• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.305-308
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• 2000

본 논문에서는 한국어에 나타난 외래어 중에서 외국어(영어/독일어)의 $[\int]$음이 어떻게 인식되고 해석되었는지를 살펴보았다. 특히 본 논문에서는 $[\int]$음의 영어와 독일어 발음과 한국어의 대응되는 분절음이 일대일 대응을 이루고 있지 못하다는 것을 보이고 이런 대응관계를 설명하기 위해 어떤 정보가 필요한지에 대해 살펴보았다. 즉, 독일어와 영어에서 음절의 말음으로 쓰인$[\int]$음이 한국어에서는 [쉬/시]로 인식되는데 반해 본토어에서 $[\int]$음이 음절초음의 일부로 사용된 경우에는 한국어의 외래어에서 (슈)로 화자에게 인식되고 또 문자로 표현된다 따라서 본 논문에서는 음절초음의 일부로 나타나는 외국어의 $[\int]$음과 음절말음으로 나타나는 외국어 $[\int]$음의 음성학적 기호를 분석해보고 한국어에서 서로 다른 표면형을 형성하는 이유가 본토어의 (음절 초음/말음이라는) 음운론적 특성에 기인하는 것인지 혹은 현재까지 우리가 알고 있지 못했던 $[\int]$음의 발음 위치에 따른, 즉 동시조음(coarticulation) 현상 때문에 생긴 변이음 때문인지에 대한 규명을 시도하였다. 외국어 화자의 발성실험을 통해, 한국어에서 /쉬/로 인식되는 독일어와 영어의 $/\int/$음은 /슈/로 인식되는 $/\int/$음보다 마찰소음의 peak frequency가 높거나 지속시간이 길게 나타났다 이런 결과를 근거로 영어와 독일어의 $/\int/$ 음이 한국어의 /쉬/음과 /슈/음으로 구분될 때 사용되는 음성자질은 크게 2가지, 즉 마찰소음의 peak frequency와 지속시간이며, 둘 중 한가지만 있어도 구분은 가능하나 이 2가지가 동시에 존재할 때 /쉬/음과 /슈/음의 구분이 현저히 용이해진다는 가설을 세워보았다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1083-1092
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• 2007

현재 유니코드에서 한글 텍스트의 인코딩 기법은 '완성형 현대한글 음절'과 주로 옛한글을 표현하는데 사용되는 '자모 조합형 한글'로 나뉘고 있다. 그러나 정규화 변환과 유니코드의 한글자모 조합 규정에서 자모와 완성형 현대한글 음절을 다시 조합하여 한글음절로 사용할 수 있게 허용했기 때문에, 구현하는 사람마다 각기 서로 다르게 한글 인코딩을 하고 있다. 이는 인코딩과 정규화 형식을 처음 작성할 당시 옛한글의 확장 사용을 고려하지 않았거나, 한글에 대한 올바른 이해가 부족한 상태에서 작성된 데 따른 결과라 하겠다. 결과적으로 한 개의 한글음절에 대한 여러 가지 표현 방법이 존재함으로써 한글 문자열의 검색, 비교, 정렬에 문제점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 한글 인코딩 방법을 중심으로 정규화에 의한 부작용 등의 문제점을 분석하고, 이들을 올바르게 처리하기 위한 효율적인 단일 한글 인코딩 표준 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-80
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• 2006

현재 유니코드에서 한글텍스트의 정규화 기법은 완성형 현대한글 음절과 옛 한글을 표현하는 조합형 한글 그리고 호환 자모등과 같이 사용할 경우 원래의 글자와는 전혀 다른 글자의 조합을 만들어내는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 호환 한글 자모 및 기호들의 잘못된 정규화 변환과 유니코드의 한글자모 조합 규칙에서 자모와 완성형 현대한글 음절을 다시 조합하여 한글음절로 사용 할 수 있게 허용한 때문이다. 이는 정규화 형식을 처음 작성할 당시 옛 한글의 사용을 고려하지 않았거나, 한글에 대한 올바른 이해가 부족한 상태에서 작성 된데 따른 결과라 하겠다. 따라서 본 연구에서는 유니코드 환경에서의 한글코드와 특히 최근 들어 Web을 비롯하여 XML과 IDN에서 필연적으로 사용하는 정규화에 따른 문제점을 파악하고 이들을 올바르게 처리하기 위한 정규화의 수정 방안과 조합형 한글의 조합규칙에 대한 수정 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.447-450
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• 2019

본 논문은 한국어 문장의 감성 분류를 위해 문장의 형태소, 음절, 자소를 입력으로 하는 합성곱층과 DenseNet 을 적용한 Text Multi-channel DenseNet 모델을 제안한다. 맞춤법 오류, 음소나 음절의 축약과 탈락, 은어나 비속어의 남용, 의태어 사용 등 문법적 규칙에 어긋나는 다양한 표현으로 인해 단어 기반 CNN 으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN 이 많이 쓰이고 있으나, 본 논문에서 제안한 Text Multi-channel DenseNet 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하고, DenseNet 에 정보를 밀집 전달하여 문장의 감성 분류의 정확도를 개선하였다. 네이버 영화 리뷰 데이터를 대상으로 실험한 결과 제안 모델은 85.96%의 정확도를 보여 Multi-channel CNN 에 비해 1.45% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.74-79
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• 2019

기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.867-874
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 발음 특성을 고려하여 인식시간 단축과 동시에 조음현상을 반영할 수 있는 인식단위 표현법을 제안하였다. 제안한 인식단위는 단음소(monophone)와 바이폰(biphone)의 혼합형으로서, 단음소 단위는 안정적인 특성을 나타내는 모음에 적용되고 바이폰 단위는 인접한 모음에 의해 변하는 자음에 적용된다. PBW455 데이터베이스에 대한 단어인식 실험에서 혼합형 단위표현법은 트라이폰 단위에 비해 비슷한 인식률을 나타내면서 57％의 인식시간 단축효과를 나타냈고, 음절 단위에 비해 향상된 인식률과 비슷한 인식시간을 나타내었다. 또한 트라이폰 및 음절 단위보다 적은 모델 수를 가져 메모리 양을 줄일 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.273-275
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• 2016

외국인 유학생과 국내 체류 외국인을 포함하여 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라, 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국어를 충분히 이해할 수 있는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어, 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 말뭉치에서 추출한 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 구성하여 추천 표현을 빠르게 제시할 수 있으며, 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 사용자 편의를 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.76-79
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• 2007

수화는 하나의 제스처가 하나의 단어를 나타내는 수화 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 본 논문에서는 USB 카메라로부터 촬영한 영상을 얻고 히스토그램을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추적을 활용하여 이미지를 그리드화하고 지문자의 위치를 파악하여 초성, 중성, 종성을 구분하고 한글 음절을 구성하였다.

• 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.