• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.185-190
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• 2012

본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2009년 신문 사설의 제목과 본문에서 나타나는 n-gram에 대한 논의이다. 구체적으로 자주 출현하는 단어들의 연속 단위 3~6개의 형태소를 추출하여 신문 사설에서 나타난 고빈도 형태소 연속체를 살펴본다. 또한 이들을 기사문에서 추출한 패턴과 로그공산비로 비교하여 신문 사설에서 더 특징적인 의미로 사용되는 어휘들을 살펴본다. 그 결과, 사설 본문에서는 3-gram은 '아야 한다'. 4-gram은 'ㄹ 것이다', 5-gram은 'ㄹ 수밖에 없다', 6-gram은 '아야 할 것이다' 등이, 사설 제목은 '것인가, 안 된다'가 하나의 용어처럼 사용되고 있었다. 이러한 형태소 연속체를 살펴봄으로써, 신문사설의 텍스트 특징과 정형적인 표현에 대해서 살펴볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.441-443
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• 2000

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.320-327
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 목표로 개발한 의사형태소 단위의 인식기를 기술하였다. 먼저 의상형태소를 정의하고, 의사형태소 태거를 간단히 기술하며, 의사형태소의 병합에 의한 인식단위 결정방법, 의사형태소 단위 인식기에서 특히 고려되어야 할 음향모델링, 품사 정보를 이용한 언어모델 및 어절규칙의 적용 방안, 의사형태소 단위 인식을 위한 새로운 탐색기 구조를 기술한다. 약 5,500 어절의 인식어휘를 갖는 여행계획 영역의 대화체 연속음성 데이터베이스를 이용하여 초벌 인식실험을 한 결과, 의사형태소 단위의 인식기의 단어인식률은 66.4%, 어절인식률은 60.0%를 나타내었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.365-368
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• 1998

본 연구는 음소 단위의 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 Voice Dialing System을 위한 연속 음성인식에 관한 내용이다. 연구실 환경에서 음성으로 전화를 걸기 위하여 전국 지역명과 연속 숫자음 인식을 수행하였다. ETRI 445 데이터를 사용하여 초기의 모델은 ML(Maximum Likelihood) 추정법을 이용하여 작성하였고 적응화를 위해 최대 사후 확률 추정법을 사용하였다. 음성으로 다이얼링을 수행하기 위하여 문맥자유문법을 이용하여 제한적이나마 대화체문장으로 수행할 수 있도록 하였다. 그리하여 숫자음에 대하여 5인의 화자에 대하여 4연속 숫자음에 대하여 96%의 인식률을 보이고 있으며 7연속 숫자음에 대하여도 약 91%의 결과를 보여주고 있다. 문장으로도 음성 다이얼링을 수행하였을 경우 문장내에 단어와 숫자음에 대하여 약 80%의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.197-199
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• 2000

연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.43-49
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• 1996

This research proposes a system for speaker independent Korean continuous speech recognition with 247 DDD area names using keyword spotting technique. The applied recognition algorithm is the Dynamic Programming Neural Network(DPNN) based on the integration of DP and multi-layer perceptron as model that solves time axis distortion and spectral pattern variation in the speech. To improve performance, we classify word model into keyword model and non-keyword model. We make an experiment on postprocessing procedure for the evaluation of system performance. Experiment results are as follows. The recognition rate of the isolated word is 93.45% in speaker dependent case. The recognition rate of the isolated word is 84.05% in speaker independent case. The recognition rate of simple dialogic sentence in keyword spotting experiment is 77.34% as speaker dependent, and 70.63% as speaker independent.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.74-77
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• 1998

우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.48 no.6
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• pp.39-47
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• 2020

This paper interprets the social and cultural significance of the "landscape" in North Korea by exploring the object and context of the text referring to the "landscape" in North Korean literature. To this end, the paper first classified the objects describing "landscapes" in serial publications and newspaper articles by types and grouped them according to trend. As a result, the social and cultural significance of the "landscape" in North Korea can be divided among "Projection Object of Orthodoxy", "Visuality extended to the City" and "Visible Socialist-Fairyland". First, in an article about Baekdusan (Mt. Baekdu), "landscape" was used as a medium to prove the legitimacy of the successor. Next, in the Kim Jong-Un regime, "landscape" was used as a word to describe the visual interactions by human economic activities. Finally, as a way to visualize the achievements in the landscape sector, a term for ranking landscapes such as "Socialist-Fairyland" was adopted during Kim Jong-Un's reign. This can be interpreted as one of the devices visualizing the "landscape" and is clearly distinguished from the past.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.3 no.12
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• pp.1679-1690
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• 2002

This paper, describe about a generation of a syllable restoration regulation for a post processing of a speech recognition and a decrease of a restoration candidate. It created a syllable restoration regulation to create a restoration candidate pronounced with phonetic value recognized through a post processing of the formula system that was a tone to recognize syllable unit phonetic value for a performance enhancement of a dialogue serial speech recognition. Also, I presented a plan to remove a regulation to create unused notation from a real life in a restoration regulation with a plan to reduce number candidate of a restoration meeting. A design implemented a restoration candidate set generator in order a syllable restoration regulation display that it created a proper restoration candidate set. The proper notation meeting that as a result of having proved about a standard pronunciation example and a word extracted from a pronunciation dictionary at random, the notation that an utterance was former was included in proved with what a generation became.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.274-284
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• 2002

Word segmentation errors occurring in text preprocessing often insert incorrect words into recognition vocabulary and cause poor language models for Korean large vocabulary continuous speech recognition. We propose an automatic word segmentation algorithm using Markov chains and syllable-based n-gram language models in order to correct word segmentation error in teat corpora. We assume that a sentence is generated from a Markov chain. Spaces and non-space characters are generated on self-transitions and other transitions of the Markov chain, respectively Then word segmentation of the sentence is obtained by finding the maximum likelihood path using syllable n-gram scores. In experimental results, the algorithm showed 91.58% word accuracy and 96.69% syllable accuracy for word segmentation of 254 sentence newspaper columns without any spaces. The algorithm improved the word accuracy from 91.00% to 96.27% for word segmentation correction at line breaks and yielded the decomposition accuracy of 96.22% for compound-noun decomposition.