• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.398-401
• /
• 2011

워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.177-180
• /
• 2007

품사 태거를 구축할 때 어휘사전 증축이나 변환을 통해 성능 개선을 시도하지만 적당한 품사 태깅 코퍼스의 부재와 태그셋 불일치로 인한 변환 과정에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 세종 말뭉치 품사 태깅 코퍼스를 이용하여 품사 태깅용 어휘사전을 증축하고 품사 태거에 적용하여 성능을 개선하는 과정을 기술하였다. 품사 태거의 성능을 개선하기 위하여 세종 코퍼스를 태거의 태그셋에 적합하게 변환하고, 변환된 코퍼스에서 추출된 통계 정보를 품사 태거에서 활용하였다. 세종 코퍼스를 이용하여 품사 태거를 위한 어휘사전을 보강함으로써 품사 태거의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1992.10a
• /
• pp.491-501
• /
• 1992

변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.59-70
• /
• 1993

개인용 컴퓨터가 많이 보급되고, CD-ROM과 같은 대용량의 기록장치가, 널리 퍼지면서, 전자화된 사전이 널리 사용되게 되었다. 그러나 이러한 전자사전들은 대개 매우 단순화된 탐색기능만을 제공하므로, 전자화의 잇점을 크게 살리지 못하고 있다. 따라서, 컴퓨터의 힘을 빌린, 보통의 종이로된 사전보다 훨씬 유용한 전자사전을 생각해 볼 수 있을 것이다. 이러한 노력이 과거 80년대 말에 하이퍼텍스트로 시작되어 이제는 매우 상업적인 곳에까지 사용되어지고있다. 국내에서도 전자사전의 개발은 다양하게 진행되어오고 있으나, 대부분 컴퓨터를 위한 사전, 다시 말하면, 빠른 접근시간, 적은 메모리사용만을 고려한 사전에 그치고 있다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 부합하여, 백과사전자료를 가지고 사람을 위한 전자백과사전을 개발하는 방법을 소개한다. 특히, 이러한 개발과정을 자동화 할 수 있음을 보이고, 백과사전을 하이퍼텍스트로 자동변환하는 방법을 자세히 기술한다. 이 방법은 원시 자료를 하이퍼텍스트로 변환하기 좋은 정형화된 중간자료로 바꾸고, 이 중간자료와 기초적인 명사추출 알고리즘을 이용하여, 각 노드들 사이에 링크를 만드는 것이다. 또한, 이 방법을 이용하여 개발한 HE(Hypertext Encyclopedia) 시스템을 소개한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.1-13
• /
• 2003

We introduce a way to generate morphologically and syntactically well-formed English sentences when building Korean to English bilingual dictionary for Machine Translation Systems. It has been proved that basic inflectional or structural descriptions for English sentences are by no means enough to generate proper English sentences because of traditional dictionary structures. Furthermore, much research has been focused only on how to disambiguate semantic ambiguities of words in a bilingual dictionary To take advantage of existing paperback Korean to English bilingual dictionary, its automatic conversion to an electronic version and methodologies to assign proper features to the descriptions for well-formed English sentences with minimum human effort have been proposed on the basis of the dictionary-specific structures. This approach was originally motivated for a glossary-based machine translation system, but it can be also applied to large scale dictionary work.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.30 no.6
• /
• pp.315-323
• /
• 2011

This paper proposes two methods of estimating prior distribution to improve the performance of rapid speaker adaptation based on maximum a posteriori linear regression (MAPLR). In general, prior distribution of the transformation matrix used in MAPLR adaptation is estimated from all of the training speakers who are employed to construct the speaker-independent model, and it is applied identically to all new speakers. In this paper, we propose a method in which prior distribution is estimated from a group of reference speakers, selected using adaptation data, so that the acoustic characteristics of the selected reference speakers may be similar to that of the new speaker. Additionally, in MAPLR adaptation with block-diagonal transformation matrix, we propose a method in which the mean matrix and covariance matrix of prior distribution are estimated from two groups of transformation matrices obtained from the same training speakers, respectively. To evaluate the performance of the proposed methods, we examine word accuracy according to the number of adaptation words in the isolated word recognition task. Experimental results show that, for very limited adaptation data, statistically significant performance improvement is obtained in comparison with the conventional MAPLR adaptation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1995.06a
• /
• pp.228-231
• /
• 1995

반연속 HMM 음성인식 시스템의 화자 적응 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존의 화자 적응 알고리즘으로는 새로운 화자의 적응 데이터 특징의 분포와 HMM 모수의 사전밀도를 함께 고려하는 베이시안 화자적응 알고리즘이 있다. 그러나 새로운 화자의 특징분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드 들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2001.10d
• /
• pp.414-421
• /
• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
• /
• 2004.06a
• /
• pp.51-76
• /
• 2004

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.427-432
• /
• 2017

This study describes the design and implementation of SHF band Downconverter Digital Satellite Communication. The SHF band Downconverter unit consists of PLDRO and Frequency converter. In Frequency converter, microstrip BPF and LPF designed through the pre EM simulation are implemented to minimize the unwanted spurious in Frequency converter. Through the pre-simulation analysis of space environment, the possibility of and minimized about the malfunction of equipment and we designed a reliable SHF band Downconverter through simulation for a TID according to the vibration generated during the launch and space radiation environment, and compared pre-simulation of main performance results to test results about main performances of SHF band Downconverter after production.