The purpose of this study was to trace and identify termilogies recorded im kei lim yu sa. ma(麻), kyun(絹), po(布), je(苧), and je-po(苧布) were included in this study. For the analysis of this research comparative analytical methods was employed. Some significant findings and results of this study can be summarized as follows : 1. Text : hemp is called san(麻曰三). The word san of Koryo was derived from Indian sann, san, sana, sunn, 2. Text : Kyun is called jyi or kib(絹曰及). The word jyi(及) of Koryo was from jyi or kib() of Silla. 3. Text : Hemp cloth is called bey(bei), pey(pei), bai(布曰背). Be (베) has two meanings of hemp cloth and cloth in Korean. In the text it is interpreted as hemp cloth. 4. Text : Ramie or China grass is called mar, maw, mao, mu (毛). (苧曰毛). It is considered that the word mau(mo in Korean) (毛) in text is correct and word mau(毛) meaning China grass of Koryho is derived from mah or mak that is an old Egyptian name for flax or linen. The word mau(mo) (毛) of Koryo seems to be a transliteration of mah(or mak) in Korean or a variety of it. 5. Raime cloth or China grass cloth is clalled mau shy (苧布曰毛施). Silmar words to mau shy(毛施) of Koryo were found in Chinese, Manchurian and japanese as well as in Ancient Hebrew.
음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.
한국어 문서에서 외래어 표기는 한 단어에 대해 한 개만 존재하는 것이 아니라 여러 개의 다른 표기로 사용되고 있다. 이러한 표기상 불일치는 하나의 단어가 다른 개념으로 인식되어 정보 검색 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 정보 검색 시스템에서는 다양한 외래어 표기에 대해 같은 개념으로 인식하여 검색할 수 있도록 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정하는 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 질의어로 외래어가 입력되면, 이를 근거로 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정해주는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 한국어 자모의 viable prefix를 이용하여 후보 외래어 표기를 생성하는 가상 트리를 작성하고 불필요한 외래어를 가지치기함으로써 검색 정확도를 높이고 속도를 개선한다.
This study is concerned with the textile related terminologies of the Chosun period. The purpose of this study was to trace and to examine some textile related terms such as goro, mooruwi, modan, shiok, jal, gaam, and chien. These words were examined and analyzed in terms of the origins, meanings, and neighbouring languages. The results of this research can be summarized as follows: The results of this study revealed that the word goro of the Chosun period was derived from the Chinese ku lo 羅 or (Equations. See Full-text). Korean goro or goroi is a transliteration of the Chinese moolo 霧羅. The word modan 帽緞 was a kind of rich silk fabric. Manchurian kamku 帽緞 was derived from Arabic word kamkha. The word shiok, shiok, shiuk, shiurk, or shiu 시으 means felt in Korean. Similar words to Korean shiok was found in Afro-Asiatic family such as Egyptian, Hebrew, and Assyrians. Egyptian shiu means a seep or a goat. The word jal meaning black sable was found was originated in the Chinese tzuerl 子兒皮, black sable. The word Korean gaam 가암, 가음, was similar to Mongorian k∂m meaning a material. Also Iraq-Arabian xaam meaning raw, unworked, unprocessed, had the same meaning as the Korean gaam. Xaam and gaam have almost the same phonetical sounds. The Korean gaam was derived from the xaam of Iraq-Arabian. Korean chien meaning cloth was derived from the Chinese chyan or chien (Equations. See Full-text).
국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 국어의 로마자 표기 자동변환이 가능하게 설계 및 구현하였다. 특히, 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 테이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 유니코드(Unicode)와 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(')등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.
This study is concerned with the slsl 瑟瑟. The identity, origins of the word, kinds, the place of production, and the sues of he sl sl were examined. The world sl sl means the sapphire. The Chinese word se se(seh seh), 瑟瑟 was derived from the Hebrew word, she she meaning marble. The use, meaning and the phonetic value of the sl sl between the Chinese and the Hebrew were the same each other. It indicates that the Chinese word se se(seh seh) was the transliteration of the Hebrew word she she. The sl sl were produced in the Middle East Asia and the sl sl used in ancient China was mainly originated from the Middle East Asia. The sl sl of Silla was also the sapphire and it was an article of the imported goods from the Middle East Asia. Women of Jin gol(true bone) were not use the sl sl as a material to decorate for their combs and headdresses. Also women of yuk du pum (six du pum) were prohibited to use the sl sl as a material for their combs. It indicates that the privilege to use the sl sl for a comb and in a head dress was restricted to the queen in Silla and it remained as a symbol of nobility and dignity.
As to the structure of author tables for the Korean libraries using the Korean alphabet Hangul for filing, no other system is understood more relevant to author notations than the analytico-synthetic system. The Korean character consists of syllables respectively dividual into 'consonant+vowel' or 'consonant+vowel+consonant,' with the first element a consonant and the second a vowel. When these elements are synthesized with figure representation, they make an enumerative two-figure table. Individualizing and assigning, therefore, are done without listing many en-tries on the table or looking up notations in ready-made enumerative author tables. We still do not have general agreements in form of entry, reading of the Japanese and Chinese names, transliteration of foreign words, and filing system. What is more, so flexible and hospitable a notation system should be adopted as to meet the anticipated changes. The writer introduces an author notation system that could make 150,000 divisions by combinating figures, thus making it possible to endure changes through readjustments. It is considered effective, convenient, and efficacious for individualization.
국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 자동변환이 가능하게 설계하였다. 특히 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 레이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(´)등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.
청나라 황제가 신하들과 정사를 논한 내용을 기록한 중국의 어문청정은, 한국의 조선실록과 같은 중요한 문서이다. 본 논문은 만주글자로 쓰여진 어문청정을 빅데이터 분석하기 위한 방법과 그 단계를 기술한다. 만주글자로 씌여진 문서의 빅데이터 분석에는 사전에 해결해야 할 많은 문제가 있으며 이에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 앞으로 이루어질 사전 연구를 통하여 만주 글자로 씌여진 텍스트가 라틴문자로 전사된 단계에서, R언어를 이용하여 빅데이터 분석을 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 어문청정을 전사하는 방식은 압카이 방식을 채택하였고, 위문기거 부분의 텍스트를 이용하여 빅데이터 분석 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 자을 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 자율 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축할 경우, 두 문자열의 길이가 서로 다르면 정렬된 두 문자열(입력열과 출력열)에 모두 공백문자가 나타난다. 이 방법을 그대로 사용하면 정렬 말뭉치의 구축은 용이하나 정렬된 말뭉치를 이용하는 응용 시스템에서는 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어날 뿐 아니라 구축된 정렬 말뭉치는 다양한 기계학습 방법에 두루 사용될 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 최소화하기 위해서 입력열에는 공백문자가 나타나지 않도록 기존의 자을 선형 정렬 알고리즘을 수정하였다. 이 알고리즘을 이용해서 한영 음차 표기 및 복원, 영어 단어의 발음 생성, 영어 발음의 단어 생성, 한국어 형태소 분리 및 복원을 위한 정렬 말뭉치를 구축하였으며, 간단한 실험을 통해, 그들의 실용성을 입증해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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