• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.116-122
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• 2009

본 논문에서는 얼굴 애니메이션을 좀 더 실질적으로 표현하기 위하여 한글 생성의 원리와 입 모양 형태의 유사성을 기반으로 기본 음소를 선정하고 이를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 카메라를 통해 얻어진 특징 점 이용이 아닌, 모션 캡쳐 (Motion Capture) 장비를 사용하여 실제 입모양의 움직임 데이터를 취득하여 취득된 데이터를 지수 증,감 형태로 나타내어 발성에 대한 음소를 표현하고 연속된 음절을 표현하기 위하여 지배 함수(Dominance Function)와 혼합 함수(Blending Function)를 적용하여 동시 조음에 대한 표현을 해결하였다. 또한 음절 간의 결합 시간을 입 주변의 마커(Marker) 거리 값의 변위를 이용하여 그 기울기 값에 따라 시간 지연을 함으로 현실감 있는 사용자 입력 문자에 대한 입 모양 궤적 데이터를 생성하는 실험 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.2090-2095
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• 1998

본 논문에서는 한국내 인터넷상의 음성패킷손실을 측정하였고 패킷손실의 변화에 따른 명료도를 분석하였다. RTP를 기반으로 하는 실시간 전송프로토콜과 통화품질 평가법을 고찰하였으며 실험을 위하여 GSM과 RTP/UDP/IP를 이용한 실시간 음성통신 시스템을 구현하였다. 명료도 평가를 위하여 선택된 음절목록은 GSM에 의하여 실시간 코딩 및 압축되었으며 각 패킷은 패킷손실의 복원과 손실률 측정을 위하여 시퀀스번호를 갖고 있다. 한국내 인터넷 상의 7개 라우팅을 거친 전송 실험결과, 트래픽량에 따라 1.6%에서부터 22.5%까지의 패킷손실을 나타내었으며 시퀀스번호 재배열과 FEC 알고리즘을 통한 손실패킷의 복원률은 9%에서 35%까지 나타났고 패킷손실의 변화에 따른 단음절명료도와 2음절 이해도 평가결과는 표 4와 같다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 단어열 패턴과 리커런트 신경망을 이용한 하이브리드 음성 인식 오류 수정 방법을 제안한다. 음성 인식 결과 문장에서 음성 인식 오류 단어가 발견되었을 경우에 첫째로 단어열 패턴과 그 패턴의 발음열 점수를 통해 1차적 수정을 하고 적절한 패턴을 찾지 못하였을 경우 음절단위로 구성된 Recurrent Neural Network를 통해 단어를 음절단위로 생성하여 2차적으로 오류를 수정한다. 해당 방법론을 한국어로 된 음성 인식 오류와 그 정답 문장으로 구성된 TV 가이드 영역 말뭉치를 바탕으로 성능을 평가하였고, 기존의 단순 단어열 패턴 기반의 음성 인식 오류 수정보다 성능이 향상되었음을 볼 수 있었다. 이 방법론은 음성 인식 오류와 정답의 말뭉치가 필요 없이 옳은 문장으로만 구성된 일반 말뭉치만으로 훈련이 가능하여, 음성 인식 엔진에 의존적이지 않는 강점이 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.187-191
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• 1999

비디오 프로그램에서 영상 내에 포함되어 있는 문자정보는 동영상의 내용 검색 및 색인을 위한 비디오 분할에 사용될 수 있다. 일반적으로 장면 내에 포함되어 있는 문자들은 해상도가 낮고 글자 크기와 형태가 다양하기 때문에 추출과 인식이 어려울 뿐만 아니라 의도하지 않은 배경화면의 문자인 경우도 많기 때문에 내용기반 검색에는 사용되기가 어렵다. 그러나 비디오 내에 포함된 문자정보가 나타나는 시작 프레임과 끝나는 프레임을 검출하여 비디오 프로그램을 분할함으로써 내용기반요약정보를 만들 수 있으며, 동영상의 내용 검색 및 색인에 사용할 수 있다. 일반적으로 문자정보의 추출에 의해서 비디오를 분할할 때 음성정보는 전혀 고려되지 않으므로 분할된 비디오 정보를 재생할 경우음성신호가 단어 또는 어절/음절의 임의의 점에서 시작되고 끝나게 되어 듣기에 부자연스럽게 된다 따라서 본 논문에서는 뉴스방송의 비디오 프로그램에서 문자정보가 포함되어 는 비디오의 시작 프레임과 끝 프레임을 중심으로 그에 대응되는 구간의 음성신호를 검출한 후 이를 적절히 처리하여 분할 된 비디오를 재생할 때 음성신호가 보다 자연스럽게 들릴 수 있도록 하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-39
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• 2003

한국어에서는 복합 명사 생성이 매우 자유스럽다. 즉, 독립된 명사를 연속으로 붙여 쓰는 것이 가능하다. 하지만, 기계번역이나 정보 검색과 같이 복합 명사를 처리하는 시스템에서 정확한 분석을 위해서는 복합 명사를 다시 단일 명사들로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 복합 명사 분해를 위해 GECORAM(GEneralized Combination of Rule-based learning And Memory-based learning) 알고리듬을 제시한다. 규칙 학습 알고리듬의 장점은 생성된 학습 결과를 사람이 쉽게 이해할 수 있다는 점이지만, 다른 지도학습 알고리듬에 비해 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 규칙 학습 알고리듬과 기억기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 실험 결과, GECORAM 알고리듬은 규칙 기반 학습이나 기억 기반 학습을 단독으로 쓰는 경우보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.413-416
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• 2018

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 형태소 분석은 [B, I]등의 태그를 포함된 품사를 음절 단위로 결정하는 방식으로 주로 연구되었다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되는 전이 기반 방식을 이용하여 딥러닝 모델을 통해 형태소 분석을 수행한다. 이에 나아가 학습 단계에서 정답으로부터 추출된 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로부터 추출된 정보를 사용함으로써 발생하는 차이점을 극복하기 위한 방법론인 동적 오라클을 적용하였다. 실험 결과, 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 형태소 F1 97.93%, 어절 정확도 96.70%로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.221-224
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• 2011

본 논문에서는 U-WIN의 어휘 관계 정보를 기반으로 얻은 구성명사간 2-gram 유사도 분석 결과를 이용해 의미기반 복합명사 분석을 수행하는 방법을 제안한다. 음절별 분해 패턴의 제한을 없애기 위해 모든 경우로 후보를 분해하여 규칙에 따라 분석에 사용될 최적의 분해 후보를 찾으며 분석시간, 비교대상을 줄이고 정확도를 높이기 위해 사전의 원어정보를 이용한다. 유사도는 각 개념을 구성하는 관련명사 집합들간의 비교로 구하며 가장 큰 문제인 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 7종류의 대상으로부터 추출한 관련명사들을 이용한다.