현재 유니코드에서 한글 텍스트의 인코딩 기법은 '완성형 현대한글 음절'과 주로 옛한글을 표현하는데 사용되는 '자모 조합형 한글'로 나뉘고 있다. 그러나 정규화 변환과 유니코드의 한글자모 조합 규정에서 자모와 완성형 현대한글 음절을 다시 조합하여 한글음절로 사용할 수 있게 허용했기 때문에, 구현하는 사람마다 각기 서로 다르게 한글 인코딩을 하고 있다. 이는 인코딩과 정규화 형식을 처음 작성할 당시 옛한글의 확장 사용을 고려하지 않았거나, 한글에 대한 올바른 이해가 부족한 상태에서 작성된 데 따른 결과라 하겠다. 결과적으로 한 개의 한글음절에 대한 여러 가지 표현 방법이 존재함으로써 한글 문자열의 검색, 비교, 정렬에 문제점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 한글 인코딩 방법을 중심으로 정규화에 의한 부작용 등의 문제점을 분석하고, 이들을 올바르게 처리하기 위한 효율적인 단일 한글 인코딩 표준 방안을 제안한다.
컴퓨터에 의한 한글정보처리의 주체는 한글이며, 객체는 그 처리도구인 컴퓨터라는 전제하에서 한글문자의 개별성에 의한 주체적 파악을 통하여, 한국어 정보처리에 최적한 코드로의 개선안을 제안한다. 개선안의 구체적 대상 범주로서 최근의 한국어 정보처리의 응용분야인 자연언어처리, 문자인식, 음성 인식 및 합성, 전자출판등이 점차 확대되어 가고 있다는 관점에서 보아서 기존의 코드가 가지고 있는 문제점을 분석하고 이들에 최적한 코드는 무엇이며 어떠한 성격을 가져야 하며, 그들이 기존의 코드가 중요시하던 처리효율이나 저장 효율의 문제에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 해당 알고리즘을 개발하고 이들에 대한 평가를 해보인다.
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.
본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.
본 논문에서는 컴퓨터 상에서의 처리되는 한글 코드 중 유니코드를 이용한 한글 입력방법을 분석하여, 이를 일련의 프로그램에서 초ㆍ중ㆍ종성에 따라 자/모음을 분리, 구별하는 방법을 제안하고, 이에 따라, 제안된 방법을 적용한 구현 프로그램을 통해 정확한 자/모음 분리를 할 수 있었으며, 한글 입력에서의 정확도와 신뢰도 향상 및 단어에 따른 정확한 조사판별이 가능해 짐을 알 수 있었다. 또한, 제안방법에 따른 통계적 데이터를 가지고 각종 분야에 적용이 가능하게 됨을 알 수 있었다.
한자로 기술된 용어를 한글로 자동변환하게 되면 생성된 한글이 한글의 음운구조에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하여 변환하지 않았을 때와 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운구조가 달라 생기는 때로 대별할 수 있다. 본고에서는 이를 해결하기 위하여 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자의 다음자를 조사하고 이 다음자가 포함되어 있는 용어를 이용하여 매핑파일을 구축함으로써 바른 한글음을 자동생성할 수 있는 방안을 논한다.
최근 컴퓨터의 발달로 인하여 많은 부분에서 컴퓨터가 사용되고 있다. 그러나 컴퓨터가 한글 사용을 전혀 고려하지 않고 개발되었기 때문에 한글 사용에 많은 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 컴퓨터에서 한글의 사용에 있어서의 문제점을 고찰해보고 이를 해결하기 위하여 한글 코드변환 인터페이스를 연구하였다.
국내에 컴퓨터가 처음 도입된 이후부터 컴퓨터의 한글 처리 문제는 '과연 컴퓨터에서 한글 처리가 가능할까?'하는 의구심에서부터 시작하여 그동안 한글 처리 방식이 각양각색으로 N 바이트나, 3 바이트, 7 비트 2 바이트 완성형, 8 비트 2 바이트 완성형, 8 비트 2 바이트 조합형이니 하여 난립하여 왔다. 이로 말미암아 소프트웨어의 호환은 물론 한글 문서의 호환마저 불가능하여 사용자가 겪는 불편이란 이루 말할 수 없을 뿐 아니라 정보화시대에 정보 교환을 가로막는 장애 요소로 등장하게 된 것이다. 이런 배경 속에서 자연스럽게 한글 코드의 표준화의 중요성을 인식하게 되어 정부에서는 1987년 3월 '정보 교환용 부호에 관한 한글 공업 규격' (KS C-5601-1987)을 새로 정하게 되었다. 그러나 한글의 가장 뛰어난 조합에 의한 확장성을 무시한 '2 바이트 완성형'을 채택 2,350 자의 한글로 제한을 해 놓았기 때문에 제 나라 국어도 재대로 표현할 수 없는 절름발이 한글이 되고 말았다. 이와 같은 결합이 있는 한글을 이제 교육용 컴퓨터에서까지 채택함에 이르러 우리의 지혜를 모아야 할 때라고 생각하면서 문제를 제기하고자 한다.
본 논문은 국제적 문자부호체계인 유니코드 내에 있는 한글낱자와 호환용 한글낱자 부호를 통신망에 전송하기 위해 UTF-8부호로 변환할 때 회선부호기에서 발생하는 스크램블링의 발생빈도를 연구하였다. 본 논문에서 적용한 회선부호기의 스크램블링 방식은 ITU 및 한국의 표준전송방식인 HDB-3방식으로 하였다. 각 한글낱자부호에서 발생하는 스크램블링을 분석하기 위해 원천 부호화규칙을 적용하였다. 스크램블링 발생량은 각 한글낱자에서 발생하는 스크램블링의 발생횟수와 각 한글낱자의 사용빈도에 의한 발생 빈도율을 추출하였다. 연구결과 한글낱자의 부호에 대한 스크램블링 발생은 유니코드 체계내에서 24번, 52%, UTF-8체계 내에서 148번, 228%발생하였다. 호환용 한글낱자 부호에서는 유니코드 체계내에서 10번, 14%, UTF-8 체계 내에서 83번, 131%발생하였다. 즉, 유니코드체계의 한글낱자와 호환용 한글낱자는 UTF-8체계로 변환하면서 스크램블링 발생 빈도율이 각각 340%, 851%증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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