• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.226-230
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• 2001

오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.62-68
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• 2002

음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.659-663
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• 2023

이 논문은 한국어 음성인식 성능을 개선하고자 기존 음성인식 과정을 자모단위 음성인식 모델과 신경망 기반 자모 병합 모델 총 두 단계로 구성하였다. 한국어는 조합어 특성상 음성 인식에 필요한 음절 단위가 약 2900자에 이른다. 이는 학습 데이터셋에 자주 등장하지 않는 음절에 대해서 음성인식 성능을 저하시키고, 학습 비용을 높이는 단점이 있다. 이를 개선하고자 음절 단위의 인식이 아닌 51가지 자모 단위(ㄱ-ㅎ, ㅏ-ㅞ)의 음성인식을 수행한 후 자모 단위 인식 결과를 음절단위의 한글로 병합하는 과정을 수행할 수 있다[1]. 자모단위 인식결과는 초성, 중성, 종성을 고려하면 규칙 기반의 병합이 가능하다. 하지만 음성인식 결과에 잘못인식된 자모가 포함되어 있다면 최종 병합 결과에 오류를 생성하고 만다. 이를 해결하고자 신경망 기반의 자모 병합 모델을 제시한다. 자모 병합 모델은 분리되어 있는 자모단위의 입력을 완성된 한글 문장으로 변환하는 작업을 수행하고, 이 과정에서 음성인식 결과로 잘못인식된 자모에 대해서도 올바른 한글 문장으로 변환하는 오류 수정이 가능하다. 본 연구는 한국어 음성인식 말뭉치 KsponSpeech를 활용하여 실험을 진행하였고, 음성인식 모델로 Wav2Vec2.0 모델을 활용하였다. 기존 규칙 기반의 자모 병합 방법에 비해 제시하는 자모 병합 모델이 상대적 음절단위오류율(Character Error Rate, CER) 17.2% 와 단어단위오류율(Word Error Rate, WER) 13.1% 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.706-711
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• 2010

음성 인식기의 오류는 음성기반 응용 시스템들의 성능에 크게 영향을 주기 때문에 오류를 줄이기 위한 효과적인 처리 방법이 필요하다. 기존의 후처리 기법들은 수동 작업을 통한 코퍼스나 규칙으로 후처리를 수행하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 문제나 인식기의 특성에 무관하게 자동으로 학습할 수 있는 후처리 모델을 제안한다. 후처리의 문제를 오류의 인식과 수정으로 구분하고 오류 검출 문제는 순차적인 분류 문제로 간주하여 conditional random fields(CRFs)를 사용하고 오류 수정 규칙은 transformation-based learning(TBL)을 이용하여 자동 생성하여 적용하였다. 제안한 방법을 여행 예약 영역의 음성 인식기에 적용한 결과 삽입, 삭제, 치환 오류를 각각 25.85%, 3.57%, 7.42%을 수정하였으며, 이로 인해 인식기의 어휘 오류율을 2% 감소시킬 수 있었다.

• 인지과학
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• 제17권2호
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• pp.139-150
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• 2006

음성 대화 시스템에서 음성 인식 오류는 전체 시스템의 치명적인 결과를 초래한다. 음성 인식 오류가 부분적으로 발생하여 화행 분석이 실패했을 때 시스템은 원활한 대화를 진행할 수 없다. 본 논문은 양식 채우기 대화 형식에서 발생하는 음성 인식 오류 유형에 따라 시스템이 사용자 발화의 화행을 추론하기 위한 부대화 생성 전략을 제안한다. 제안하는 방법을 계획기반 대화 모델로 구현하여 실험하였고, 사용자 작업 실패 오류의 약27%를 보완하여 성능을 향상시켰으며 전체 시스템의 사용자 작업 성공률은 약 89%이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2005

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.243-245
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• 2016

광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.243-245
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• 2016

광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한극어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bi-gram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분서고가 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.