• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.10 no.1
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• pp.82-91
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• 1991

The history of automatic speech recognition research, and current and future speech products at Fujitsu are introduced here. The speech recognition research at Fujitsu started in 1970. Our research efforts have results in the production of a speaker dependent 12,000 word discrete / connected word recognizer(F2360), and a speaker independent 17 word discrete word recognizer(F2355L/S). Currently, we are working on a larger vocabulary speech recognizer, in which an input utterance will be matched with networks representing possible phonemic variations. Its application to text input is also discussed.

• The Magazine of the IEIE
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• v.15 no.2
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• pp.75-87
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• 1988

본 논문에서는 음성에 의한 man-machine communication의 핵심기술인 음성인식 및 합성의 전반적인 기술에 관하여 그 현황을 알아본다. 먼저 음성인식에서 해결되어야 할 문제점들을 고찰하고 격리단어 인식, 연결단어 인식, 그리고 연속언어 인식의 기술현황을 기술한다. 격리단어 인식에서는 pattern matching 방법에서 사용되는 입력어휘의 특징 추출, reference와의 유사도 측정, 유사도 측정 결과에 의한 인식결정에 관해서 논한다. 연결단어 및 연속언어 인식에서는 현재 연구가 되고 있는 "bottom-up approach"와 "top-down approach"에 관해서 설명하고 이들 방법의 어려운 점들을 고찰한다. 다음 음성 합성에서는 기존의 여러 가지 합성 방식을 검토하고 이들의 장단점을 기술한다. 마지막으로 한 예로서 한국어 text-to-speech 변환 시스템에 관하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1151-1154
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• 2002

Unicode 와 지화, 수화의 공통점은 각국 언어의 자모 혹은 단어에 고유한 표현양식이 1:1 로 대응되어 있다는 것이다. Unicode 의 경우 각 자모별 고유의 헥사코드가 지정되어 있고 지화, 수화의 경우 각 자모별, 단어별로 고유한 동작을 표현하는 손동작이 지정되어 있는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 입력에 대응하는 지화, 수화 손동작 그림을 연속적으로 렌더링함으로써 애니메이션 효과를 낼 수 있는 알고리즘과 그 구현에 관한 연구를 소개한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.682-691
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• 1999

정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.165-168
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• 2015

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.2
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• pp.44-52
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• 2012

This paper proposes to increase an efficiency of somebody searching information by a visualization of an unseen query words with well-selected user's intent structures. If a search engine identifies user's intent to pursue information, it would be an effective search engine. To do so, it is needed that relationships between query-words are to be visible after recovering words lost during formulated, and that an intention structure/elements is to be established. This paper will review previous studies, after then, define a simple structure of the search intent, and show a process to expand and to generate the query words appropriate to the intent structure with a method for the visualization of the query words. In this process, some examples and tests are necessary that one of the multiple intent structured layers is to assign to a range of query-words. Increasing/Decreasing an efficiency are analyzed to find. Future research is needed how to automate a process to extend structural nodules of user's intent.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.40-43
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• 1999

본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 주제어 인식에 기반한 문서영상의 검색 및 색인 시스템에 적용하기 위한 단어 단위 분한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 전처리, 문서 구조 분석을 통해 추출된 텍스트 영역을 입력으로 단어 단위 분할을 수행하는데, 텍스트 영역에 대해 텍스트 라인을 분할하고 분할된 텍스트 라인을 단어 단위로 분할하는 계층적 접근 방법을 사용한다. 텍스트라인 분할은 수평 방향 투영 프로파일을 적용하여 분할 지점을 구한다. 그리고 단어 분할은 연결요소들을 추출한 후 연결요소간의 gap 정보를 구하고, gap 군집화 기법을 사용하여 단어 단위 분한 지점을 구한다. 이때 단어 단위 분할의 성능을 저하시키는 특수기호에 대해서는 휴리스틱 정보를 이용하여 검출한다. 제안 시스템의 성능 평가는 50개의 텍스트 영역에 적용하여 99.83%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.33-39
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• 2002

중국어의 품사 태깅(part-of-speech tagging)을 위해서는 중국어 문장들은 내부 단어간의 명확한 분리가 없기 때문에 단어 분할(word segmentation)과 품사 태깅을 동시에 처리해야 한다. 본 논문은 규칙 기반(rule base)과 사전 기반(dictionary base) 기법을 혼합하여 구현한 단어 분할 시스템을 사용하여 입력 문장을 단어 단위로 분할하고, HMM(hidden Markov model) 기반 통계적 품사 태깅 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 주어진 말뭉치(corpus)로부터 자동 학습(automatic training)을 통해 품사 사전을 구축하여 구현된 시스템과 말뭉치간의 독립성을 유지한다. 말뭉치는 중국어 간체와 번체 모두를 대상으로 하고, 각 말뭉치로부터 자동 학습을 통해 얻어진 품사 사전으로 단어 분할과 품사 태깅을 한다. 실험결과들은 간체, 번체 각각의 단어 분할 성능과 품사 태깅 성능을 보여준다.