• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.331-339
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• 1993

본 논문에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 한국어 형태소 분석기를 제시하였다. 이 형태소 분석기는 품사별 음절 정보, 불규칙 음절 정보, 활용어절 음절 정보, 선어말 어미 음절 정보 등을 이용하여 음절 단위로 형태소 분석을 한다. 음절 단위의 형태소 분석 방법은 음소 단위의 방법보다 형태소 분석시에 생성될 수 있는 잘못된 중간 분석 결과를 크게 감소시켜, 사전 탐색 부담을 최소화한다. 시스템의 사전은 품사별 결합 특성과 사전 표제어의 길이별 분포 특성을 이용하여 구성하였으며, 그 규모는 약 16만 어휘이다. 이러한 사전 구성은 효율적인 사전검색을 제공하며, 특히 철자 검색기와 자동 인덱싱 등의 다양한 응용 시스템 요구를 곧바로 수용할 수 있는 유연성과 효율성을 갖고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.303-316
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• 1993

스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.21-31
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• 1996

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고, 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적 행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고, 이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모텔을 제시하고자 한다. 본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.201-204
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• 1997

최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.64-72
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• 1997

본 논문에서는 한국어 대용량 어휘 인식 시스템에 적합한 인식 단위에 대하여 연구 및 실험하였다. 특히 현재 인식 시스템의 인식 단위로 주로 사용되는 음소와 한국어의 특징을 잘 나타내는 음절을 선택하고, 인식 실험을 통해 음절이 한국어 인식 시스템의 인식 단위로서 적합한가를 음소와 비교하였다. 객관적인 비교 인식 실험 결과를 제시하기 위하여 동일한 남성 화자의 음성 데이터를 수집하고, 수작업 음소 경계 및 레이블링 과정을 거친 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 또한 각 인식 단위에 동일한 HMM 기반의 훈련 및 인식 알고리즘을 적용하기 위해 Entropic사의 HTK (HMM Tool Kit) 2.0을 사용하였다. 각 인식 단위의 훈련을 위해 5상태 3출력, 8상태 6출력 HMM 모델의 연속 HMM (Continuous HMM)을 적용하였고, PBW 3회분, POW 1회분을 훈련에 사용하고 PBW 1회분을 각 인식 단위로서 인식하는 화자 종속 단어 인식 실험을 구성하였다. 실험 결과 8상태 6출력 모델을 사용한 경우 음소 단위는 95.65%, 음절 단위는 94.41%의 인식률을 나타내었다. 한편 인식 속도에서는 음절이 음소보다 약 25% 빠른 것으로 나타났다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.131-136
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• 2002

한국어 CVC 음절의 하위 단위는 초성자음과 모음을 포함하는 음절체(body)와 종성자음(coda)으로 이루어져 있고, 영어 음절은 초성(onset)과, 모음과 종성자음을 포함하는 각운(rime)으로 이루어져 있다고 한다. 본 연구에서는 한국인이 영어의 음절을 한국어 음절 정보처리 방법으로 정보처리 하는지를 알아보고자 하였다 실험 조건으로는 음절체 일치 조건(예, 각-감, cap-cat), 각운 일치 조건(예, 남감, pat-cat), 그리고 두 자음 일치 통제조건(예, 김-감, cut-cat)과 무관련 통제 조건(예, ***-감, ***-cat)이 사용되었다. 실험 과제로는 점화 어휘판단 과제(primed lexical decision task)를 수행하였다. 만약 음절체 일치 조건에서의 점화효과가 각운 일치 조건에서의 점화효과보다 크다면 한국인의 음절분절 단위가 음절체-종성(body-coda) 구조일 것으로 예상할 수 있고 각운 조건에서의 점화효과가 더 크다면 그 단위가 초성-각운(onset-rime)구조일 것으로 예상할 수 있다. 실험 결과, 한국어 음절의 경우 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 음절체-종성 구조로의 하위 단위 분석을 지지했다. 그러나 영어의 경우에는 각운 일치 조건의 점화 효과가 음절체 일치 조건의 점화 효과보다 크게 나타나 초성-각운 구조로의 분석을 지지하였다. 따라서 한국인이 시각 단어를 재인할 때에는 언어 특정적인 분석을 수행한다는 결과를 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.102-108
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• 1999

교착어인 한국어를 대상으로 대용량의 대화체 어휘를 포함하는 연속 음성을 인식하는 데에는 인식단위를 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 어절이나 형태소를 사용하는 기존의 음성인식 시스템에서의 난점을 해소하고 새로운 인식단위인 의사형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기와 태거를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 인식의 출력을 인식의 다음 단계인 언어처리부의 처리단위와 일치시킬 수 있으므로 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 일반 형태소를 대상으로 하는 시스템과 동일한 수준의 성능을 보였다.