 암석 이름의 어원을 조사해 보고 한글 표준화의 가능성을 타진해 보고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.227-234
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• 2016

When Chinese character used in Korea, so did the characters' pronunciation, so many Korean Chinese characters today have similar pronunciation with Chinese, but since Korean and Chinese pronunciations were preserved and developed in different alphabets, the written letter of the pronunciation also differs. This study on Chinese education, has constructed and implemented an easy way to study Chinese pronunciations by creating conversion rule set between Chinese pronunciation, Chinese Hanyu latin Pinyin and Korean chinese character pronunciation consisting of an initial sound, a medial vowel, and a final consonant. This study has established web version and application version of this conversion rule set education system to enhance Chinese education.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.1
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• pp.184-194
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• 1997

In the recent years number of commercial off-line character recognition systems have been appeared in the Korean market. This paper describes a "self -organizing" data structure for representing a large dictionary which can be searched in real time and uses a practical amount of memory, and presents a study on the character correction for off-line printed sentence marks, Japanese, English, and Chinese character recognition. Self-organizing algorithm can be recommenced as particularly appropriate when we have reasons to suspect that the accessing probabilities for individual words will change with time and theme. The wrongly recognized characters generated by OCR systems are collected and analyzed Error types of English characters are reclassified and 0.5% errors are corrected using an English character confusion table with a self-organizing dictionary containing 25,145 English words. And also error types of Chinese characters are classified and 6.1% errors are corrected using a Chinese character confusion table with a self-organizing dictionary carrying 34,593 Chinese words.ese words.