• 중국학논총
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• 제62호
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• pp.1-25
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• 2019

作者对韩国教育部指定的"漢文敎育用基礎漢字高等學校用900字"跟中国规范汉字字形, 进行比较分析的结果如下: (1)字形完全一样的(在附录"高中学校用900字"汉字旁边标注为"="), 一共有424个汉字(约占47%); (2)字形相似的(在附录"高中学校用900字"汉字旁边标注为"Δ"), 一共有86个汉字(约占10%); (3)字形不同的(在附录"高中学校用900字"汉字旁边标注为"×"), 一共有389个汉字(约占43%). 字形相似, 不等于字形相同, 所以也应该看作字形不同的字, 属于这两种情况的字合起来, 一共有475个(约占53%). 韩中汉字字形不同的主要来源, 不止"简化字"和"传承字里的新字形", 还有"从一些异体字里选出来的正体字"也和韩国常用汉字字形不同.

• 과학교육연구지
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• 제33권2호
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• pp.346-352
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• 2009

제7차 교육 과정의 7학년 과학교과서에서 화학영역의 용어를 분석하고 한자 화학용어에 대해 한문 선택반과 비한문 선택반 학생들의 난이도와 이해도를 분석하였다. 7학년 과학교과서에서 한자용어의 비율은 6차 교육 과정에 비하여 약간 줄어들었으나 여전히 70%가 넘게 높았다. 학생들은 추상적인 개념어를 주로 어려워했으며, 전문용어를 비전문 용어보다 어렵게 생각하고 구체어거나 일상적으로 많이 사용하는 용어를 쉽게 생각하였다. 학생들의 한자용어에 대한 이해도의 경향은 난이도와 대부분 일치하였다. 한자화학용어에 대한 이해도는 한문 선택반 학생들이 높았으며, 쉽게 전환된 화학용어에 대해 비교군의 차이가 없었고 모두 한자 화학용어에 대한 이해도보다 크게 향상되었다. 따라서 한자용어를 한글로 전환하여 가능한 쉽고 익숙한 한글 위주의 국 한 혼용의 용어로 교과서가 쓰인다면 과학교과에 대한 이해도가 향상되리라고 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.70-76
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 상에서 한자 학습 시스템을 랭크부스트 알고리즘을 이용하여 개인화하는 방법에 대해 논하고자 한다. 한자 학습의 일반적인 환경을 보면, 학습자는 급수에 따라 일정한 개수의 학습할 한자들이 있으며, 학습이 진행됨에 따라 그 한자들 중 자신이 잘 틀리는, 즉 자신에게는 난이도가 높은 한자들이 생기게 된다. 본 논문에서는 이러한 난이도의 측정을 랭크부스트 알고리즘을 통해 구현하였다. 알고리즘은 초기에는 모든 한자들에 대해 동일한 가중치를 가지고 학습을 시작하게 하지만, 사용자가 자주 틀리는 한자에 대해서는 가중치를 높여 나간다. 본 논문에서 제안하는 랭크부스트 알고리즘은 학습자에 개인화된 난이도 순위를 매겨줌으로, 학습자가 어려운 한자에 더 자주 노출되게 한다면 학습 효과를 높일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1175-1184
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• 1992

본 논문에서는 한자를 포함하는 한글 문서 인식을 위한 인쇄체 한글, 한자의 구분과 인식 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 한글, 한자 구분 방법은 한글의 수직모음과 수평모음의 구조적 특징을 이용하였다. 한글은 6가지 형태로 분류하고 분류된 각 형태에 대하여 세선화 과정을 거치지 않고 모음 우선추출에 의한 자모분리를 행하고 분리된 자음에 대하여 변형된 교차거리 특징을 이용하여 인식하였다. 한자에 대해서는 획교차수의 평균치를 이용하여 전체 한자 대상문자에 대해 분류를 하였으며, 문자의 획교차수와 흑점비율 특징을 이용하여 인식하였다. 한글과 한자의 구분에서는 90.5%의 분류율을 얻었다. 한글인식에 있어서는 대상문자 명조체 2512자에 대하여 90.0%의 형태 분류율을 얻었다. 인식 결과 실험 데이타 1278자에 대하여 92.2%의 인식율을 얻었다. 한자인식에 있어서는 대상문자 4585자에 대하여 분류한 결과 최대밀집 구간은 124자로서 약 1/40 정도로 분류되었음을 알 수 있었고, 인식실험 결과 89.2%의 인식율을 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.232-247
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• 1991

본 논문에서는 한자인식을 위한 전단계로서 인쇄체 한자를 대상으로 한자의 특성과 구조적 정보를 이용한 새로운 분류 알고리즘을 제안하였다. 한자는 자종이 많고 구조가 복잡하여 인식은 물론이고 분류하는 데에도 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 한자패턴을 형식분류한 후 분류된 패턴에서 공통으로 존재하는 부분패턴을 추출하는 실험을 행하였다. 먼저 입력한 문자 패턴에 대해 전처리를 행한 후, 방향 세그먼트를 추출하여 4방향화면상에서 레이블링을 하고, 문자패턴의 부분패턴 존재 영역에 기초한 구조적 정보를 이용하여 12가지 형식으로 분류한 다음 그 부분패턴을 추출하였다. 중, 고교 교육용한자 1800자에 대해서 실험을 행한 결과 93.07%의 형식분류율을 얻었고, KS C5601표준 삼보 LBP 한자 폰트 4,888자에 대해서는 90.12%의 형식분류율을 얻었으며, 분류된 데이타로 부터 부분패턴을 추출하여 인식에의 적용가능성을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.526-534
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• 2006

이 논문에서는 트루타입 폰트의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획 별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.244-252
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• 1995

본 연구는 한자를 이용하여 시각 정보 (Visual Information)와 음성 정보(Phonological Information)가 단어 재인과 단어 명명 과정에 어떻게 영향을 주는 지를 조사하기 위하여 실시되었다. 기존의 영어를 이용한 연구에서는 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 없었기에 두 요소가 단어 재인에 어떤 영향을 주는 지를 살피는데 어려움이 있었다. 그러나 한자단어를 이용하면 시각 정보와 음성 정보를 독립적으로 조작할 수 있기 때문에 영어 단어를 사용하는 것보다 유리하다. 본 실험에서는 한자 단어를 이용하여 점화 단어 (Prime Word)와 목표 단어(Target Word)간의 시간간격(SOA)을 100 ms, 200 ms, 750 ms, 그리고 2000 ms로 변화시키면서 시간이 흐름에 따라 시각적 유사성과 음성적 유사성에 의한 점화 효과(Priming Effect)가 어떻게 변화하는 지를 조사하였다. 이 실험 결과에 의하면, 100 ms 조건에서는 시각적 유사성에 의한 점화 효과만 있었다. 그러나, 200 ms, 750 ms, 2000 ms 조건들에서는 시각적 유사성뿐만 아니라 음성적 유사성에 의해서도 점화효과가 있었다. 이와 같은 실험 결과는 최초의 한자 단어의 어휘 접근 (Lexical Access)이 시각 정보에 의해 결정됨을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.402-407
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• 2006

본 논문에서는 보다 실용적인 온라인 한자인식기 개발을 위하여 한자 검정 능력 1급 쓰기 수준을 모두 포함하는 한자 필기 데이터로부터 16방향의 체인코드열과 부분획의 구조를 반영하는 구조코드열을 만들어 성능평가를 하였다. 인식 방법으로는 DP 매칭 방법과 HMM을 사용하여 2,362 종류의 한자에 대해 인식 실험을 하였다. 그 결과 체인코드열을 사용한 DP 매칭 방법에 의한 결과가 96.54%로 가장 높은 인식률을 보였으며, 구조코드열을 사용하여 HMM에 의한 인식실험 결과가 95.65%로 그 뒤를 이었다. 인식 속도면에서는 체인코드 보다 코드열의 길이가 짧은 구조코드열을 사용한 방법이 상대적으로 유리했고, 클래스 당 1개의 모델을 사용한 HMM에 의한 방법이 클래스 당 복수개의 모델을 사용한 DP 매칭 방법에 비해 모델의 개수가 훨씬 적기 때문에 속도 면에서 월등히 유리해 더 효율적인 인식 성능을 보인다는 결론을 내릴 수 있었다.

• 공학논문집
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• 제1권1호
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• pp.59-64
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• 1997

2000개 이상의 많은 한자들이 신문이나 책들의 출판물에서 매일 사용되고 있다. 한자는 문자의 복잡성과 방대한 양으로 인하여 문자인식에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 고성능 한자 인식 시스템을 제안하고 한자의 특성을 고려한 새로운 문자 분류기법을 개발하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.802-814
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• 1993

본 논문에서는 문서인식시스템의 문자인식부에서 각 문자를 인식하기 위한 전처리 단계인 한글과 한자를 구별하는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 문자의 구별에 큰 영향을 미치고, 쓰기형태와 글자체에 따라서 변동을 흡수할 수 있는 9가지의 한자 특성을 제안하고, 문자의 크기에 영향을 받지 않고 문자를 구별할 수 있도록 문자 크기에 따른 비율을 제안된 각 특성에 반영하여 문자의 구별을 행하였다. 입력된 문서 제안한 9가지의 한자 구조적 특성을 조사하여, 한글과 한자로 구별한다. KS-C5601의 한글 2350자와 한자 4888자의 고딕, 명조체에 대하여, 실험결과는 인쇄 표본, 신문, 학회지, 잡지 교재에서 각각 98.8%, 92%, 96%, 98%, 98%을 얻었다.