• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.232-239
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• 2014

온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Na$\ddot{i}$ve Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.

• 음성과학
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• 제1권
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• pp.113-135
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• 1997

This study aims to present some notes on the French syllabic structure based on the relation between the intonation pattern and the stressed syllable. The recent phonetico-phonological study is mainly focussed on the notion of syllable. However it is quite difficult to analyse the syllable structure because of its complexity. In this paper I have tried to analyse the French syllabic structure both in phonetics and in phonology. This paper contains three parts. First of all, in section 2, the notion of syllable and the French prosodic phenomena are reviewed phonetically, and is phonologically focused on the intonation pattern. Secondly, in section 3, I have analyzed the relation between the intonation. pattern and the stressed syllable in French based on CSL analyses. Finally, in section 4, I have suggested some syllabic structure patterns in French based on the analyses in section 3. This. is an attempt to further the inter-disciplinary study between phonetics and phonology, and also an attempt to settle on a model of phonological French syllabic structure. I have left the application of the result of this study as a future subject to study. But still, the result of this study can serve as a basic reference for those who are studying French and for students who are would like to learn about French syllabic structure.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.658-667
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• 2021

본 연구는 계몽주의 시대에 프랑스 문법서에서 기술한 다양한 운율을 현대 음성학적 관점에서 분석하고 국제음성기호의 효시가 된 도상표기법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 세 권의 문법서와 한 권의 표기법 서적을 비교·분석하여 운율 구조를 음성학적으로 재구성하는 연구방법을 도입하였다. 당시에는 규칙성이 있는 운율악센트와 의미적·화용적 맥락에서 발생하는 웅변악센트로 악센트를 분류하여 분석을 시도한 점이 대표적이다. 운율악센트는 억양과 관계가 있으며, 웅변악센트는 억양과 세기가 중요한 운율 자질이다. 여러 문법학자에 의하여 공통적으로 관찰된 현상은 단어의 말음절 장음화이다. 현대프랑스어 악센트의 중요한 특징인 말음절 장음화는 18세기에 자리 잡은 것으로 추정할 수 있다. 다만 억양을 악센트와 동일시하는 관습 때문에 말음절 장음화를 악센트로 보지 않고 단순히 음량의 패턴으로 간주한 것으로 보인다. 또한, 억양을 통한 악센트에 관한 기술이 이전 세기의 일반이성문법학자보다 덜 정교함을 보여주었다. 운율악센트의 위치를 정확히 명시하지 않은 점, 웅변악센트에 음의 고저와 세기가 어떻게 결합되는지에 대한 설명이 부재한 점이 대표적이다. 18세기의 문법가들이 운율에 관하여 기술한 내용을 분석하면 당시의 운율 현상은 전반적으로 오늘날의 프랑스어 운율 현상과 유사하다. 현대 음성학적 관점에서 보면 말음절 장음화가 프랑스어 악센트의 중요한 특성으로 자리 잡은 시기가 바로 18세기인 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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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.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.61-78
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• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.117-122
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• 2014

최소대립쌍이란 한 음소의 차이만으로 다른 의미를 갖는 단어의 쌍을 말한다. 본 논문은 최소대립쌍을 이용한 국어음운학 연구의 효율성을 위해 최소대립쌍 검색도구를 제안한다. 검색 도구 개발에 앞서 기존 프로그램과 몇 가지 비교 분석을 통해, 개발해야할 한국어 최소대립쌍 검색 도구의 방향을 제시한다. 제안하는 검색도구는 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 국어학자를 위해 키보드 입력을 최소화한 사용자 친화적인 인터페이스를 제시한다. 효율적인 최소대립쌍 연구를 위해 분류 검색 기능을 제공함으로써 더욱 면밀한 최소대립쌍 연구가 가능하도록 한다. 그리고 성능 향상을 위해 유니코드 분석으로 음소를 분리하여 사전 로딩 속도를 향상시키고, 검색의 효율성을 위해 사전 구조를 최적화한다. 검색 알고리즘은 음절 개수를 이용한 해시 탐색으로 검색 속도를 높인다. 제안하는 도구는 초기 버전에 비해 사전 변환 속도는 5배, 검색 속도는 3배 향상되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.63-74
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• 1999

본 논문에서 제안하는 HEA(Hangul Encryption Algorithm)는 초성, 중성, 종성의 다차원구조로 이루어진 한글의 특성을 이용하여 조합형 한글 음절을 암호화하여 조합형 한글 음절을 생 성한다. HEA 에서는 암호화 결과가 모두 한글 터미널에 표시가능한 한글이므로 출력 내용이 표시가능해 야 하는 메일 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다. HEA는 DES에 기반하고 있으며 키전수 탐색 differential cryptanalysis linear cryptanalysis 에대하여 DES와 유사한 안전도를 가지며 암호문의 음 소별 임의성, 평문-암호문 연쇄효과 키-암호문 연쇄효과도 갖는다. 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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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.