• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.6
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• pp.34-40
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• 2000

In text-dependent speaker verification system, which text choice for speaker to utter is very important factor for performance improvement. In this paper, building a consonant mixture system using classification method of korean phonetic value is proposed. When it is applied to the web-based speaker verification system, it can cope with abrupt change of speaker's voice information and have the optimal performance in speaker verification system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.28-31
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• 1999

기존의 문장종속형 화자인식 방법들은 대부분 음성인식에서 사용되는 방법을 그대로 적용하기 때문에, 화자의 개인성 정보보다 음운정보에 더 민감한 단점이 있다. 화자인식 시스템의 성능향상을 위해서는 음운정보보다는 화자의 개인성 정보가 잘 반영되도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 HMM(hidden Maxkov model)을 기반으로 한 문장종속형 화자확인 시스템의 성능향상을 위한 관측확률 가중 반법을 제안한다. 먼저 주어진 학습자료에서 화자의 개인성이 잘 반영된 프레임들을 예측한다. 임의의 입력음성에 대한 인식점수는 화자의 특징이 잘 반영된 프레임의 관측확률에 가중치를 주어 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 기존의 우도비(likelihood ratio) 정규화 점수를 사용하는 방법에 비해 동일오류율(EER, equal error rate)을 $2\~3\%$정도 줄여 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.493-495
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• 2003

다중문서요약에서는 단일문서요약과 달리 문장간의 중복도를 측정하는 방법이 요구된다. 기존에는 중복된 단어의 빈도수를 이용하거나, 구문트리 구조를 이용한 방법이 있으나, 중복도를 측정하는데 도움이 되지 못하는 단어와, 구문분석기 성능에 따라서 중복도 측정에 오류를 발생시킨다. 본 논문은 주절 종속절의 구분, 문장성분, 주절 용언의 의미를 이용하는 문장간 중복도 측정방법을 제안한다. 위의 방법으로 구현된 시스템은 기존의 중복된 단어 빈도수 방식에 비해 정확율에서 56%의 성능 향상이 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.127-130
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• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.273.2-277
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.741-747
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• 2010

These days many meeting minutes of various organizations are publicly available and the interest in these documents by people is increasing. However, it is time-consuming and tedious to read and understand whole documents even if the documents can be accessed easily. In addition, what most people want from meeting minutes is to catch the main issues of the meeting and understand its contexts rather than to know whole discussions of the meetings. This paper proposes a novel method for summarizing documents considering the characteristics of the meeting minutes. It first extracts the sentences which are addressing the main issues. For each issues expressed in the extracted sentences, the sentences related with the issue are then extracted in the next step. Then, by transforming the extracted sentences into a tree-structure form, the results of the proposed method can be understood better than existing methods. In the experiments, the proposed method shows remarkable improvement in performance and this result implies that the proposed method is plausible for summarizing meeting minutes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2055-2058
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• 2002

병행 자바 프로그램의 슬라이싱 방법은 Jianjun Zhao에 의해 제안된 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하여 Susan Horwitz, Thomas Reps, David Binkly가 제안한 2단계 마킹 알고리즘을 적용하여 슬라이스를 계산한다. 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하는 방법은 쓰레드동기화 문장들 사이의 동기화 종속성과 서로 다른 쓰레드에 존재하는 공유객채들 사이의 통신 종속성 관계를 표현하여 병행 자바 프로그램의 슬라이스를 계산할 수 있는 것이다. 그러나 프로그램 종속성 그래프를 기반으로 하기 때문에 클래스 맴버 변수들에 대한 formal_in, formal_out, actual_in, actual_out정점들의 추가로 그래프의 복잡도가 증가하고 또한 부정확한 슬라이스 계산을 위한 다중 쓰레드 종속성 그래프를 개선하여 제안한다. 제안하는 개선된 다중 쓰레드 종속성 그래프는 주어진 슬라이싱 기준에 대한 2단계 마킹 알고리즘을 적용한 결과 정확한 슬라이스 계산과 복잡도 개선을 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.12 no.5 s.47
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• pp.73-83
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• 1997

최적화 컴파일러 및 병렬 컴파일러는 종속성 분석을 통하여 프로그램의 문장 사이, 동작들 간에 가해지는 실행 순서 상의 제약 조건을 추출한다. 이러한 제약 조건은 계산의 의미를 보존하기 위한 필요 조건들이며, 컴파일러의 성능을 향상시키기 위한 프로그램의 변환은 이 제약 조건을 만족하는 범위에서 수행되어야 한다. 본 고에서는 컴파일러에서 최적화 및 병렬화할 프로그램의 부분과 적용될 변형 기법 등을 결정하기 위해 필요한 종속성 분석에 대한 내용을 다룬다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.6
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• pp.1494-1506
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• 1998

본 논문에서는 루프구조의 효율적인 병렬수행을 위한 병렬성 추출에 대하여 불변과 가변 종속거리에 모두적용할 수 있는 통합된 새로운 기법을 제시한다. 이것은 컴파일시간에 순차 루프를 중첩된 DOALL 루프로의 자동 변환에 대한 절차로서, 중첩 루프의 전체적인 병렬화를 하기 위하여 문장들을 반복적으로 수행시키는 것에 의해서 자료 종속을 효과적으로 제거하는 알고리즘이다. 본 논문에 제시된 방법은 성능평가에서도 매우 뛰어난 방법임을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.11
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• pp.30-37
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• 2010

It is very important to analyze online customer reviews, which are small documents of writing opinions or experiences about products or services, for both customers and companies because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we did not propose only dependency network model which is tool for analyzing online customer reviews, but also designed and implemented the system based on the dependency network model. The dependency network model analyzes both subjective and objective sentences, so that it can represent relative importance and relationship between the nouns in the sentences. In the result of implementing, we recognized that relative importance and relationship between the features of products or services, which can not be mined by opinion mining, can be represented by the dependency network model.