• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.316-320
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• 2018

복합명사는 둘 이상의 말이 결합된 명사를 말하며 문장에서 하나의 단어로 간주된다, 그러나 맞춤법 및 띄어쓰기 검사나 정보검색의 색인어 추출, 기계번역의 미등록어 추정 등의 분야에서는 복합명사를 구성하는 개별 단어를 확인할 필요가 있다. 이 과정을 복합명사 분해라고 한다. 복합명사를 분해하는 방법으로 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등이 있으며 본 논문에서는 규칙을 기반으로 최소한의 통계 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 4개의 분해 규칙을 적용하여 분해 후보를 생성하고 분해 후보들 중에 우선순위를 정하여 최적 후보를 선택하는 방법을 제안한다. 기본 단어(명사)로 트라이(trie)를 구축하고 구축된 트라이를 이용하여 양방향 최장일치를 적용하고 음절 쌍의 통계정보를 이용해서 모호성을 제거한다. 성능을 평가하기 위해 70,000여 개의 명사 사전과 음절 쌍 통계정보를 구축하였고, 이를 바탕으로 복합명사를 분해하였으며, 분해 정확도는 단어 구성비를 반영하면 96.63%이다. 제안된 복합명사 분해 방법은 최소한의 데이터를 이용하여 복합명사 분해를 수행하였으며 트라이 자료구조를 사용해서 사전의 크기를 줄이고 사전의 검색 속도를 개선하였다. 그 결과로 임베디드 시스템과 같은 소형 기기의 환경에 적합한 복합명사 분해 시스템을 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.229-231
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• 2003

일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.1
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• pp.61-78
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• 1991

This paper descibes the study of application of a modified Neocognitron model with backward path for the recognition of Hangul(Korean) syllabic characters. In this original report, Fukushima demonstrated that Neocognitron can recognize hand written numerical characters of $19{\times}19$ size. This version accepts $61{\times}61$ images of handwritten Hangul syllabic characters or a part thereof with a mouse or with a scanner. It consists of an input layer and 3 pairs of Uc layers. The last Uc layer of this version, recognition layer, consists of 24 planes of $5{\times}5$ cells which tell us the identity of a grapheme receiving attention at one time and its relative position in the input layer respectively. It has been trained 10 simple vowel graphemes and 14 simple consonant graphemes and their spatial features. Some patterns which are not easily trained have been trained more extrensively. The trained nerwork which can classify indivisual graphemes with possible deformation, noise, size variance, transformation or retation wre then used to recongnize Korean syllabic characters using its selective attention mechanism for image segmentation task within a syllabic characters. On initial sample tests on input characters our model could recognize correctly up to 79%of the various test patterns of handwritten Korean syllabic charactes. The results of this study indeed show Neocognitron as a powerful model to reconginze deformed handwritten charavters with big size characters set via segmenting its input images as recognizable parts. The same approach may be applied to the recogition of chinese characters, which are much complex both in its structures and its graphemes. But processing time appears to be the bottleneck before it can be implemented. Special hardware such as neural chip appear to be an essestial prerquisite for the practical use of the model. Further work is required before enabling the model to recognize Korean syllabic characters consisting of complex vowels and complex consonants. Correct recognition of the neighboring area between two simple graphemes would become more critical for this task.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.2
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• pp.117-122
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• 2014

The minimal pairs mean the pairs that have same phonotactics except just one sound in the sequences cause different lexical items. This paper proposes the searching tool of minimal pairs for efficiency of phonological researches with minimal pairs. We suggest a guide to develop Korean minimal pair searching programs by comparing to other programs. Proposing tool has user-friendly interface, minimizing key inputs, for linguistics who are not fluent in computer programs. And it serves the function which classifies the words in dictionary for the detailed researches. And for efficiency, it increases speed of dictionary loading by separating syllables through Unicode analysis, and optimizes dictionary structure for searching efficiency. The searching algorithm gains in speed by hashing algorithm using syllable counts. In our tool, the speed is improved more than earlier version about 5 times at converting dictionary and about 3 times at searching.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.9 no.3
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• pp.63-74
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• 1999

In this paper we present a Hangul Encryption Algorithm (HEA) which encrypts composition Hangul syllables into composition Hangul syllables using the non-linear structure of Hangul. Since ciphertexts generated by HEA are displayable characters HEA can be used in applications such as Privacy Enhanced mail (PEM) where ciphertexts should be displayable characters. HEA is based on DES and it can be shown that HEA is as safe as DES against the exhaustive key search differential cryptanalysis and linear cryptanalysis. HEA also has randomness of phonemes of ciphertexts and satisfies plaintext-ciphetext avalanche effect and key-ciphertext avalanche effect.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.355-360
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• 1999

이 연구는 폴란드어의 음성. 음운 체계를 조음 음성학에 기초를 두어 살펴보고, 한국어의 음성. 음운과 대조한다 모음은 한국어가 많고, 자음은 폴란드어가 더 많다. 한국인이 구별하기 힘든 모음 /i/와 /y/의 차이점과 슬라브어에서 유일하게 폴란드어에만 있는 비모음을 알아보고, 한국어에 없는 자음 $/\'{3}/$와, 중설연구개음 $/\'{k},\;\'{g},\;\'{s},\;\'{z},\;\'{c},\;\'{3},\;\'{n}/$과 기본적으로 자음에서 일어나는 음운 규칙들을 살펴본다. 모음 변화는 형태론과 연관지어 살펴보아야 하므로 여기에서는 제외한다. 폴란드어와 한국어의 음성. 음운 대조는 첫째, 모음과 자음 분절음의 대조, 둘째, 음운 현상의 대조, 셋째, 음절구조상의 대조로 분류하고, 분절음의 대조에 초점을 두고 조음표상에 대조를 이음과 함께 표시한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.368-372
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• 1994

확률적 모델을 이용한 HMM 으로 한국어 연속 음성 인식시스템을 구성하였다. 학습 모델로서는 양자화 DCK가 없는 연속출력 확률밀도를 사용한 연속출력 확률분포 HMM과 과도 구간 및 정상 구간의 시간구조를 충분히 BYGUS할 수 없는 것을 계속시간 확률 파라메터를 추가하여 보완한 이산 지속시간 제어 연속출력 확률분포 HMM을 이용하였다. 인식 알고리즘은 시계열 패턴의 시간축상에서의 비선형 신축을 고려한 에 매칭으로서, 음절의 경계를 자동으로 검출하는 O에을 이용하였다. 실험에서 사용된 연속음성데이타는 4연 숫자음과 연속음성 10문장으로 하였다. 인식 실험 결과 4연 숫자음에서 CHMM은 80.7%, DDCHMM은 92.9%의 인식률을 얻었고, 신문 사설에서 발췌한 연속 음성문장의 경우 CHMM 54.2%, DDCHMM에서는 68.9%을 얻어, 시간장 제어를 고려한 DDCHMM이 CHMM보다 SHB은 인식률을 얻었다.

• MALSORI
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• no.57
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• pp.31-42
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• 2006

The purpose of this study is to observe how Korean learners perceive an English weak syllable in words containing WS syllable pattern. According to the automated discrimination task using E-Prime, the ratio of correct answer(%) and reaction time of the stimuli with same syllable patterns were respectively higher and faster than those with different syllable patterns. Specifically, in the stimuli with different syllable patterns, the frequency(familiarity) of stressed word succeeding weak syllable and whether the weak syllable had coda in it were two important factors in distinguishing between a word with and without weak syllable. Even though the high English proficiency Koreans had faster reaction time than the low English proficiency Koreans, all Korean learners had a difficulty in perceiving the weak syllable at the beginning of a word.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.685-688
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 문장에 포함된 단어들 간의 의존 관계를 분석하는 과제로 다양한 자연어 이해 과제에 요구되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 단어와 문자 자질을 적용한 기존 Stack-Pointer Network의 인코더의 입력 단어 표상을 확장하여, 한국어를 비롯한 형태적으로 복잡한 언어(morphologically rich language)에 적합하도록 음절-태그 단위, 형태소 단위, 형태소 품사 정보 자질을 보강한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 제안하는 모델은 의존 구조로 변환된 세종 구문 분석 말뭉치에서 UAS 90.58%, LAS 88.35%의 성능을, 2018 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 평가 데이터에서 UAS 84.69%, LAS 82.02%의 성능을 보였다. 더불어 제안하는 모델은 포함된 문장의 전체 길이가 긴 의존 관계, 의존소와 지배소의 거리가 먼 의존 관계, 의존소를 구성하는 형태소의 개수가 많은 의존 관계에서 기존 Stack-Pointer Network보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.401-405
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• 1998

SVAPI 1.0 환경에서의 어구 종속 화자 확인 시스템에 대해 기술한다. 구현된 시스템은 궁극적으로 공중 전화망 응용이 가능한 실용 시스템을 목표로 개발되었으며 이를 위해 SVAPI 위원회에 의해 제안된 SVAPI 1.0을 개발 환경으로 사용하였다. SVAPI는 객체 지향 구조, 클라이언트-서버 및 telephony 환경의 지원등이 특징이며 어플리케이션과 엔진을 독립적으로 개발할 수 있는 이점을 제공한다. 구현된 데모 시스템은 펜티엄 프로세서와 Windows95/NT 4.0 운영체제 그리고 Win16/Win32 API를 통해 제어 가능하며 음성 입력이 가능한 디바이스를 장착한 IBM 호환 PC이다. 화자의 성문 등록은 화자가 동일한 어구를 3회 발성하여 이뤄지며 등록과 확인의 응답속도는 모두 1초 이내이다. 소프트웨어의 구성은 크게 어플리케이션과 어구 종속 화자 확인 엔진으로 구분할 수 있으며 엔진은 끝점 검출 알고리즘, 음성 특징 추출 알고리즘 그리고 연속 HMM 기반의 화자 성문 모델 등록 및 유사도 계산 등을 포함한 확인 알고리즘으로 구성되어 있다. 화자의 성문은이름과 같은 약 3음절 이상의 단어로 등록되고 테스트되었다. 엔진의 객관적인 평가를 위해 전화선을 통해 남자 6명, 여자 3명의 화자로부터 자신의 이름을 각각 40회 발성하여 구축된 음성 데이터 베이스를 사용하였으며 실험 결과 남자는 2.85%, 여자는 2.44%의 EER을 각각 얻었다.