• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.375-378
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• 1998

본 연구의 목적은 한국에 존재하는 세 종류 파찰음/ㅈ,ㅊ, ㅉ/의 시간적.공간적 조음 특성을 전자구개도와 스펙트로그램 분석을 통하여 면밀히 검토해 보려는 것이다. 이를 위하여 두 실험이 행해 졌는데, 조음 음성학적인 실험(전자구개도를 이용한 실험)에는 한 명의 피험자가, 그리고 음향 음성학적인 실험(음향 자료의 스펙트로그램 분석)에는 세 명의 피험자가 발화한 자료가 이용되었다. 대상이 되는 세 자음들은 /ㅏ_ㅏ/, /ㅡ_ㅡ/, /ㅣ_ㅣ/ 등 세 모음 사이에서 발화되었으나, 모음이 자음의 조음에 미치는 영향, 즉 모음_자음 동시조음은 본 연구의 범위에서 제외되었다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.345-348
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• 2012

본 연구는 Zn-Al혼합물 분진의 화재폭발사고예방을 위한 안전자료 확보를 목적으로 최소발화온도를 실험적으로 조사하였다. Zn-Al혼합물의 최소발화온도 측정은 퇴적두께 10 mm, 직경 100 mm의 원형 형태로 퇴적된 시료를 대상으로 가열판의 승온속도 $20^{\circ}C/min$의 조건에서 실시하였다. 그 결과, $280^{\circ}C$에서 Zn-Al혼합물 분체는 가열 후 1000 s부터 발열을 통하여 급격히 온도가 상승하여 발화 여부 판단기준이 되는 $450^{\circ}C$를 넘어 $600^{\circ}C$에 다다르며 시간과 함께 감소하였으며 임계 최소발화온도는 $280^{\circ}C$로 나타났다. 퇴적Zn-Al혼합물 분체의 최소발화온도는 문헌에 제시된 Al에 비하여는 낮은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.709-711
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• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.141-146
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• 2018

최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2018

채팅 시스템을 잘 만들기 위해서는 양질, 대량의 채팅 말뭉치가 굉장히 중요하지만 구축 시 많은 비용이 발생한다는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 영화 자막, 극대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅쌍이라고 판단하였다. 그리고 길이가 매우 짧은 채팅성 발화의 채팅 유사도를 효과적으로 계산하기 위해 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 실험 결과 기본 발화 단위 표상 생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5.16%p, 6.09%p, 5.73%p 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 가지는 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.9-16
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• 1999

일반적으로 사람은 말을 할 때 어절들은 몇몇의 구로 그룹핑하여 발음함으로써 발화한다. 이것은 듣는 사람으로 하여금 발화의 의미와 의도를 잘 파악하도록 도와준다. 특히, 이러한 목적으로 발화자는 무의식적으로 운율정보(억양, 장단, 리듬 등)를 적절히 사용하게 된다. 본 논문에서는 발화된 문장에서 운율경계를 인식의 단위로 하는 음성인식방법에 대하여 제안한다. 즉, 발화된 문장을 운율구단위로 나누는 방법을 제안하고 나누어진 단위에 따라 연속음 인식실험을 수행하였다. 인식실험결과 연속음인식 시간의 감소를 관찰할 수 있었으며, 물론 음성인식률도 20-10%정도 증가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.595-602
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• 2008

각 문장 별 중점단어는 발화음성을 인식하고 그 의미를 이해하는데 도움을 준다. 발화된 음성신호로부터 중점단어를 탐색할 수 있는 방법을 찾기 위한 노력의 일환으로 실험을 통하여 문장 내에서 중점단어와 그 외의 단어들의 기본주파수의 평균과 분산, 그리고 평균 에너지를 분석해 보았다. 한국어로 된 100개의 발화문장의 음성데이터를 가지고 실험을 한 결과 중점단어는 그 외의 단어들에 비해 대부분 상대적으로 높은 기본주파수의 평균값을 나타내거나 상대적으로 높은 기본주파수의 분산 값을 나타냈다. 이 연구 결과를 이용하면 한국어의 구어문장에서 운율적 특성을 알 수 있을 뿐만 아니라, 자연어 처리를 이용한 핵심어를 추출하는 데에도 도움이 될 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.27-33
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• 2004

화학물질의 최소자연발화온도의 정확한 지식은 산업화재를 예방하고 제어하는데 중요하다. 최소자연발화온도(AIT)는 화염이나, 스파크 없이 주위로부터 충분한 에너지를 받아서 스스로 점화할 수 있는 최저온도를 말한다. AIT는 실험 개시온도, 압력, 농도, 용기의 크기, 양론혼합비, 촉매, 증기의 농도, 발화지연시간 등 많은 인자에 영향을 받는다. 본 연구에서는 1994년에 제작된 ASTM E659-78 장치를 이용하여 산류(Acids) 발화지연시간과 AIT관계를 측정하였고, 실험에서 얻은 자료는 본 연구에서 제시한 예측 모델과 적은 오차 범위에서 일치하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.162-172
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• 2004

본 연구에서는 산출실험을 통해 발화속도와 한국어의 분절음의 지속시간 및 포만트 특성과의 관계와 모음의 지속시간과 포만트 간의 상관관계를 살펴보았다. 빠른 발화일수록 음절 및 자음과 모음의 지속시간은 짧게 나타났으며 대부분의 화자에서 폐쇄음의 폐쇄구간 대 기식구간의 비율이나 한 음절 내의 모음 대 자음 지속시간의 비율은 발화속도의 영향을 받지 않는 반면 일부 화자들은 발화속도의 영향을 받는 것으로 나타났다. 발화속도의 영향을 받는 화자들에서 폐쇄음의 경우 폐쇄구간이 기식구간보다 영향을 더 받으며 음절의 경우 모음이 자음보다 더 영향을 받는 것으로 나타났다. 발화속도와 모음의 포만트값과의 관계 분석 결과 발화속도가 모음약화에 영향을 미치는 정도가 화자간에 차이를 보였으며 이는 화자마다 모음의 포만트값 구현에 관하여 다른 발화기재를 이용하고 있다는 것을 간접적으로 시사해주는 것이라고 할 수 있다. 즉, 발화속도의 증가에 따라 조음기관의 움직임의 속도를 증가시키는 화자가 있는 반면 발화속도의 변화에 관계없이 일정한 속도를 유지하는 화자가 있다는 것을 의미한다.