• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.159-161
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• 1998

한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.171-173
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• 1998

변환 방식의 기계 번역 시스템에서 구조 변환은 번역의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 각 번역 시스템들은 이러한 구조 변환을 수행하기 위해 특별한 기법을 사용한다. 구조 변환을 수행하는 방안으로는 어휘 사전에 기술된 구조 변환 정보를 이용하는 방법, 변환 엔진에 언어 현상별 구조 변환 규칙을 프로그래밍하는 방법, 스크립트 언어를 이용하여 구조 변환 규칙을 기술하는 방법이 있다. 이 논문에서는 스크립트 형식의 범용 문법 기술 언어(Grammar Writing Language)를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 문법 기술 언어는 규칙 기술을 용이하게 하기 위해 다양한 연산자와 기본 함수를 제공하며, 그 적용 대상에 따라 컴파일러 버전과 인터프리터 버전을 선택적으로 사용할 수 있다. 문법 기술 언어는 영한 기계번역의 변환 모듈뿐만 아니라 한영 변환 등의 트리 구조 변환을 요하는 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.158-162
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• 1996

본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.1
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• pp.139-146
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• 2009

This paper addresses a modified spectral subtraction schemes which is suitable to speech recognition under low signal-to-noise ratio (SNR) noisy environment such as the automatic speech recognition (ASR) system in car. The conventional spectral subtraction schemes rely on the SNR such that attenuation is imposed on that part of the spectrum that appears to have low SNR, and accentuation is made on that part of high SNR. However, such postulation is adequate for high SNR environment, it is grossly inadequate for low SNR scenarios such as that of car environment. Proposed methods focused specifically to low SNR noisy environment by using weighting function for enhancing speech dominant region in speech spectrum. Experimental results by using voice commands for car show the superior performance of the proposed method over conventional methods.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.970-976
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• 2001

In this paper, OUIG IDL CFE, provided by Sunsoft, is used to take a IDL definitions as inputs and parse those. OmniORB3 is introduced to support functionality of the ORB. Suns CFE produce AST after parsing inputs. Actually, the node of AST Is instances of classes which are derived from CFE classes. As the compiler back end visit the node of the AST using iterator class, UTL_ScopeActiveIterator, it dumps codes of output. During processing, two files are generated. Routines of generating code are invoked by BE_produce.cc and codes are produced while visiting root of AST, idl_global->root(). The dump* functions which dump codes is called according to the type of node. In this paper, Mapping C++ of IDL definition is experimented and results In the same as that of omniidl which is provided by omniORB3. The code of results behavior correctly on omniORB3. In the future, we are interested in optimizing the performance of marshalling code via IDL compiler.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.61-68
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• 2016

According to increasing SNS users and developing smart devices like smart phone and tablet PC recently, many techniques to classify user emotions with social network information are researching briskly. The use emotion classification stands for distinguishing its emotion with text and images listed on his/her SNS. This paper suggests a method to classify user emotions through sampling a value of a representative figure on a trigonometrical function, a representative adjective on text, and a canny algorithm on images. The sampling representative adjective on text is selected as one of high frequency in the samplings and measured values of positive-negative by SentiWordNet. Figures sampled on images are selected as the representative in figures; triangle, quadrangle, and circle as well as classified user emotions by measuring pleasure-unpleased values as a type of figures and inclines. Finally, this is re-defined as x-y graph that represents pleasure-unpleased and positive-negative values with wheel of emotions by Plutchik. Also, we are anticipating for applying user-customized service through classifying user emotions on wheel of emotions by Plutchik that is redefined the representative adjectives and figures.