• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1996.11a
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• pp.76-76
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• 1996

음성분석검사는 주어진 음성의 주파수, 진폭, 시간 등의 기본 변수를 이용하여 음성을 객관적으로 비교, 분석하는 방법 중의 하나이며, 그 중 MDVP(Multi-dimensional voice program, Kay Elemetrics Corp, NJ, USA)는 33가지 방법의 다양한 계산을 통하여 주어진 음성을 여러 가지 측면에서 분석이 가능하게 하는 장점을 갖고 있다. 그러나 약 3초 내외의 지속적인 /아/ 발성을 기계적으로 분석하고 있기 때문에 발성의 상태에 따라 한 환자의 음성에서도 여러 가지 일정치 않은 결과를 보일 수 있음을 관찰하였다. (중략)

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.159-161
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• 2003

일상생활 중에 많은 사람들이 과도한 음성을 사용하게 되어 자신도 모르는 사이에 발성기관의 이상이 생기는 경우를 본다. 이러한 병적인 음성을 분석하기 위해서는 정상적인 음성의 특징을 먼저 객관적으로 분석하고 이들의 기준치를 잡은 다음 병적인 음성의 특징이 그 기준에서 얼마나 벗어났는지를 밝히는 과정이 필요하다. 사람의 음성을 지문과 같이 나타내는 음성분석 소프트웨어가 다양하게 개발되어 왔다. 시중에는 너무 간단하여 사용하기는 편하나 학술 논문을 작성할 때 사용할 만큼 정확한 데이터를 제공하지 못하는 프로그램이 있고, 반면에 매우 복잡한 기능들이 들어가 있어서 단순한 분석을 위해 그 모든 기능들을 익혀야 하는 불편한 프로그램도 나와 있다. 특히, 비싼 하드웨어를 동반한 소프트웨어들은 가격에 비해 사용자의 편의를 고려하지 않는 프로그램들도 있다. (중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.151-158
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• 1992

자연어를 분석하는데 있어 가장 중요한 것은 지식 베이스(Knowledge Base)가 얼마나 정확하고 많이 구축되어 있는가 하는 것이다. 일반적으로 이 지식 베이스는 사전으로 구성될 수 있는데 이를 전자 사전이라 한다. 또 지식 베이스의 정보들은 계속적으로 유지, 수정되는데 이는 말뭉치의 분석을 통해 얻어질 수 있다. 본 논문은 전자사전의 구성및 말뭉치의 분석과 관리를 구문 분석기를 통해서 알아본다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.6 no.10
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• pp.107-120
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• 2016

The purpose of this study is to analyze research trends of bilingual education which are focused on foreigner parent's language education for children from multicultural families in South Korea. After searching, total 36 research papers were selected and analyzed. Results from this study showed that, (1) relevant researches started from 2009, later then the number of researches kept about 4-6 yearly and reached the peak of 11 (31%) in 2004; (2) a large majority (75%) of the analyzed researches published in the magazines relative to a field of language education or children education; (3) diverse research methods were employed, and the number of researches applied on qualitative research methods is similar with on quantitative ; (4) the researches mainly studied on the members of multicultural families (67%), and 10 analyzed researches investigated parents and children together 28%, and 9 targeted on parents or one of them (25%), and 5 just on the children from multicultural families (14%). and, (5) The research topics mainly divided into four fields current bilingual education programs (31%), bilingual education (31%), interaction related to bilingual education (22%), suggestion on policy improvement(17%). Based on the results, discussions and implications for further research and practice on bilingual education and foreigner parent's language education will be provided.

• Knowledge Management Research
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• v.25 no.2
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• pp.19-47
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• 2024

Organizational ability to analyze and utilize data plays an important role in knowledge management and decision-making. This study aims to investigate the potential application of large language models in corporate data analysis. Focusing on the field of human resources, the research examines the data analysis capabilities of these models. Using the widely studied IBM HR dataset, the study reproduces machine learning-based employee turnover prediction analyses from previous research through ChatGPT and compares its predictive performance. Unlike past research methods that required advanced programming skills, ChatGPT-based machine learning data analysis, conducted through the analyst's natural language requests, offers the advantages of being much easier and faster. Moreover, its prediction accuracy was found to be competitive compared to previous studies. This suggests that large language models could serve as effective and practical alternatives in the field of corporate data analysis, which has traditionally demanded advanced programming capabilities. Furthermore, this approach is expected to contribute to the popularization of data analysis and the spread of data-driven decision-making (DDDM). The prompts used during the data analysis process and the program code generated by ChatGPT are also included in the appendix for verification, providing a foundation for future data analysis research using large language models.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8147-8156
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• 2015

This study analyzes the Pattern Language of Insadong-gil in street environmental design analysis for street vitalization. The urban public spaces, such as pedestrian streets, parks and plazas, have been increased with rapid urbanization and industrialization. But the fact is the satisfied spaces with the behavior patterns of users is little. This is because of the too much slanted thought toward formal supply and management of spaces without enough consideration for people and spatial quality of public spaces. The purpose of this study is to find out the factors to make the street more vital and diverse and to give the characteristic of region through the research on Insadong street with the pattern language of Christopher Alexander. So, throughout the value recognition of the changing urban street environment that has been changed by age selected spatial characteristic of public spaces. By selecting a suitable pattern language for each spatial characteristics provide the basis for street environmental design analysis. For this study, look at the relationship between pattern language focused on Insadong street, pattern language as the vitalization factor of street were analyzed 16 elements, including Pedestrian Street(100), Building Fronts(122), Activity Nodes(30) etc. This study focuses on street environmental design analysis of Insadong-gil through the Pattern Language, it propose the criteria and guidelines that will help enable street vitalization.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.271-276
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• 1997

대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.117-122
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• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.381-383
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• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.145-152
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• 1996

연속음성인식 시스템을 개발하기 위해서는 언어가 갖는 문법적 제약을 이용한 언어모델이 요구된다. 문법적 규칙을 이용한 언어모델은 전문가가 일일이 문법 규칙을 만들어 주어야 하는 단점이 있다. 통계적 언어 모델에서는 문법적인 정보를 수작업으로 만들어 주지 않는 대신 그러한 모든 정보를 학습을 통해서 훈련해야 하기 때문에 이를 위해 요구되는 학습 데이터도 엄청나게 증가한다. 따라서 적은 양의 데이터로도 이와 유사한 효과를 보일 수 있는 것이 클래스에 의거한 언어 모델이다. 또 이 모델은 음성 인식과 연계시에 탐색 공간을 줄여 주기 때문에 실시간 시스템 구현에 매우 유용한 모델이다. 여기서는 자동으로 클래스를 찾아주는 알고리즘을 호텔예약시스템의 corpus에 적용, 분석해 보았다. Corpus 자체가 문법규칙이 뚜렷한 특성을 갖고 있기 때문에 heuristic하게 클래스를 준 것과 유사한 결과를 보였지만 corpus 크기가 커질 경우에는 매우 유용할 것이며, initial map을 heuristic하게 주고 그 알고리즘을 적용한 결과 약간의 성능향상을 볼 수 있었다. 끝으로 음성인식시스템과 접합해 본 결과 유사한 결과를 얻었으며 언어모델에도 음향학적 특성을 반영할 수 있는 연구가 요구됨을 알 수 있었다.