• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.287-290
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• 1994

음성 인식 시스템의 개발을 위해서는 음성 데이터베이스구축이 중요한 과제의 하나로서, 많은 시간과 노력이 요구된다. 개별적인 음성데이타베이스 구축에 따른 중복 투자를 줄이고 다양한 인식 알고리듬의 성능 비교와 국내 음성 인식 기술의 발전을 위해서는 벤치마크 시험을 위한 공통의 음성 데이터베이스가 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술원 통신연구실에서 제작한 한국어 음성 데이터베이스에 관하여 기술한다. KAIST 음성데이타베이스는 자동통ㅇ역을 N이한 무역 상담과 관련되 3,000 단어 규모의 연속어를 비롯하여, 가변 길이 연결 숫자음, phoneme-balanced 75 고립단어, 지역명 관련 500 고립단어, 한국어 아-세트로 구성되어 있다. 이 음성 데이터베이스의 구축을 위하여 사용된 태스크선정 절차, 녹음 방법, 규격, 및 기대효과 등 세부사항을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.260-263
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• 2006

최근 온라인 게임 산업이 커짐에 따라 이를 즐기는 유저도 급증하고 있다. 온라인 게임에서는 일반적으로 유저들이 서로를 구분하기 위해 사용하는 사용자 이름과 상호간 의사소통을 하기 위한 채팅을 지원한다. 유저의 수가 증가함에 따라 대화의 양은 더욱 더 많아지고, 선정성, 폭력성을 띄는 언어의 문제로 이어지고 있다. 이는 특히 18세 이하도 이용가능한 게임을 만드는 경우 더욱 중요하다. 하지만 대부분의 게임들이 금지어 리스트에 따른 단어 매칭방식의 비속어 필터링만을 제공하고 있다. 이러한 방법은 금지어로 지정된 단어를 포함한 정상적인 채팅도 막을 뿐만 아니라 일부 음절을 다른 기호로 바꾸어 표기한 비속어는 걸러내지 못한다. 변형된 단어들을 충분히 처리하지 못한다면 비속어 필터링 시스템은 단지 무력하고 쓸모없는 존재가 될 뿐이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 학습이 가능한 비속어 필터링 시스템을 제안하고자 한다. SVM을 이용하면 사용자 편의성을 해치지 않고서도 보다 많은 종류의 비속어들을 효과적으로 걸러낼 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.747-751
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• 2010

This paper proposes the method that increases the accuracy for tagging word meaning by creating sense tagged data automatically using machine readable dictionaries. The concept of meaning group is applied here, where the meaning group for each meaning of a target word consists of neighbor words of the target word. To enhance the tagging accuracy, the notion of concentration is used for the weight of each word in a meaning group. The tagging result in SENSEVAL-2 data shows that accuracy of the proposed method is better than that of existing ones.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.9-12
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• 1999

통계적 확률이론에 근거한 포아송 모형을 색인어 선정 기반으로 활용하고자 하는 2-포아송 함수와 3-포아송 함수 및 다중 포아송 함수에 대한 단계적 발전 과정을 살펴보았다. 아울러, 2-포아송이 한국어 문헌의 색인어 선정에 유용한지 알아보기 위해 한국어 말뭉치 데이터베이스 내 문헌 50개를 실험 대상으로 단어의 장서빈도와 문헌빈도를 이용하여 z값을 산출해 보았다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.1
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• pp.37-42
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• 2018

This study focuses on investigating and comparing the lengths of the five words, vowels, and the ratio of the length of vowels to that of words among the Korean college students with the English native speaker. English sentences were read and recorded by Korean subjects to do this experiment. The vowel lengths were measured from a sound spectrogram, the Praat software program, and these data were analyzed through statistical analysis. I could easily tell that there were differences between the groups and they were significant. In the English front low vowel /${\ae}$/, I was able to find out that native subjects pronounced differently from Korean subjects, and the differences were significant. However, the pronunciation of the English diphthong /ai/, native subjects pronounced significantly shorter than Korean subjects.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.1
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• pp.45-58
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• 2005

This Paper is a comparative study of feature selection methods for Korean web documents clustering. First, we focused on how the term feature and the co-link of web documents affect clustering performance. We clustered web documents by native term feature, co-link and both, and compared the output results with the originally allocated category. And we selected term features for each category using $X^2$, Information Gain (IG), and Mutual Information (MI) from training documents, and applied these features to other experimental documents. In addition we suggested a new method named Max Feature Selection, which selects terms that have the maximum count for a category in each experimental document, and applied $X^2$ (or MI or IG) values to each term instead of term frequency of documents, and clustered them. In the results, $X^2$ shows a better performance than IG or MI, but the difference appears to be slight. But when we applied the Max Feature Selection Method, the clustering Performance improved notably. Max Feature Selection is a simple but effective means of feature space reduction and shows powerful performance for Korean web document clustering.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.21 no.1
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• pp.65-77
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• 2016

As respecting one's privacy becomes an important issue in mobile device data analysis, on-device analysis is getting attention, in which the data analysis is conducted inside a mobile device without sending data from the device to outside. One possible application of the on-device analysis is gender prediction using text data in mobile devices, such as text messages, search keyword, website bookmarks, and contact, which are highly private, and the limited computing power of mobile devices can be addressed by utilizing the word comparison method, where words are selected beforehand and delivered to a mobile device of a user to determine the user's gender by matching mobile text data and the selected words. Moreover, it is known that performing prediction after filtering instances using definite evidences increases accuracy and reduces computational complexity. In this regard, we propose a two-phase approach to on-device gender prediction, where both discriminability and popularity of a word are sequentially considered. The proposed method performs predictions using a few highly discriminative words for all instances and popular words for unclassified instances from the previous prediction. From the experiments conducted on real-world dataset, the proposed method outperformed the compared methods.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.219-222
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• 1998

한국어문장과 의미가 같은 영어문장을 검색해 내기 위하여 한국어문장을 분석하고 색인언어를 고안하였다. 명사와 더불어 용언, 보조용언, 조사, 접속사 등이 색인어 및 기호로 선정되었다. 색인어 수를 줄이는 데 용언과 명사의 유사의미 단어들의 통제가 필요하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.97-98
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• 2014

본 연구에서는 어두운 감성음악 200곡을 선정하고 감정단어와 감정군집 중심의 텍스트 가사분석을 통해 어두운 감성음악의 내러티브와의 관계를 연구한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.267-272
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• 2003

음성 합성 시스템 구축에 있어서 입력 텍스트를 정확한 발음 표기로 변환하는 것은 매우 중요하다. 중국어에는 하나의 한자가 의미나 사용에 따라 다르게 발음되는 다음자(polyphony)들이 존재한다. 다음자의 처리는 상당히 복잡한 문제이기 때문에 본 논문에서는 그 중 가장 발음에 영향을 미치는 요소인 인명과 지명에 대한 미등록어 처리를 수행했다. 무엇보다 실시간 음성 합성 시스템을 위해서는 처리 속도의 향상이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 미등록어 후보 구간 선정을 선행하고, 선정된 후보에 대해 추정하는 두 단계로 진행하였다. 후보 구간 선정은 단일 한자 단어(monosyllable word)의 확률과 간단한 패턴들을 이용한다. 최종 선정된 후보의 미등록어 추정은 SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 실시하였다.