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.
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.
본 논문에서는 인터넷으로 한자 학습을 하고자 하는 이들이 학습을 좀 더 재미있게 하기 위하여 Edutainment식 한자 학습을 제안하고 있다. Edutainment식 한자 학습은 한자의 변천과정을 이용한 한자 학습, 게임을 이용한 한자 학습, 애니메이션을 이용한 한자 학습, 한자-한글 상호변환을 이용한 한자 학습 네 가지로 구성되어있다. Edutainment식 한자 학습의 결과는 설문을 이용하여 평가하였으며 평가 결과는 흥미도나 학습도 동기 유발 둥에서 Edutainment식 한자 학습이 학습자의 흥미를 유발하여 효과를 좀 더 높게 얻는 것으로 평가되었다.
중국어(한어)를 라틴 알파벳으로 전사하는 음운표기 체계를 병음(Pinyin)이라고 하는데, 이에 비해 한국어 사용자를 위한 한글식의 중국어 전사 표기가 여러 가지가 연구되었다. 이는 한국어 및 한글 구사자에게 중국어를 학습하거나 중국문자를 컴퓨터에 입력하는 데 유용할 것이다. 이 논문은 중국어 한글전사 표준과 이 용도의 키보드를 만드는 원칙을 연구한 것이다. 핵심은 중국어의 한글전사를 현대 한국어맞춤법을 따르도록 하고, 기존 표준키보드에 정합되게 한다.
한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.
본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.
본 논문에서는 도메인 어댑테이션을 이용하여 폰트 변화에 강인한 한글 분류기를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델은 총 7 개로 이루어져 있으며 각각 이미지로부터 폰트에 무관한 정보를 추출하는 인코더, 추출된 정보의 유효성을 판단하기 위해 이미지 재합성에 사용되는 디코더, 재합성된 이미지의 글자 분류기, 폰트 분류기, 재합성된 글자의 정교함을 판단하는 판별기(discriminator), 그리고 인코더에서 추출된 정보에 대한 글자 분류기, 폰트 분류기이다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망의 학습법을 따르는 도메인 어댑테이션 기법을 이용하여 인코더의 추출 정보가 폰트 정보는 속이면서 글자 분류의 정확성은 높이도록 학습하였다. 학습 결과 인코더로부터 추출되는 정보들은 폰트에 무관한 성질을 지니면서 글자 분류에 높은 정확성을 띄었으며, 추가로 디코더에서 나오는 이미지들도 원본 폰트와 같은 이미지를 생성해 낼 수 있었다.
형태소 복원은 형태소 분석의 한 단계로 문장에 나타난 형태소의 변형 현상을 분석하여 규칙화하고 이를 이용하여 형태소 원형을 복원하는 것이다. 본 논문에서는 형태소 품사 부착 말뭉치로부터 다양한 형태소 변화 규칙을 학습하여 효과적으로 형태소 원형을 복원하기 위한 계산 방법을 비교한다. 이를 위해 계산 모델, 한글 코드, 학습 자료를 다르게 하여 학습하고 그에 따른 성능을 비교 분석한다.
본 논문은 기존의 강압적인 형태의 한글 교육 선행 학습이 아닌 창의적이고 입체적인 에듀테이먼트 교구인 블록 퍼즐과 아두이노를 이용한 명령 센서, 카메라 반사경을 통한 영상 입력을 통해 ICT 융합형 블록 퍼즐기반의 에듀테인먼트 교구를 설계하고자 한다. 즉, 모바일 콘텐츠를 통해 유아에게 교육을 제시하고 유아는 모바일 콘텐츠와 블록 퍼즐 교구, 명령 센서를 통해 입력 영상을 인식하게 한다. 이러한 블록 퍼즐 기반의 에듀테인먼트 교구를 통해서 한글 학습을 놀이 과정 속에서 창의력과 문제 해결 능력을 키울 뿐 만 아니라 스스로 학습을 이끌어가는 자기주도적 학습 능력을 키울 수 있을 것으로 기대한다.
난독증 학습장애를 일으키는 주요 증상인 광과민성증후군을 완화시키는 보조도구로써 컴퓨터에서 사용할 수 있는 가상 색 오버레이를 구현하고 사용성을 평가하였다. 구현 결과를 한글 문서, e-book, 웹 문서 및 동영상에 적용한 결과 한글 문서나, e-book에서는 적용에 문제가 없었으나, 링크와 텍스트 박스를 다수 포함하는 웹 문서나 그래픽 객체를 마우스로 드래그해야 하는 게임 응용과 동영상 적용에서는 보완이 요구된다. 본 연구에서 개발된 도구는 난독증 학습장애인이 일반 전자문서와 e-book을 위주로 한 컴퓨터 학습에 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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