재외한인의 한글정보자원을 발굴하고 이를 정리 보존하는 것은 우리 한민족의 문화적 동질성과 정체성을 계승 발전시키는 일이며 민족적 당위성의 표출이라고 하겠다. 이 연구의 목적은 중앙아시아의 카자흐스탄과 우즈베키스탄에 산재해 있는 한글정보자원과 정보자원관리 현황을 조사하고 분석하는 것이다. 중앙아시아에서 한글정보자원은 고려인의 이주역사와 함께하고 있다. 따라서 이 연구에서는 고려인 강제이주 이후 고려인들의 한글정보자원 발행과 관리 측면에서 매체별 구성과 현황, 정보자원관리와 기관에 대한 실태조사와 정보자원관리를 제시하였다.
이 연구는 중국, 중앙아시아의 우즈베키스탄과 카자흐스탄 그리고 러시아에서 거주하는 한인 관련 한글 정보자원관리 현황을 조사하여 분석하였다. 이 결과를 토대로 한글 정보자원 현황과 정보 자원관리시스템을 구축한 것이다. 연구결과에 대한 주 내용은 1)중국, 중앙아시아와 러시아에서 한글 정보자원분포와 매체의 현황 2)한글 정보자원관리기관 현황 3)중국과 러시아의 문헌분류표 4)정보자원시스템 구축 기본계획과 시스템 구현으로 이루어졌다.
정보자원의 생성과 축적은 문자를 통해서 이루어진다. 문자는 과거의 문화를 계승하고 이를 기반으로 한 새로운 문화를 창조하고 확충하는 도구이다. 이러한 연속적인 지적 정보자원의 전달과 이용, 새로운 정보자원의 창조과정 속에서 우리의 민족정보자원을 발굴하고 이를 정리 보존하는 것은 한민족의 문화적 동질성과 정체성을 계승 발전시키는 일이며 민족적 당위성의 표출이다 따라서 이 연구의 목적은 중국 내에 산재한 한민족 정보자원으로서 한글정보자원 생산과 출판현황을 살펴보고 분석하는 것이다. 이를 위해 조선족 형성과정과 한글, 그리고 민족출판의 생성과 그 현황을 시대별 변천서와 더불어 그 특징을 조사하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.282-286
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2011
Recently, a name retrieval function is widely used on navigation systems. In this paper, we propose the new dynamic hashing algorithm for a name retrieval function on it. The proposed dynamic hashing algorithm by constructing an index using the variance information of character is the better than existing methods in terms of storage capacity and retrieval speed. The algorithm proposed in this paper can be useful on systems that have limited resources as well as navigation systems.
본 연구의 주요 목적은 시대 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 한글도서관의 미래 지향적 역할을 탐색하고, 이를 위한 발전 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해, 우선 한글도서관의 현재 기능, 자원, 자료, 온·오프라인 서비스 및 도서관 웹사이트를 철저히 분석하였다. 국내외의 박물관 및 미술관 내 도서관, 그리고 선진 도서관의 운영 현황과 모범 사례를 조사하여 분석하고, 최종적으로 한글도서관의 중장기 발전 방안을 수립하고, 이를 위한 단계별 세부 추진 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 한글도서관이 한글 관련 도서관으로서 중심적인 역할을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
해외 한민족의 정보자원의 생성과 변화는 민족공동체의 존립방식이나 사회변동에 많은 영향을 받고 있다. 이 연구의 목적은 러시아의 곳곳에 산재해 있는 고려인이 생산한 한글정보자원 현황 (1900-1937)을 조사하고 분석하는 것이다. 러시아에서 고려인의 정보자원은 고려인의 이주역사와 함께하고 있다. 이 연구에서는 고려인 사회와 정보자원, 그리고 고려인 디아스포라의 형성과 발전과정, 고려인 한글정보자원을 출판형태와 주제, 소장 기관별로 나누어 실태조사를 하였다.
딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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