This study focused on the comprehension of texts written either in Korean script (Hangul) or Chinese script (Hanja). For this purpose, we measured the reading time and the correct response in text comprehension tasks with 104 Korean-Chinese children who were either 10 or 19 years old. There was a main effect of script : The reading time of Hanja texts was shorter than that of Hangul or Hangul Hanja mixed texts. But the older subjects who spent the same reading time in both Hangul and Hanja texts showed the longer reading time in Hangul Hanja mixed texts revealing the interaction between age and script. The correct response rate on the comprehension task was the highest in Hangul text. The results were discussed in relation to the independent dual language processing systems in Korean-Chinese.
본 연구에서는 프로그램을 보다 쉽고 편리하게 작성할 수 있도록 교육용 한글 프로그래밍 언어인 HanScript를 개발하여 학교 현장에 적용하였다. 또한 HanScript를 평가하기 위해서 교육용 프로그래밍 언어의 조건을 가독성, 가작성, 교정성으로 구분하고, 이를 Visual Basic과 비교하였다. 그 결과 HanScript는 우리말식으로 표현되어 있어 Visual Basic에 비해 가독성과 교정성이 높게 나타났다. 그러나 Visual Basic에 비해 라이브러리가 부족하여 복잡한 기능을 구현하기 어려웠고, 소스 코드를 쉽게 작성할 수 있는 편집기가 제공되지 않아 실습하는 데 어려움이 많았다. 따라서 HanScript가 풍부한 라이브러리와 자세한 디버그 정보를 제공하고, 소스를 편리하게 작성할 수 있는 편집기를 제공한다면 보다 유용한 교육용 프로그래밍 언어가 될 수 있을 것이다.
Some conclusions can be derived form the study : 1) The script of Japan author's name for 3 years(1960-1962, not published by the National Assembly Library but by Korea Library Association)and that of 1963's was arranged by their mother tongue although they had not the "author index". 2) "Periodical's Index" which the publication of National Assembly Library was not accept the principle that the person's name should be pronounce and script by one's mother tongue. It means that the Library was not accept the uniqueness of personal name. 3) Because the arrangement of the same person's name is mixed with one's mother tongue pronunciation and Korean one that they are scattered each another. 4) The same surname and the same Chinese character has different arrangement because of pronunciation rule of Korean language. 5) The same person's name was regarded as a different one because of nonaccurate name transcription. 6) A Japanese name was transcribed as Hangul with Korean pronunciation. 7) A Japanese name was transcribed as Hangul with Korean pronunciation and added Chinese Character in parenthesis. 8) A same Japanese name was regarded as a different one when it was transcribed with Chinese character and Hangul. 9) The arrangement of a same person's name was different when between the surname and forename has one space and has not. 10) "Author Index" is not playing as a role of name authority file.a role of name authority file.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.161-166
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2004
Electronic Ink is a stored data in the form of the handwritten text or the script without converting it into ASCII by handwritten recognition on the pen-based computers and Personal Digital Assistants(PDA) for supporting natural and convenient data input. One of the most important issue is to search the electronic ink in order to use it. We proposed and implemented a script matching algorithm for the electronic ink. Proposed matching algorithm separated the input stroke into a set of primitive stroke using the curvature of the stroke curve. After determining the type of separated strokes, it produced a stroke feature vector. And then it calculated the distance between the stroke feature vector of input strokes and one of strokes in the database using the dynamic programming technique.
전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)등에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 매칭 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 매칭 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률(curvature)을 이용하여 기본획(primitive stroke)으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다. 제안된 매칭 알고리즘을 이용하여 다양한 실험을 하였으며 한글 스크립트로 구성된 경우 97.7%이상의 매칭률을 보여 주었고 한글 및 한자 흔합 스크립트에서는 94%이상의 매칭률을 보여 주였다.
This paper discusses several prerequisites for recording other languages by using Hunminjeongum (Hangeul). The scientific, systematic, and practical features of Hunminjeongum is undoubtedly obvious. Such a view of Hunminjeongeum is based on its iconicity, featural property and non-linearity. However, the existing conviction that Hunminjeongeum can transcribe all human sounds or that Hunminjeongeum is the only script which is easy for anyone to learn requires a more rigorous consideration. Given the fact that all scripts can be evaluated as equal, without one being more superior than the other, all scripts are optimized for recording the language in its own given linguistic context. Further, the function of a script is not just limited in a simple representation of a language. Adding new letters into the system of Hunminjeongeum or maintaining its current mode of notation can be problematic. First, it is important to solve computer-related issues: the registration of Hunminjeongum into the computer system as well as its output, problems regarding unicode, the new developments required for input devices, keyboards, fonts, and computer programs.
전자 잉크 데이터는 펜 기반 컴퓨터나 PDA(Personal Digital Assistants)둥에서 자연스럽고 편리한 데이터 입력을 제공하기 위해 펜으로 입력한 데이터를 온라인 문자 인식기를 이용하여 아스키 문자로 변환하지 않고 스크립트 형태로 저장하는 데이터를 말한다. 전자 잉크 데이터를 사용하기 위해 가장 중요한 것 중 하나는 전자 잉크 데이터의 검색 문제이다. 본 연구에서는 전자 잉크 데이터를 획 특징 벡터 형태로 저장하고, 이를 이용해서 잉크 데이터를 검색하는 정합 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안된 정합 알고리즘은 입력된 데이터를 곡률을 이용하여 기본획으로 분리하고 기본획의 종류를 결정한 다음 획 특징 벡터를 생성한다. 그리고 동적 프로그래밍 기법에 의해 획 특징 벡터의 거리값을 계산한다.
At what level of orthographic representation is phonology linked in thelexicon? Is it at the whole word level, the syllable level, letter level, etc? This question can be addressed by comparing the two scripts used in Korean, logographic Hanmoon and alphabetic/syllabic Hangul, on a task where judgements must be made about the phonology of a visually presented word. Four experiments are reported using a "homophone decision task" and manipulating the sub-lexical relationship between orthography and phonology in Hanmoon and Hangul, and the lexical status of the stimuli. Hangul words showed a much higher error rate in judging whether there was another word identically pronounced than both Hangul nonwords and Hanmoon words. It is concluded that the relationship between orthography and phonology in the lexicon differs according tn the type of script owing to the availability of sub-lexical information: the process of making a homophone derision is based on a spread of activation exclusively among lexical entries, from orthography to phonology and vice versa (called "Orthography-Phonology-Orthography Rebound" or "OPO Rebound"). The results are explained within the mulitilevel interactive activation model with orthographic units linked to phonological units at each level.
The writing systems of the Silla dynasty, the Kugyol(口訣), had influenced the earlier states of Japanes Kunten(假片) during the 8th century. Japanese developed their own writing system, Kunten(訓点) after the 9th century. The Silla Kugyol was inscribed by Gagpil(角筆), a kind of ancient stylus, which seems to be originated in China and India. There are two main streams of Asian script culture. One is from China: a brush-pen culture for East asian calligraphy, named Seoye(書藝) or Seodo(書道). The other is from India: a tusk-pen culture for inscribing Buddha's words. In Korean peninsular, we can find the traces from Buddist texts inscribed by the Gagpil, a tusk-pen. We can find new writing system in the books of the Silla, penod, Panbilyanglon(判比量論), Hwaeommuneuiyogyol(華嚴文義要訣) etc. The scripts inscribed by gagpil was a totally phonetic system with dots and lines etc., like Hangul strokes was invented by I king Sejong 800 years later. The old system was used until 15th century before the invention of Hangul scripts.
현재 디지털 기기의 확산과 함께 일상에서 손으로 쓰는 글씨의 비중은 점점 줄어들고 있다. 키보드와 터치스크린의 활용도 증가에 따라 한글 필기체의 품질 저하는 어린 학생부터 성인까지 넓은 범위의 한글 문서에서 관찰되고 있다. 그러나 한글 필기체는 여전히 개인적인 고유한 특징을 포함하면서 가독성을 제공하는 많은 문서 작성에 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 손으로 쓴 한글 필기체의 품질을 개선하고, 교정하기 위한 목적의 어플 구현을 목적으로 한다. 제안된 어플은 CRAFT(Character-Region Awareness For Text Detection) 모델을 사용하여 필기체 영역을 검출하고, 딥러닝으로서 VGG-Feature-Extraction 모델을 사용하여 필기체의 특징을 학습한다. 이때 사용자가 작성한 한글 필기체의 음절 단위로 신뢰도를 인식률로 제시하고, 또한, 후보 폰트들중에서 가장 유사한 글자체를 추천하도록 구현한다. 다양한 실험을 통해 제안한 어플은 기존의 상용화된 문자 인식 소프트웨어와 비교할만한 우수한 인식률을 제공함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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