• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2009.10a
• /
• pp.231-236
• /
• 2009

본 논문에서는 통계적으로 추출한 수정규칙을 이용하여 구 기반 한-중 통계기계번역 시스템(PBSMT)의 단어정렬 결과를 개선하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 수정규칙은 단어정렬의 결과를 사람이 만든 정답과 비교하여 통계적으로 추출하였다. 본 논문에서는 위에서 추출한 수정규칙을 이용하여 한-중 통계기계번역 시스템의 단어정렬의 결과에서 한국어 기능어(functional word)에 나타나는 오류를 수정함으로써 단어정렬의 결과를 개선하였고 최종적으로 기계번역의 성능을 제고하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.125-132
• /
• 2018

This study was to investigate the speech sound production characteristics and evaluation aspects of preschool children through word test and connected speech test. For this, the authors conducted Assessment of Phonology and Articulation for Children(APAC) to 72 normal children(24 three-, four-, and five-year-olds each) and analyzed difference in percent of correct consonant(PCC) and intelligibility according to age and sex, correlation between PCC and intelligibility, and speech sound error patterns. PCC and intelligibility increased with age but there was no difference according to sex. The correlation was statistically significant in 5-year-old group. Speech sound error patterns were different in the two tests. This study showed that children's speech sound production varied according to language unit. Therefore, both types of tests should be done to grasp their speech sound production ability properly. This suggests that current standard to identify language impairment only by PCC of word level requires review and further studies.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.449-456
• /
• 2019

This study attempted to improve the quality of hairstyling-related studies and provide basic data for future studies on hairstyling terms through analysis of cosmetology-related loan words used in hairstyling theses among recent cosmetology papers. For data collection to derive valid conclusions, the signatures of a total of 1,980 academic papers collected after typing in the keyword 'Hair' at the Research Information Sharing Service (http://www.riss.kr) were analyzed. The results show that researchers in hairstyling seem not to pay close attention to the correct use of foreign loan words. Therefore, the study results would be very helpful to the development of future cosmetology studies. The correct notation and use of foreign loanwords should be further encouraged.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.115-127
• /
• 2000

Korean error detectors of word processors have defects such as inconvenience that users choose one of error groups, lower detecting rate of 60%, and slow processing time. In this study, I proposed a resolution method of these defects. For these, I applied bidirectional longest match strategy for morphological analysis to improve processing time. I suggested dictionaries and several algorithms such as seperation of compound noun and assistant declinable words, correction of typing error to improve processing time and to guarantee correction accuracy. I also suggested a distinguishable method for dependent noun/suffix and Josa/Eomi where many ambiguities are generated, and a distinguishable method for Korean "로써/로서" to improve the reliability of the correction system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.393-395
• /
• 1998

온라인 문자인식에 대한 연구는 지난 30여년에 걸쳐 수행되었지만, 무제약 필기 단어 인식에 대한 연구는 활성화 된지가 오래되지 않은 실정이다. 필기자에 따른 다양한 서체의 변이와 방대한 탐색공간, 그리고 PDA(personal digital assistant)등의 제약된 계산 능력으로 인해 학문적으로는 좋은 연구결과가 나오고 있지만 실용화에는 아직도 해결해야 할 문제가 많다. 대부분의 온라인 문자 인식 시스템에서는 인식 시스템에서는 인식 시스템 자체의 성능만으로는 인식 성능의 한계가 있기 때문에 여러 가지 외부 지식을 사용한다. 그 중 대표적인 것이 단어 사전을 이용하는 것인데, 단어 사전의 크기를 미리 줄일 수 있다면 인식기의 성능이 좋아질 수 있다. 본 연구에서는 온라인 무제약 영어 필기 단어 인식을 위한 필기 데이터의 전역적 특성을 분석하고, 각각의 특성에 따른 사전 감축 비율과 오류에 대해 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.709-711
• /
• 2005

최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.271-274
• /
• 2010

한글 근사 단어 검색 시스템은 사용자의 오류를 포함한 검색 질의에 효과적으로 대응할 수 있는 방법이나 검색 속도가 매우 느려서 실제 사용에 큰 어려움이 있다. 일반적으로 DNA 검색에 사용하는 서열 정렬 기법을 사용할 경우 데이터 베이스의 모든 문자열과 비교가 이루어져야 하기 때문에 많은 검색 시간이 걸리게 된다. 이것을 해결하기 위해 우리는 편집거리가 metric space를 만족하는 성질을 이용한 한글 근사단어 검색 시스템을 사용하여 실제 서열정렬을 사용하여 비교가 필요한 후보 단어를 거르게 된다. 이 한글 근사 단어 검색 시스템에서 가장 중요한 것은 기준축의 역할을 하는 Base-Pivot의 선택 방법이다. 본 논문에서는 이 Base-Pivot의 효율적인 선택방법을 실험을 통해서 분석하도록 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.9 no.12
• /
• pp.459-466
• /
• 2009

While Korean allows the same consonants at the coda of the preceding syllable and at the onset of the following syllable, English does not allow the geminate consonants in the same intervocalic position. Due to this difference between Korean and English, Korean learners of English tend to incorrectly produce geminate consonants for English geminate graphemes as in $su\underline{mm}er$. Based on this observation, a pilot study was designed to investigate how Korean learners of English perceive and produce English doubleton graphemes and singleton graphemes. Twenty Korean college students were asked to perform a forced-choice perception test as well as a production test for the 36 real word stimuli which consist of (near) minimal pairs of singleton and doubleton graphemes. The result showed that the accuracy rates for the words with singleton graphemes were higher than those for the words with doubleton graphemes both in perception and production because the subjects misperceived and misproduced the doubleton graphemes as geminates due to orthographic influence. In addition, the low error rates of the word with voiced stops were accounted for by Korean language transfer. Further, spectrographic analyses were provided where more production errors were witnessed in doubleton grapheme words than singleton grapheme words. Finally, pedagogical implications are provided.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.43-60
• /
• 2016

Recently, Unsupervised Word Sense Disambiguation research has focused on Graph based disambiguation. Graph-based disambiguation has built a semantic graph based on words collocated in context or sentence. However, building such a graph over all ambiguous word lead to unnecessary addition of edges and nodes (and hence increasing the error). In contrast, our work uses Word2Vec to consider the most similar words to an ambiguous word in the context or sentences, to rebuild a graph of the matched words. As a result, we show a higher F1-Measure value than the previous methods by using Word2Vec.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.30 no.10
• /
• pp.992-999
• /
• 2003

The purpose of a grammar checker is to find a grammatical erroneous expression in a sentence, and to provide appropriate suggestions for them. To find those errors, grammar checker should parse the whole input sentence, which is a highly time-consuming job. B7or this reason, most Korean grammar checkers adopt a partial parser that can analyze a fragment of a sentence without an ambiguity. This paper presents a Korean grammar checker using a full parser in order to find grammatical errors. This approach allows the grammar checker to critique the errors between the two words in a long distance relationship within a sentence. As a result, this approach improves the accuracy in correcting errors, but it nay come at the expense of decrease in its performance. The Korean grammar checker described in this paper is implemented with 65 rules for checking and correcting the grammatical errors. The grammar checker shows 96.49% in checking accuracy against the test corpus including 7 million words.