• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.205-212
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• 2013

The previous chatting systems have generally used methods based on lexical agreement between users' input sentences and target sentences in a database. However, these methods often raise well-known lexical disagreement problems. To resolve some of lexical disagreement problems, we propose a three-step sentence searching method that is sequentially applied when the previous step is failed. The first step is to compare common keyword sequences between users' inputs and target sentences in the lexical level. The second step is to compare sentence types and semantic markers between users' input and target sentences in the semantic level. The last step is to match users's inputs against predefined lexico-syntactic patterns. In the experiments, the proposed method showed better response precision and user satisfaction rate than simple keyword matching methods.

• Language and Information
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• v.6 no.2
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• pp.33-55
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• 2002

This research aims at transforming the definition tort of an English-English-Korean Dictionary (EEKD) which is encoded in EST files for the purpose of publishing into a structured format for Lexical Data Base (LDB). The construction of LDB is very time-consuming and expensive work. In order to save time and efforts in building new lexical information, the present study tries to extract useful linguistic information from an existing printed dictionary. In this paper, the process of extraction and structuring of lexical information from a printed dictionary (EEKD) as a lexical resource is described. The extracted information is represented in XML format, which can be transformed into another representation for different application requirements.

• Digital Contents
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• no.5 s.48
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• pp.87-87
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• 1997

솔빛(대표 박현제)에서 개발한 '이것이 여행영어다'는 해외 여행을 즐겁게 하기 위해 필요한 여행관련 어휘들로 구성되어 있다. 즉 외국 생활에서 터득한 살아있는 미국영어 가운데 해외 여행자를 위해 꼭 필요한 내용만을 뽑아 재구성한 실용적인 영어학습 타이틀로서 본격적인 애니메이션 영어회화 타이틀로 획기적인 인기를 끌고 있는 '이것이 미국영어다' 시리즈 중 하나이다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.2
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• pp.169-187
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• 1998

The purpose of the study is to identify what terms are used, how they are categorized, and what they are related each others to search image files. Data collection was conducted through 5 photographies using 22 participants. The study shows that used terms were affected by image contents and size, and pre-iconography, iconology, time, geographical location, and relationship were important for image attributes.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.167-170
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• 2000

일반적인 한국어 대용량 어휘인식에 사용되는 triphone 모델은 한국어의 특성을 잘 표현한다는 장점이 있으나 인식시간이 길어지게 된다. 이러한 triphone 모델의 단점을 극복하기 위해 음절단위 HMM 모델을 사용하는 방법이 있는데 이 모델은 인식시간을 줄일 수 있으나 triphone 모델에 비해서 인식률이 낮다. 본 논문에서는 음성 인식시간을 단축시키고 조음현상을 고려하기 위하여 초성과 종성 자음은 각각의 biphones으로 나타내고 중성 모음은 1개의 monophone으로 나타내는 모델을 제안하였다. PBW445 음성 데이터베이스에 대한 실험결과, 제안한 인식모델이 triphone 모델에 가까운 인식률을 나타내었으며, 인식시간을 크게 단축하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.21 no.4
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• pp.569-577
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• 2016

Place recognition for LBS (Location Based Service) has been one of the important techniques for user-oriented service. FLANN (Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor) of place recognition with image features is fast, but it is affected much by environmental condition such as occlusions. This paper presents a place recognition method using quad vocabulary tree with SURF (Speeded Up Robust Features). In learning stage, an image is represented with spatial pyramid of three levels and vocabulary trees of their sub-regions are constructed. Query image is matched with the learned vocabulary trees in each level. The proposed method measures homography error of the matched features. By considering the number of inliers in sub-region, we can improve place recognition performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.67-69
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• 2005

본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.7 no.2
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• pp.37-42
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• 2008

In this paper, the vocabulary-independent continuous speech recognition system for speech control of intelligent home-network is presented. This study suggests a conversational scenario of continuous natural vocabulary based upon keywords for recognition on natural speech command, and a way of optimizing the recognition system by constructing a recognition system and database based upon keywords.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.106-111
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• 2004

사람의 언어를 이해하는 자연언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 의미처리를 위한 지식 베이스(knowledge base)가 필요하다. 지금까지 사람이 가진 지식 베이스를 컴퓨터에 도입하려는 많은 노력을 기울이고 있고 그 결과물로 온톨로지(ontology)와 시소러스(thesaurus)가 만들어지고 있다. 외국에서는 지식 베이스의 중요성을 알고 많은 연구를 수행하고 있으며 그 대표적인 사례들에는 Roget's Thesaurus, WordNet, EDR 개념사전, CYC, Euro WordNet 등이 있다. 이 중에서 가장 대표적이며 많은 활용을 보이는 것이 Princeton 대학의 WordNet이다. WordNet은 인간의 어휘지식에 대한 심리 언어학적인 연구의 결과물로써 심리학자와 언어학자들에 의해 10여 년 동안 구축되고 있는 영어에 대한 어휘데이터베이스이다. 본 논문에서는 WordNet을 기반으로 명사에 대해서 영한사전과 국어사전을 이용하여 구축한 한국어 워드넷을 소개하구 구축시 고려한 기본지침을 소개하도록 하겠다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.153-158
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• 2013

Target learning model is not recognized in this category or not classified clearly failed to determine if the vocabulary recognition is reduced. Form of classification learning model is changed or a new learning model is added to the recognition decision tree structure of the model should be changed to a structural problem. In order to solve these problems, a decision tree learning model for classification learning algorithm is proposed. Phonological phenomenon reflected sound enough to configure the database to ensure learning a decision tree learning model for classifying method was used. In this study, the indoor environment-dependent recognition and vocabulary words for the experimental results independent recognition vocabulary of the indoor environment-dependent recognition performance of 98.3% in the experiment showed, vocabulary independent recognition performance of 98.4% in the experiment shown.