The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.5
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pp.111-116
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2016
According to the Ministry of Science, ICT and Future Planning's survey of information gap, smartphone retention rate of disabled people stayed in one-third of non-disabled people, the situation is significantly less access to information for people with disabilities than non-disabled people. In this paper, we develop an application, CallHelper, that helps to be more convenient to use mobile voice calls to the auditory disabled people. CallHelper runs automatically when a call comes in, translates caller's voice to text output on the mobile screen, and displays the emotion reasoning from the caller's voice to visualize emoticons. It also saves voice, translated text, and emotion data that can be played back.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.16
no.2
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pp.123-128
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2005
The market is opening to the whole world and there is no exception to medical service. Therefore, doctors should prepare themselves to cope with the opening market. I prepared scripts for the conversations between doctors and patient at the clinical situations. Also, English and Chinese translations are provided for future use.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.322-325
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1996
이 논문은 개념기반의 대화체 언어번역시스템의 번역부의 평가에 대해 기술한 것이다. 대상언어는 한국어와 영어로 한국어를 해석하여 영어로 번역하는 시스템이다. 개념기반 시스템은 개념을 기준으로 입력된 문장을 해석하고 그 개념을 이용하여 번역한다. 개념기반 시스템은 개념에 기반을 두기 때문에 자유로운 간투사의 사용, 빈번한 단어 생략 등의 특성을 가지는 대화체 번역에 유리하다. 시스템의 평가는 입력문에 대한 번역문의 결과가 의미적으로 어느 정도 전달되었는지를 평가자의 주관적인 판단에 의해 평가한다. 현재 개발된 시스템은 여행안내 영역(domain)을 대상으로 하고 있다. 개발된 시스템에 대한 평가는 대화체를 전사한 문장과 음성인식의 결과 두 가지의 입력에 대해 하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.80-85
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1994
자동통역에서의 대화체 기계번역은 일반적인 문어체 문장 번여고가는 다른 몇가지 특징을 고려하여야 한다. 첫째, 자동통역에서의 기계번역은 음성인식의 결과를 번역하는 부분으로, 하나의 문장이 아닌 다중 입력을 받아 이 중 가장 올바른 문장을 번역하여야 한다. 둘째, 대화체 문장에서는 일반적으로 생략을 포함하는 단편적인 발화나 대용어의 사용빈도가 많다. 그러나, 이러한 현상은 언어마다 다소 다르게 사용되기 때문에 이들에 대한 올바른 해석을 한 후 번역하는 것이 필요하다. 대화체 기계번역이 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 문맥정보를 필요로 한다. 대화는 상호간 밀접한 관련성을 가지고 진행되기 때문이다. 이에 본 논문에서는 담화분석을 통해 올바르게 구축하고, 이 정보를 이용하여 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위한 방법론에 대해 논하고자 한다.
Electronics and Telecommunications Research Institute
Electronics and Telecommunications Trends
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v.14
no.3
s.57
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pp.127-128
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1999
확장 합성단위 기반 한국어 음성합성장치는 통상의 문자로 쓰여진 텍스트를 인간이 소리내어 읽듯이 기계에 의해 자동적으로 음성을 합성하는 시스템이다. 이 시스템은 1995년부터 수행하고 있는 "다중 매체 환경 하에서의 대화체 음성번역 통신 기술개발" 사업의 연구 결과물 중 하나로 1997년도에 개발되어 학습형 자동합성단위 생성기 및 영역의존 음성합성기 기술을 전수할 예정이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.592-595
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2022
한국어에서 한자어와 외래어가 차지하는 비중은 매우 높다. 일상어의 경우 한자어와 외래어의 비중이 약 53%, 전문어의 경우 약 92%에 달한다. 한자어나 외래어는 중국이나 다른 나라로부터 영향을 받아 한국에서 쓰이는 단어들이다. 한국어에서 사용되는 한자어와 외래어의 한글 표기과 원어 표기를 발음해보면, 발음이 상당히 유사하다는 것을 알 수 있다. 한자어인 도서관(图书馆)을 중국어로 발음해보면 thu.ʂu.kwan'로 해당 단어에 대한 한국 사람의 발음과 상당히 유사하다. 본 논문에서는 Source Length, Source IPA Length, Target Length, Target IPA Length, IPA Distance 등 총 5가지의 음성학적 특징을 고려한 한국어-중국어 한국어-영어 단어 기계번역 데이터 세트를 구축하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.928-930
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2004
지금까지 기계번역과 교차언어 정보검색 등과 같은 자연언어응용에서 사용되는 번역지식을 자동으로 구축하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 번역지식을 자동으로 구축하는 연구는 대역사전에 등재되어 있지 않은 미등록어에 대한 대역정보를 문서에서 자동으로 획득하는 것을 목표로 한다. 최근에는 이러한 미등록어 중 음차표기 번역지식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음차표기는 주로 영어 단어를 발음에 기반하여 비영어권의 언어로 표기하는 것을 의미한다. 음차표기된 단어들은 새로운 개념을 나타내는 신조어가 많기 때문에 사전에 등재되어 있지 않온 경우가 많다. 따라서 효과적인 번역지식 구축을 위해서는 이러한 음차표기 번역지식을 자동으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영-한 음차표기 대역쌍을 문서에서 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 기법은 한국어 음차표기의 인식, 영-한 자동음차표기, 한국어 음차표기와 자동음차표기된 영어단어간의 음성적 유사도 비교를 통하여 음차표기 대역쌍을 추출한다. 본 논문의 기법은 약 93%의 정확률과 68%의 재현율을 나타내었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.379-380
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2020
지역여행이나 타 지역 방문 등 해당 지방 방언을 사용하는 사람과 대화를 할 시, 단어의 뜻을 이해하지 못해 대화를 진행하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 챗봇에게 음성이나 단어, 문장을 입력하면 표준어로 번역 및 뜻을 알려주는 방언 번역기 시스템을 제안한다. 이 시스템은 카카오톡과 연동되어 누구나 이용 가능하며, 사용자가 발화한 단어를 입력하면 챗봇이 해당 내용을 표준어로 번역하여 해당 방언의 뜻, 내용, 사용지역을 알려주며, 예문이 존재 시, 해당 방언이 들어간 예문을 보여준다. 또한 문장을 작성할 시 해당 문장을 표준어로 번역된 문장으로 바꾸어주고 시각화하여 사용자는 이를 보고 상대방의 의도를 파악할 수 있도록 도와준다.
이 논문에서는 대량의 음성합성용 운율 DB를 용이하게 구축하기 위해 음성번역시스템을 이용한 자동 레이블러의 성능을 다양한 음성데이타를 대상으로 평가하였다. 실험 결과 FM radio news문장, 대화체 문장 및 낭독체 문장 등에는 레이블링 대상 음소의 약 80% 이상이 오류가 30msec 이내인 범위로 레이블링 되며, 고립단어에 대해서는 약 60%의 성능을 보여주고 있다. 현재 당 연구실에서는 자동 레이블러를 이용하여 합성용 운율 DB 및 합성단위를 작성하고 있으며. 자동 레이블러를 이용함으로서 일관성 있는 레이블링 결과를 얻을 수 있을 환 아니라 작성하는데 소요되는 시간도 줄일 수 있었다
다양한 언어로 소통하고 있는 우리는 다른 언어와 교류하기 위해 번역, 통역의 존재가 필수가 되기도 한다. 하지만 음성언어를 사용하지 않는 즉, 손으로 언어를 표현하는 수어를 번역하는 통역의 존재는 아직 실현되지 않았다. 이에 본 논문에서는 MediaPipe와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 손의 형태를 인식하고 CNN 알고리즘을 통한 텍스트 데이터화 하여 수어 동작을 학습시켜 이를 번역시켜주는 시스템을 연구한다. 이를 통해 공공기관을 이용함에 불편함을 줄이고, 농인의 의사를 보다 빠르게 파악할 수 있도록 도와주는 번역 시스템 제작하는 것에 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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