• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.1
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• pp.73-79
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• 2021

This study investigated the change in lip movement during speech according to aging. For the study, 15 elderly women with an average of 69 years and 15 young women with an average of 22 years were selected. To measure the movement of the lips, the ratio between the minimum point and the maximum point of movement when pronouncing a double vowel was analyzed in pixel units using image analysis software. For clinical utility, the software was produced by applying an automated algorithm and compared with the results of handwork. This study found that the range of the width and length of lips in double vowel tasks was smaller for the elderly than that of the young. A strong positive correlation was found between manual and automated methods, indicating that both methods are useful for extracting lip contours. Based on the above results, it was found that the range of the lips decreased when ignited as aging progressed. Therefore, monitoring the condition of lip performance by simply measuring the movement of lips before aging progresses, and performing exercises to maintain lip range, will prevent pronunciation problems caused by aging.

• Cross-Cultural Studies
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• v.49
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• pp.127-150
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• 2017

The objective of this study is to classify the conversations in Chinese textbooks into four social units (speech community, speech situation, speech event, speech act) adopted by Dell Hymes (1972), and suggest application of the results involving the conversation to the curriculum of Chinese education. Towards this end, this study assumes every conversation in the Chinese textbooks as coordination of specific speech events and acts under specific situations. This study introduces the concept of social unit adopted by Dell Hymes (1972), and elucidates their role in conversation. Thus, this study reconsiders the conversations recorded in the textbooks not from a morphological or syntactic viewpoint but from a speech perspective. Finally, this study suggests effective use of the results in the Chinese conversation classes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.354-356
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• 2000

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.227-232
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• 2020

본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.289-292
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• 2002

국어에서 wh-단어가 포함된 의문사 의문문과 부정사 의문문은 통사적으로 같은 구조를 가지지만 의미적으로는 중의 관계에 있다. 그러나 두 의문문은 문장으로 발화될 때 음성적으로 서로 다른 여러 가지 운율 특징의 차이를 보여줌으로써, 발화 차원에서는 더 이상 중의 관계를 유지하지 않는다. 본고에서는 이러한 중의성의 해소는 두 의문문의 초점이 달리 실현되기 때문이라고 본다. 기존의 연구에서는 두 가지 의문문의 억양 연구를 초점의 작용 범위와 문말 억양의 차이, 강세구 형성의 유형을 중심으로 고찰하였다 .그리고 의문사와 부정사의 의미는, 이에 후행하는 서술어와 형성하는 강세구 유형에서 우선적으로 그 의미가 구분될 수 있다고 보았다. 그러나, 본고에서는 국어의 wh-단어가 초점으로서 작용하는 운율적 돋들림을 좀더 다양한 환경에서 실험하였다. 그리고 의문사${\cdot}$부정사와 후행하는 언어단위의 강세구 형성(accentual phrasing) 유형, 의문사${\cdot}$부정사 의문문 전체 문장 억양의 실현 양상, wh-단어 자체의 음의 높낮이(pitch contour) 실현 유형, 문말 억양(boundary tone)에서 음의 높낮이를 대상으로 분석하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.4
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• pp.40-46
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• 1999

This paper introduce a Koran-Japanese machine translation system which is a module in the spoken language interpreting system It is implemented based on the TDMT(Transfre Driven Machine Translation). We define a new unit of translation so called TOKEN. The TOKEN-based translation method resolves nonstructural feature in Korean sentences and increases the quaity of translating results. In our system, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing semi-parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed generating module. We constructed the generation dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 600 utterances which is collected from travel planning domain The success-ratio of our system is 87% on restricted testing environment and 71% on unrestricted testing environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.767-770
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• 2005

네트워크상에서 전달되는 음성데이터는 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식률을 향상시키기 위해서 음성 데이터를 입력받아, 이를 음소단위 기반의 유사율 알고리즘을 적용시켜 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 음소단위 기반의 유사율 알고리즘과 다중발화를 이용했을 때 Threshold 값이 85% 일 경우 사전에 구축된 단어와 매칭된 인식률은 100%였으며, 사전에 없는 단어의 오인식률은 2%로 감소되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.535-539
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• 2020

다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.