• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.4
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• pp.48-53
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• 2001

In this paper, selectively attentive learning method has been proposed to improve the learning speed of multilayer Perceptron based on the error backpropagation algorithm. Three attention criterions are introduced to effectively determine which set of input patterns is or which portion of network is attended to for effective learning. Such criterions are based on the mean square error function of the output layer and class-selective relevance of the hidden nodes. The acceleration of learning time is achieved by lowering the computational cost per iteration. Effectiveness of the proposed method is demonstrated in a speaker adaptation task of isolated word recognition system. The experimental results show that the proposed selective attention technique can reduce the learning time more than 60% in an average sense.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.4
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• pp.31-36
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• 2000

This paper describes the implementation and the evaluation of the speech recognition automatic exchange system. The system provides government or public offices, companies, educational institutions that are composed of large number of members and parts with exchange service using speech recognition technology. The recognizer of the system is a Speaker-Independent, Isolated-word, Flexible-Vocabulary recognizer based on SCHMM(Semi-Continuous Hidden Markov Model). For real-time implementation, DSP TMS320C32 made in Texas Instrument Inc. is used. The system operating terminal including the diagnosis of speech recognition DSP and the alternation of speech recognition candidates makes operation easy. In this experiment, 8 speakers pronounced words of 1,300 vocabulary related to automatic exchange system over wire telephone network and the recognition system achieved 91.5% of word accuracy.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.41
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• pp.443-475
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• 2015

The subjects of analysis in this paper, the clan name roots "Baj," "Kim," and "Shama/Sama," while distributed commonly among the Altai, Ye i, and isolated language groups, are most widely distributed among the Evenki. The clan name root "Baj-" is widely distributed among indigenous Siberian nations, but is most frequently found among the Manchu-Tungus, especially the Evenki. Therefore, it appears that clans with this root originated from Pribajkal'e, known to be the origin of the Evenki, and spread widely among the nearby Buryats, Mongols, and Yakuts, later spread east to the Nivhi of the Amur River, to the Enisej Protoasiatic language nations such as the Yukaghir or Ket to the north, and the Samoyed language group nations such as the Ne and Selkup. According to the analysis results in this paper, the Evenki clan name "Kim" has the meaning of "person," but also is somewhat associated with gold, metal, or stone. On one hand, while the origin of the clan name "Kim" cannot be clearly established, the clan was assimilated into the Evenki near in ancient times, after which the clan name became widely known among the Manchu-Tungus nations, and furthermore in the Turk nations. The clan name Shama/sama is widely spread across Siberia, including the Manchu-Tungus language group nations of the Altai language family, the Turk language family, and the Samoyed language groups of the Ural language family. Moreover, this clan name is not associated with famous mythic ancestors or heroes of historically famous Asian nations, and it cannot be translated into contemporary language; thus the identification of the meaning and origins of this word is by no means an easy task.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.469-476
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• 1997

본 연구는 한글 전용과 한자 혼용이 글의 이해 속도, 이해 정도, 내용의 기억에 어떤 영향을 미치는 가를 조사하기 위해 실시되었다. 한글 전용론과 한자 혼용론은 각각 나름대로의 논리를 가지고 서로 논쟁을 펼쳐왔다. 먼저 한글전용론의 주장을 살펴보면, 한자는 배우기 어렵고 쓰기도 불편해 쉽게 익힐 수 있는 한글을 사용해야 하며, 한자를 사용함으로 인해서 순 우리말의 발전이 방해를 받고, 글자 생활의 기계화와 출판 문화의 발달에 있어 한자는 이것을 어렵게 한다는 것이다. 반면에, 한자혼용론의 주장에 따르면, 한자말은 한자로 적을 때 그 의미의 파악이 빠르고 정확하고, 우리말 어휘의 절반 이상을 한자어가 차지하고 있으므로 한자를 가르치는 것이 국어교육의 지름길이고, 우리말에는 동음이의어가 많아서 한글로만 적을 경우 그 뜻을 식별하기 어렵고, 한자는 각 글자가 모두 뜻을 가지고 있으므로, 각각을 조합하여 새로운 의미의 단어를 쉽게 만들 수 있음은 물론이고 한글로 쓸 경우 길게 쓰여져야만 하는 것을 짧게 쓸 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 한자를 쓰지 않으면 우리의 전통 문화를 이어 받을 수 없으며 한자를 공통으로 쓰고 있는 동양문화권에서도 고립을 초래할 수 있다는 것이다. 이렇게 한글전용과 한자혼용에 대한 의견이 다양한 만큼 우리나라의 한자에 대한 정책도 그 갈피를 잡지 못하고 계속 바뀌어 왔다. 독립이후 정부에서는 법령과 훈령 등으로 모든 공문서에서의 한자사용을 금지하고 일반 사회의 문자 생활에도 한글을 전용할 것을 권고하지만 이 지침은 결국 공문서에만 한정되어 왔고 후에는 이것조차도 유명무실해졌다. 또한 중고등학교의 한자교육 정책도 수차례 변화되어 한글만을 배운 세대가 사회에 나와 여전히 한자가 사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.2
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• pp.180-186
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• 2004

The presence of noise in speech signals degrades the performance of recognition systems in which there are mismatches between the training and test environments. To make a speech recognizer robust, it is necessary to compensate these mismatches. In this paper, we studied about an improvement of stochastic feature extraction based on band-SNR for robust speech recognition. At first, we proposed a modified version of the multi-band spectral subtraction (MSS) method which adjusts the subtraction level of noise spectrum according to band-SNR. In the proposed method referred as M-MSS, a noise normalization factor was newly introduced to finely control the over-estimation factor depending on the band-SNR. Also, we modified the architecture of the stochastic feature extraction (SFE) method. We could get a better performance when the spectral subtraction was applied in the power spectrum domain than in the mel-scale domain. This method is denoted as M-SFE. Last, we applied the M-MSS method to the modified stochastic feature extraction structure, which is denoted as the MMSS-MSFE method. The proposed methods were evaluated on isolated word recognition under various noise environments. The average error rates of the M-MSS, M-SFE, and MMSS-MSFE methods over the ordinary spectral subtraction (SS) method were reduced by 18.6%, 15.1%, and 33.9%, respectively. From these results, we can conclude that the proposed methods provide good candidates for robust feature extraction in the noisy speech recognition.

• Korean Educational Research Journal
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• v.42 no.1
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• pp.35-72
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• 2021

This study is to form develops an effective teaching method centered on the Korean "symbol adverb + predicate" type, helping Chinese students to learn Korean to communicate more accurately when expressing detailed complex feelings and various emotions.Manyforeignlanguage learners try to memorize individual words when they acquire the new vocabulary, this may lead to a problematic in that they cannot use Korean vocabulary accurately and naturally because they do not value the combination of vocabulary words. Since symbolic adverbs are not used in isolation and being frequently used with certain vocabulary words, it is more effective to teach them in the form of instruct learners using "symbol adverb + predicate" forms rather than individual vocabulary words. Accordingly, this research considers a particular vocabulary following symbolic adverbs or vocabulary groups with common semantic qualities that could be frequently introduced. Seven Korean language textbooks used by university in domestic Korea and China are compared and analyzed to reveal the aspects of differences in the use of descriptive words after symbolic adverbs. Finally, based on the textbook analysis results, the government propose a plan to improve the Korean "symbol adverb + predicate" type for Chinese learners. However, this study was limit to being unable to present specific educational measures for Chinese learners in the form of "symbol adverb + predicate". This is expected to complement the limitations of this study in subsequent studies, and lead to more specific discussions.