• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.40-44
• /
• 2012

어휘가 갖는 의미적 중의성은 자연어의 특성 중 하나로 자연어 처리의 정확도를 떨어트리는 요인으로, 이러한 중의성을 해소하기 위해 언어적 규칙과 다양한 기계 학습 모델을 이용한 연구가 지속되고 있다. 의미적 중의성을 가지고 있는 동형이의어의 의미분별을 위해서는 주변 문맥이 가장 중요한 자질이 되며, 자질 정보를 추출하기 위해 사용하는 문맥 창의 크기는 중의성 해소의 성능과 밀접한 연관이 있어 신중히 결정되어야 한다. 본 논문에서는 의미분별과정에 필요한 문맥을 가변적인 크기로 사용하는 가변길이 윈도우 방식을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과 용언의 경우 평균 정확도 92.2%로 윈도우를 고정적으로 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.

• 인지과학
• /
• 제29권4호
• /
• pp.243-263
• /
• 2018

본 연구에서는 단어 사이에 삽입된 공백이 중국어 모국어 화자와 한국인 학습자(초급, 중급, 고급)의 중국어 글 읽기에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 안구운동 추적을 통하여 살펴보았다. 참가자들에게 단어 사이에 공백을 삽입한 '공백 삽입' 조건과 그렇지 않은 '공백 무삽입' 조건의 평이한 중국어 문장을 읽도록 요구했다. 실험 결과, 문장 수준 분석에서 공백 삽입 조건이 공백 무삽입 조건에 비해 길이가 더욱 길어졌음에도 불구하고 두 조건의 문장 고정 횟수는 차이를 보이지 않았으며, 문장 독해 시간과 평균 고정 시간은 오히려 공백 삽입 조건이 더욱 짧았다. 단어 수준 분석에서 참가자들의 독해 시간과 고정 횟수가 모두 공백 무삽입 조건에 비해 공백 삽입 조건에서 더욱 적게 나타났다. 또한, 참가자들의 중국어 수준이 낮을수록, 독해 시간과 고정 횟수에서 두 조건의 차이가 더 큰 것으로 나타났다. 본 실험의 결과는 공백이 단어 재인과 문장 처리에 긍정적인 영향을 미치며, 이러한 영향은 중국어 수준이 낮을수록 크게 작용한다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권12호
• /
• pp.1034-1037
• /
• 2009

수화 적출이란 연속된 영상에서 수화의 시작과 끝점을 찾고, 이를 사전에 정의된 수화 단어로 인식하는 방법을 말한다. 수화는 매우 다양한 손의 움직임과 모양으로 구성되어 있고, 그 변화가 다양하여 적출에 많은 어려움이 있다. 특히, 다양한 길이의 궤적 정보로 구성된 수화는 길이가 긴 수화에 대해 짧은 길이를 갖는 수화가 인식에 필요한 정보를 추출하기 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 다양한 길이를 갖는 입력 데이터의 특징을 반영할 수 있는 Semi-Markov Conditional Random Field에 기반하여 다양한 수화의 길이에 강인하게 수화를 적출하는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 미국 수화와 한국 수화 데이터베이스를 사용하여 연속된 수화 영상에서의 수화 적출 성능을 평가하였고, 실험 결과 기존의 Hidden Markov Model과 Conditional Random Field보다 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.74-81
• /
• 1995

본 논문에서는 한국과학기술원(KAIST) 통신연구실에서 개발한 한국어 음성 데이터베이스의 개발에 관하여 기술한다. 음성 데이터베이스의 구축을 위하여 사용된 절차와 환경, 및 데이터베이스의 음성학적, 언어학적 성질들이 상세히 기술된다. 데이터베이스는 음성인식 알고리듬의 개발 및 평가를 위하여 사용되도록 고안되었다. 데이터베이스는 5종류의 음성 데이터, 즉 3천단어 규모의 무역관련 연속음성, 가변길이 연결 숫자음, phoneme-balanced75 고립단어, 지역명 관련 500 고립단어, 한국어 아-세트로 구성되어 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제23권9호
• /
• pp.542-549
• /
• 2017

Sequence-to-sequence 모델과 이와 유사한 포인터 네트워크는 입력이 여러 문장으로 이루어 지거나 입력 문장의 길이가 길어지면 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 문장으로 이루어진 입력열을 단어 레벨과 문장 레벨로 인코딩을 수행하고, 디코딩에서 단어 레벨과 문장 레벨 정보를 모두 이용하는 계층적 포인터 네트워크 모델을 제안하고, 이를 이용하여 모든 멘션(mention)에 대한 상호참조해결을 수행하는 계층적 포인터 네트워크 기반 상호참조해결을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 정확률 87.07%, 재현율 65.39%, CoNLL F1 74.61%의 성능을 보였으며, 기존 규칙기반 모델 대비 24.01%의 성능 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.1718-1731
• /
• 1998

디지탈 quadrature 복조기는 디지탈 통신 시스템에서 변조된 신호의 정확한 위상 복조를 위해 꼭 필요하다. 기존의 방법들은 주로 DDFS(Direct Digital Frequency Synthsizer)를 이용하여 캐리어를 발생시킨 후에 승산기를 이용하여 복조를 수행하였다. 그리고, DDFS에는 주로 ROM(Read Only Memory)을 사용하였는데, 높은 속도와 정확도를 요구하는 경우 ROM의 속도와 크기가 제한이 될 수있다. 이러한 점을 극복하기 위하여 CORDIC(COordinate Rotation Digital Computer) 알고리듬을 사용하여 주파수 합성은 물론 캐리어 복조까지 수행하는 방식을 제안하였다. 최적의 하드웨어 구현을 위해 제한된 단어길이에 의한 영향을 분석하였으며, 하드웨어 비용면에서 ROM을 사용하는 방법과 비교한 결과 약 1/3 정도로 면적이 줄었다. 제안된 구조를 이요한 전주문형 VLSI 구현 결과를 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.639-643
• /
• 2022

한글이 우수한 글자라는 의견에 세계 대부분의 학자들이 동의하고 있다. 한글 자모의 단순성과 직교성(규칙성)으로 인해 표현할 수 있는 발음의 수도 제일 많고 읽고 쓰고 배우기도 쉽다는 점을 누구나 인정하기 때문이다. 구한말과 1950년대에 중국도 한글표기를 사용할 뻔 했다는 이야기도 있다. 그러나 그들은 한자를 사용하되 단순화 하는 방법과 병음을 사용하는 것으로 결론이 났고 현재 그렇게 사용하고 있다. 그런데 중국인들이 외래어를 다루는 것을 보면 많이 고생한다는 생각이 든다. 외래어 표기를 한글로 사용한다면 외래어를 위한 한자 단어를 만들 필요가 없고 외래어를 표현하고 배우고 읽고 쓰는데 훨씬 더 효과적으로 할 수 있고, 원음 재현율이 매우 개선된다. 또한' 글자의 길이가 짧아지고 더 멀리서도 인식되는 장점도 있다. 본 논문은 그것을 보여준다. 본 논문에서는 영어 원단어, 한국어 표기, 중국어 표기, 병음 표기, 중국어 발음 한글 표기 등을 비교해서 한글이 유리함을 보여주고자 한다. 결론적으로 외국단어를 한자나 한자의 병음으로 표현하는 것보다 한글로 표현하는 것이 중국어를 사용하는 모든 사람들에게 큰 도움이 될 것이다. 물론 그들이 한글을 읽고 쓰는 것을 배우는 부담은 있지만 몇일만 배우면 평생의 문제를 해결하게 되는 문제이므로 큰 부담은 아니라고 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.301-306
• /
• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.57-67
• /
• 2019

본 연구의 목적은 우리나라 아동들의 말소리산출 발달에 지역적 차이가 존재하는지를 알아보고자 하는 것이다. 2세 후반부터 7세에 해당하는 전라, 서울경기, 경상, 충청 지역의 아동 619명이 본 연구에 참여하였고, 대상자들에게 우리말 조음음운평가2의 단어수준 검사를 진행하였다. 수집된 데이터에 대해 지역 및 연령에 따른 단어단위정확률(PWC), 평균음운길이(PMLU), 단어단위근접률(PWP), 전체 자음정확도(Total PCC), UTAP 자음정확도(UTAPPCC)를 비교 분석하였다. 연구결과 단어단위 지표인 PWC, PMLU, PWP에서는, 2세 후반의 경우 경상도 지역에서, 3세 초반의 경우 전라도와 충청도 지역에서 서울경기 지역보다 수행력이 유의하게 낮았다. 그러나 3세 후반부터는 어떤 단어단위 지표에서도 지역 간 차이가 관찰되지 않았다. 분절음 차원의 지표인 PCC에서는, 2세 후반의 경우 Total PCC에서 경상도와 충청도가, UTAP PCC에서 충청도가 서울경기 지역보다 수행력이 유의하게 떨어졌고, 3세 초반의 경우 두 지표 모두에서 전라도와 충청도가 서울경기보다 수행력이 유의하게 떨어졌다. 그러나 3세 후반부터는 Total PCC와 UTAP PCC 모두에서 지역 간 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 어린 연령의 경우 말소리산출 능력에 국내의 지역 간 차이가 존재하며, 그 차이가 특정 지역의 특성이라기보다는 서울과 지방의 차이로 설명될 수 있음을 시사한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.323-331
• /
• 2013

Praat프로그램을 활용하면 시각적인 영어교육효과를 얻을 수 있다. 시청각교육이 중시되는 영어교육의 방법론에 비추어볼 때 시각적인 연구의 활용은 교육의 효율성 측면에서 기대되는바가 크다고 할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 현재 고등학교에 재학 중인 학생들 중 영어성적이 1,2등급에 해당되는 학생과 5,6등급에 해당되는 학생들을 두 그룹으로 나누어 각각의 그룹이 원어민의 발음과 어떤 차이를 보이는지를 알아보고, 그 차이가 어떻게 다른지를 시각적인 면으로 규명해보고자 시도하였다. 이를 위해 원어민이 녹음한 CD가 내장되어있는 영어발음교재를 실험자료로 활용하였다. 구체적으로 영어발음에서 외국인어투를 보일 가능성이 있는 영어저모음과 이중모음이 들어있는 단어와 문장을 대상으로 하였으며, 단어와 문장들은 캠브리지대학교 출판국에서 출간된 English Pronunciation in Use의 교재내용 중의 일부를 활용하였다. 실험을 통해 나타난 결과를 보면 한국인 피 실험자의 두 집단 간에 공히 모음이나 단어단위에선 집단 간, 그리고 원어민의 녹음자료와의 사이에서도 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 다섯 단어 이상으로 구성된 상대적으로 긴 문장단위의 실험에서는 5,6등급 집단의 발음이 유의미하게 크게 나타났다. 이러한 결과는 한국인 피 실험자들의 억양구현실패에서 기인한 것으로 보여지며, 이러한 분석은 Praat프로그램에서 제공한 시각적인 자료에 의해 뒷받침되고 있다.