• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.3
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• pp.291-307
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• 2009

This study investigated global and local characteristics of eye movement while 30 college students read easy and difficult Korean texts. It was found that readers who read the difficult text fixated longer for about 217ms and made shorter saccades of about 3.7 characters while readers who read the easy one fixated for about 190ms and made saccades of about 4.8 characters. Single fixation times and gaze durations in the difficult text were longer than those in the easy one(227ms vs. 195ms; 266ms vs. 210ms). In both easy and difficult texts, the effects of word frequency and eojeol length were found. In addition, the differences in fixation times according to word frequency and length were larger in the difficult text.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.6
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• pp.461-472
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• 2007

The emphasis in genome projects has Been moving towards the sequence analysis in order to extract biological "meaning"(e.g., evolutionary history of particular molecules or their functions) from the sequence. Especially. palindromic or direct repeats that appear in a sequence have a biophysical meaning and the problem is to recognize interesting patterns and configurations of words(strings of characters) over complementary alphabets. In this paper, we propose an algorithm to identify variable length palindromic pairs(longer than a threshold), where we can allow gaps(distance between words). The algorithm is called palindrome algorithm(PA) and has O(N) time complexity. A palindromic pair consists of a hairpin structure. By composing collected palindromic pairs we build n-pair palindromic patterns. In addition, we dot some of the longest pairs in a circle to represent the structure of a DNA sequence. We run the algorithm over several selected genomes and the results of E.coli K12 are presented. There existed very long palindromic pair patterns in the genomes, which hardly occur in a random sequence.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.85-91
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• 1999

The purpose of this study is to investigate phonetic realization of flap [r], one of the allophones of Korean /l/. Phonetic realization of a segment is affected by not only its neighboring segments but also its prosodic position in an utterance. This study examined how various prosodic positions affect the phonetic realization of [r]. Effects of the four prosodic positions on the phonetic realization of [r] were examined: utterance initial, Intonation Phrase initial, Accentual Phrase initial, and Accentual Medial positions. Word positional effect was also examined: word initial, medial, and final positions. Acoustic and statistical analyses showed that flap [r] was realized in a variety of phonetic forms: from sonorant(the most reduced form) to short stop(the least reduced form). It was shown that generally. word-initial position is stronger than word-medial position. It was also shown that in many cases, utterance-initial position and intonation-phrase-initial position are stronger than accentual-phrase-initial and accentual-phrase-medial positions. Sonorants were observed more often in the prosodically weaker portions. VOT duration was also shorter in accentual-phrase-initial and accentual-phrase-medial positions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.389-392
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• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.259-263
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• 2021

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델이 주로 연구되었으나, 512 토큰 이상의 긴 문서를 처리하기 위해서는 512 토큰 이하로 문서를 분할하여 처리하기 때문에 길이가 긴 문서에 대해서는 상호참조해결 성능이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 512 토큰 이상의 긴 문서를 위한 BERT 기반의 end-to-end 상호참조해결 모델을 제안한다. 본 모델은 긴 문서를 512 이하의 토큰으로 쪼개어 기존의 BERT에서 단어의 1차 문맥 표현을 얻은 후, 이들을 다시 연결하여 긴 문서의 Global Positional Encoding 또는 Embedding 값을 더한 후 Global BERT layer를 거쳐 단어의 최종 문맥 표현을 얻은 후, end-to-end 상호참조해결 모델을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 모델과 유사한 성능을 보이면서(테스트 셋에서 0.16% 성능 향상), GPU 메모리 사용량은 1.4배 감소하고 속도는 2.1배 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.83-87
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• 1997

한국어는 실질형태소와 형식형태소가 결합되는 교착어라는 특성 때문에 품사 모호성을 비롯한 여러 가지 유형의 형태론적 모호성이 발생한다. 형태론적 모호성 해결의 관점에서 형태론적 모호성을 한국어의 특성에 따라 어근 유형 모호성, 형태소 분리 모호성, 형태소 길이 모호성, 불규칙 용언의 원형 복원 모호성, '아/에/이' 탈락 모호성 등으로 분류한다. 이 때 임의의 두 분석 결과에서 발생하는 모호성이 특정 유형에만 속하도록 모호성 유형들을 서로 독립적으로 정의한다. 또한 품사 모호성을 계층적 품사 분류 체계에 따라 $1{\sim}3$차적 품사 모호성으로 구분하고 국어사전에서 발견되는 품사 모호성을 분석한다. 이를 기반으로 형태론적 모호성의 유형을 단어 내에서 해결 가능한 것과 그렇지 않은 것으로 구분하여, 단어 내에서 해결 가능한 모호성을 해결하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.12
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• pp.2303-2307
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• 2006

The round off noise properties of wave digital filters have known and desirable properties in respect to their realization with short coefficient wordlengths. This paper presents the optimal implementation of wave digital filters by employing multiprocessor archtectures in the sense of input sampling rate, the number of processors, and input-output delay. The implementation will be specified by complete circuit diagrams including control signals, and can be applied to an existing silicon complier for VLSI layout generation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.438-441
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• 1998

최근 미국 내 표준안으로서 많이 사용되고 있는 AC-3 오디오 알고리듬은 그 복잡성으로 인하여 실시간 구현을 위해선 프로세서로 구현하는 것이 적합하다. AC-3 복호화 알고리듬은 많은 부분이 실수연산으로 이루어져 있으므로 소수점을 고려한 연산이 필요한데, 프로세서로 구현할 때는 적은 비용과 빠른 속도로 실수연산을 수행하기 위해서 부동소수점보다는 고정소수점 연산이 유리하다. 그러나 고정소수점 연산시 발생하는 유한 단어길이 효과로 인하여 양자화 오차가 발생하므로 복호화된 오디오 신호의 음질저하를 최소화하기 위해서는 최적화가 필요하다. 본 논문에서는 AC-3 복호화 알고리듬의 부분별 양자화 오차를 분석하고 그 결과 가장 많은 오차를 발생시키는 역 TDAC 변환의 오차를 최적화하였다. Fast TDAC 변환이 FFT로 이루어져 있으므로 고정 소수점 연산시 오차가 적은 FFT 구조를 제안하였다. 제안된 구조를 사용하여 AC-3 고정소수점 복호화기를 C 언어를 사용하여 구현하였으며, AC-3 부동소수점 복호화기와 최종 PCM을 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.134-138
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• 2005

본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.105-108
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• 1995

한국에 있는 손님이 한국어 만을 사용하여 일본 호텔을 예약할 수 있도록 해 주는 한일간 자동통역 시연 시스템에 관해 기술하였다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 기본적으로 HMM을 이용하는 화자독립, 약 300단어급 연속음성인식 시스템으로서 전향 언어 모델로 바이그램 언어 모델, 후향 언어 모델로는 의존 문법을 사용하여 N-BEST 문장을 생성해낸다. 실험결과, 단어 인식률은 top1 문장에 대해 약 94.5%, top5 문장에 대해 약 94.7%의 인식률을 얻었다. 인식 시간은 길이가 다른 여러 문장들에 대해 약 0.1~3초가 걸렸다. 기계번역부에서는 음성인식에서 의존 문법을 사용하여 분석된 파싱 결과를 이용, 직접 번역 방식을 채택하여 일본어를 생성한다. 음성 합성부는 반음소를 합서의 기본단위로 하고, 합성방식으로는 주기 파형 분해 및 재배치 방식으로 하였다. 실험 환경은 2 CPU를 장착한 SPARC 20 workstation 이었으며 실시간 특징 추출을 위해 TMS320C30 DSP 보드 1개를 이용하였다.