-k:ㄱ,ㅋ,ㄲ,ㄳ,ㄺ
-n:ㄴ,ㄵ,ㄶ
-t:ㄷ,ㅅ,ㅆ,ㅈ,ㅊ,ㅌ,ㅎ
-l:ㄹ,ㄼ,ㄾ,ㅀ,ㄺ(用言で[k]の前に来たとき)
-m:ㅁ,ㄻ
-p:ㅂ,ㅍ,ㄿ,ㅄ,ㄼ(例外的)
-ng:ㅇ
基本的には、[t]系列の音を落として読むので、タヌキ読みと覚えて、後はㄺ,ㄻ,ㄿの3つについて注意して覚えればよい。
韓国の家庭医療学会誌を材料に韓国語の学習と家庭医療の生涯教育の二兎を追うブログ。
-k:ㄱ,ㅋ,ㄲ,ㄳ,ㄺ
-n:ㄴ,ㄵ,ㄶ
-t:ㄷ,ㅅ,ㅆ,ㅈ,ㅊ,ㅌ,ㅎ
-l:ㄹ,ㄼ,ㄾ,ㅀ,ㄺ(用言で[k]の前に来たとき)
-m:ㅁ,ㄻ
-p:ㅂ,ㅍ,ㄿ,ㅄ,ㄼ(例外的)
-ng:ㅇ
ㅏㅏ→ㅓㅏ→ㅗㅏ→ㅣㅏ→;ㅏㅑㅏ→ㅕㅏ→ㅛㅏ→ㅐㅏ→ㅔㅏ,ㅏ→ㅡㅏ→ㅜㅏ→.ㅏ→/ㅏ
ㅇㅇ→ㄹㅇ→ㅎㅇ→ㄴㅇ→ㅁㅇㄷㅇ→ㄱㅇ→ㅅㅇ→ㅈㅇ→ㅂㅇㅊㅇ→ㅍㅇ→ㅇㅠ→ㅌㅇ→ㅋㅇ
키스의 고유조건(固有条件)은 입술끼리 만나야 하고 특별(特別)한 기술(技術)은 필요(必要)치 않다.キスの固有条件は唇どうし会わなければならないし特別な技術は必要ではない。
医師の献血 의사의 헌혈
意思の欠缺 의사의 흠결日本では、「缺」の字を簡略化する際に、本来ならケンと読む「欠」の字を当ててケツと読むが、韓国語では漢字を捨てた故に欠の本来の音が残っている。日本語で欠を使う熟語の例を挙げると、欠席→缺席→결석(結石と同音)とか、鉄缺乏性貧血→철결핍성 빈혈がある。
基礎医学の用語も含まれていますのでKJFMに出現する用語とは差があることが想像されますが、意外と難しい漢字は少ないような気がします。以前挙げた「接尾辞1ダース」が結構上位に入ってますね。
# table for one file
table.file <- function(f){ table(unlist(strsplit(readLines(f), ""))) } # table for multiple files (one file can be also accepted) table.files <- function(files){ table(unlist(sapply(files, function(f)(strsplit(readLines(f), ""))))) } > l <- sort(table.files("/home/user/med_dic.txt"), dec=TRUE) > data.frame(num=l, percent=100*l/sum(l))
num percent
性 6889 4.031435e-01
症 2777 1.625097e-01
血 2417 1.414426e-01
骨 1950 1.141138e-01
的 1944 1.137626e-01
動 1890 1.106026e-01
内 1713 1.002446e-01
体 1679 9.825488e-02
管 1649 9.649928e-02
部 1617 9.462665e-02
化 1559 9.123249e-02
経 1452 8.497087e-02
分 1427 8.350787e-02
脈 1388 8.122559e-02
状 1373 8.034780e-02
膜 1356 7.935296e-02
中 1329 7.777292e-02
下 1302 7.619288e-02
神 1268 7.420321e-02
子 1248 7.303281e-02
発 1246 7.291577e-02
腫 1238 7.244761e-02
胞 1220 7.139425e-02
生 1213 7.098461e-02
上 1164 6.811714e-02
細 1135 6.642006e-02
学 1134 6.636154e-02
外 1133 6.630302e-02
十 1130 6.612746e-02
大 1120 6.554227e-02
筋 1110 6.495707e-02
心 1100 6.437187e-02
第 1097 6.419631e-02
術 1095 6.407927e-02
法 1053 6.162143e-02
節 1043 6.103623e-02
皮 1020 5.969028e-02
炎 1007 5.892952e-02
後 1000 5.851988e-02
頭 982 5.746652e-02
合 973 5.693984e-02
条 910 5.325309e-02
気 906 5.301901e-02
ー 896 5.243381e-02
形 893 5.225825e-02
間 892 5.219973e-02
病 872 5.102934e-02
期 870 5.091230e-02
前 850 4.974190e-02
側 838 4.903966e-02
異 837 4.898114e-02
出 834 4.880558e-02
物 833 4.874706e-02
不 829 4.851298e-02
型 818 4.786926e-02
二 800 4.681590e-02
線 798 4.669886e-02
成 795 4.652330e-02
小 790 4.623071e-02
能 787 4.605515e-02
百 776 4.541143e-02
害 774 4.529439e-02
尿 769 4.500179e-02
酸 762 4.459215e-02
質 760 4.447511e-02
療 751 4.394843e-02
感 750 4.388991e-02
素 747 4.371435e-02
全 742 4.342175e-02
腸 731 4.277803e-02
切 730 4.271951e-02
定 705 4.125652e-02
位 701 4.102244e-02
水 701 4.102244e-02
関 695 4.067132e-02
度 692 4.049576e-02
障 687 4.020316e-02
薬 677 3.961796e-02
機 667 3.903276e-02
結 667 3.903276e-02
用 659 3.856460e-02
球 657 3.844756e-02
抗 644 3.768680e-02
手 640 3.745272e-02
量 636 3.721864e-02
圧 626 3.663344e-02
三 626 3.663344e-02
脳 625 3.657493e-02
肺 615 3.598973e-02
変 610 3.569713e-02
行 608 3.558009e-02
作 601 3.517045e-02
常 599 3.505341e-02
液 598 3.499489e-02
時 596 3.487785e-02
検 595 3.481933e-02
反 565 3.306373e-02
高 556 3.253705e-02
色 554 3.242001e-02
無 551 3.224445e-02
1. ー성【性】 2. ー화【化】 3. ー적【的】 4. ー양【様】 5. ー상【状】 6. ー도【度】 7. ー율【率】 8. ー염【炎】 9. ー제【剤】 10. ー증【症】 11. ー법【法】 12. ー병【病】
> with(as.POSIXlt(l<-(seq(Sys.Date(),as.Date("2100-12-31"),"d"))), length(print(l[mday==13 & wday==5])))
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