• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.263-268
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• 2023

백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-34
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• 2001

발화 검증이란 등록된 단어 목록 이외의 단어가 입력되었을 때, 미등록된 단어는 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능으로써 사용자에게 친숙한 음성 인식 시스템을 설계하는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에서 최소 검증 오류를 나타낼 수 있는 발화 검증 시스템의 알고리즘을 제안한다. 우선, 한국전자통신연구원의 PBW(Phonetically Balanced Words) 445DB를 이용하여 가변어휘 단어 인식에서의 미등록어 거절 성능을 향상시키는 효과적인 발화 검증 방법을 제안하였다. 구체적으로 특별한 훈련 과정이 없이도 유사 음소 집합을 많이 포함시킨 반음소 모델을 제안하여 최소 검증 오류를 지니도록 하였다. 또한, 음소 단위의 null hypothesis와 alternate hypothesis의 비를 이용한 음소 단위의 신뢰도는 null hypothesis로 정규화해서 강인한 발화 검증 성능을 보여 주었으며, 음소 단위의 신뢰도를 이용한 단어 단위의 신뢰도는 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 잘 표현해 주었다. 이와 같이 새로이 제안된 반음소 모델과 발화 검증 방법을 사용했을 때, CA (Correctly Accept for Keyword: 등록어를 제대로 인정한 경우)는 약 89％, CR (Correctly Reject for OOV (Out-of-Vocabulary): 미등록어에 대해 거절한 경우)은 약 90％로써, 기존 필터 모델을 이용한 방법보다 미등록어 거절 성능이 ERR (Error Reduction Rate) 측면에서 약 15-21％ 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.49-59
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• 2002

이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.211-213
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• 2022

Lip Reading(독순술(讀脣術)) 이란 입술의 움직임을 보고 상대방이 무슨 말을 하는지 알아내는 기술이다. 본 논문에서는 MBC, SBS 뉴스 클로징 영상에서 쓰이는 문장 10개를 데이터로 사용하고 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처 중 모바일 기기에서 동작을 목표로 한 MobileNet을 모델로 이용하여 발화자의 입모양을 통해 문장 인식 연구를 진행한 결과를 제시한다. 본 연구는 MobileNet과 LSTM을 활용하여 한국어 입모양을 인식하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 뉴스 클로징 영상을 프레임 단위로 잘라 실험 문장 10개를 수집하여 데이터셋(Dataset)을 만들고 발화한 입력 영상으로부터 입술 인식과 검출을 한 후, 전처리 과정을 수행한다. 이후 MobileNet과 LSTM을 이용하여 뉴스 클로징 문장을 발화하는 입모양을 학습 시킨 후 정확도를 알아보는 실험을 진행하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.309.2-314
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• 1998

본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2014

대화형 개인 비서 시스템은 사람의 음성을 통해 인식된 음성 인식 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 정보가 무엇인지 파악한 후, 정보가 포함되어 있는 앱(app)을 실행시켜 사용자가 원하는 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 대화형 개인 비서 시스템의 가장 중요한 모듈 중 하나는 음성 대화 인식 모듈(SLU: Spoken Language Understanding)이며, 발화의 "의미 분석"을 수행하는 모듈이다. 본 논문은 음성 인식결과가 잘못되어 의미 분석이 실패하는 것을 방지하기 위하여 음성 인식 결과에서 잘못 인식된 명사, 개체명 단어를 보정 시켜주는 미등록어(OOV:Out-of-vocabulary) 처리 모듈을 제안한다. 제안하는 미등록어 처리 모듈은 미등록어 탐색 모듈과 미등록어 변환 모듈로 구성되며, 미등록어 탐색 모듈을 통해 사용자의 발화에서 미등록어를 분류하고, 미등록어 변환 모듈을 통해 미등록어를 사전에 존재하는 유사한 단어로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때의 실험 결과, 전체 미등록어 중 최대 52.5%가 올바르게 수정되었으며, 음성 인식 결과를 그대로 사용했을 경우 "원본 문장"과 문장 단위 67.6%의 일치율을 보인 것에 반해 미등록어 처리 모듈을 적용했을 때 17.4% 개선된 최대 85%의 문장 단위 일치율을 보였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• 한국어학
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• 제79권
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• pp.91-116
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• 2018

This paper aims at proposing issues of breath and memory in speech based on the quantitative analysis of breath groups and pause units in Korean. As a human being, we have two kinds of limitations on continuing speech; breath and memory. The prosodic structure and temporal structure of spontaneous speech data from six speakers were closely examined. One of the main findings of the present study is that the prosodic structure and temporal structure of Korean appears to reflect the breath and memory problems in speech.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-184
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• 2023

본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.