• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.25-27
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• 2006

음성인식 결과는 띄어쓰기 오류가 포함되어 있으며 이는 인식 결과에 대한 이후의 정보처리를 어렵게 하는 요인이 된다. 본 논문은 음성 인식 결과의 띄어쓰기 오류를 수정하기 위하여 품사 정보를 이용한 어절 재결합 기법을 기본 알고리즘으로 사용하고 추가로 음절 바이그램 및 4-gram 정보를 이용하는 띄어쓰기 오류 교정 방법을 제안하였다. 또한, 음성인식기의 출력으로 품사 정보가 부착된 경우와 미부착된 경우에 대한 비교 실험을 하였다. 품사 미부착된 경우에는 사전을 이용하여 품사 정보를 복원하였으며 N-gram 통계 정보를 적용했을 때 기본적인 어절 재결합 알고리즘만을 사용 경우보다 띄어쓰기 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.45-56
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• 2015

In this paper, we present a method that can detect context-sensitive word errors and generate correction candidates. Spelling error detection is one of the most widespread research topics, however, the approach proposed in this paper is adjusted for an automated English scoring system. A common strategy in context-sensitive word error detection is using a pre-defined confusion set to generate correction candidates. We automatically generate a confusion set in order to consider the characteristics of sentences written by second-language learners. We define a word error that cannot be detected by a conventional grammar checker because of part-of-speech ambiguity, and propose how to detect the error and generate correction candidates for this kind of error. An experiment is performed on the English writings composed by junior-high school students whose mother tongue is Korean. The f1 value of the proposed method is 70.48%, which shows that our method is promising comparing to the current-state-of-the art.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.10
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• pp.1-7
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• 2021

Recently, since most of the research on correcting speech recognition errors is based on English, there is not enough research on Korean speech recognition. Compared to English speech recognition, however, Korean speech recognition has many errors due to the linguistic characteristics of Korean language, such as Korean Fortis and Korean Liaison, thus research on Korean speech recognition is needed. Furthermore, earlier works primarily focused on editorial distance algorithms and syllable restoration rules, making it difficult to correct the error types of Korean Fortis and Korean Liaison. In this paper, we propose a context-sensitive post-processing model of speech recognition using a LSTM-based sequence-to-sequence model and Bahdanau attention mechanism to correct Korean speech recognition errors caused by the pronunciation. Experiments showed that by using the model, the speech recognition performance was improved from 64% to 77% for Fortis, 74% to 90% for Liaison, and from 69% to 84% for average recognition than before. Based on the results, it seems possible to apply the proposed model to real-world applications based on speech recognition.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.6 no.3
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• pp.77-86
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• 2007

Recently, systems based on speech recognition interface such as telematics terminals are being developed. However, many errors still exist in speech recognition and then studies about error correction are actively conducting. This paper proposes an error correction in post-processing of the speech recognition based on features of Korean phoneme. To support this algorithm, we used the phoneme similarity considering features of Korean phoneme. The phoneme similarity, which is utilized in this paper, rams data by mono-phoneme, and uses MFCC and LPC to extract feature in each Korean phoneme. In addition, the phoneme similarity uses a Bhattacharrya distance measure to get the similarity between one phoneme and the other. By using the phoneme similarity, the error of eo-jeol that may not be morphologically analyzed could be corrected. Also, the syllable recovery and morphological analysis are performed again. The results of the experiment show the improvement of 7.5% and 5.3% for each of MFCC and LPC.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.240-243
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• 2010

본 연구에서는 산업 안전 서비스를 위한 IP-USN 기반의 멀티미디어 공동작업 환경에서 응용 소프트웨어와 미디어 등의 프로세스(process) 요소들에 대한 오류를 미리 감지하여 오류 공유 시스템을 이용하여 신속하고 정확하게 전달하여서 복구하는데 빠르게 대처할 수 있는 시스템을 제안한다. 감지된 오류는 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 오류 공유 시스템은 산업 안전 서비스를 위한 IPUSN 기반의 LAN 및 WAN 환경에서 응용 프로그램에서의 오류를 다수의 사용자가 공유하도록 지원한다. 특히 기존의 방법과는 달리 참여자의 수에 관계없이 일정한 전송률과 동일한 응답 시간을 보장함으로써 동시에 모든 참여자들이 같은 결과의 오류를 인식하게 되며 사용자의 수의 증가에 따른 영향을 적게 받는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.136-138
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• 2001

본 연구에서는 멀티미디어 공동작업 환경에서 응용 소프트웨어와 미디어 등의 프로세스(Process) 요소들에 대한 오류를 미리 감지하여 오류 공유 시스템을 이용하여 신속하고 정확하게 전달하여서 복구하는데 빠르게 대처할 수 있는 시스템을 제안한다. 감지 시에 훅킹(hooking) 방법을 이용한다. 감지된 오류는 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 오류 공유 시스템은 UDP 브로드 캐스팅 및 IP 멀티캐스팅을 지원하며 적은 부하로 LAN 및 WAN 환경에서 응용 프로그램에서의 오류를 다수의 사용자가 공유하도록 지원한다. 특히 기존의 TCP를 이용한 방법과는 달리 참여자의 수에 관계없이 일정한 전송률과 동일한 응답 시간을 보장함으로써 동시에 모든 참여자들이 같은 결과의 오류를 인식하게 되며 사용자의 수의 증가에 따른 영향을 적게 받는다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.165-172
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• 2010

There are two method of error correction in vocabulary recognition system. one error pattern matting base on method other vocabulary mean pattern base on method. They are a failure while semantic of key-word problem for error correction. In improving, in this paper is propose system of key-word error correction using algorithm of syllable restoration. System of key-word error correction by processing of semantic parse through recognized phoneme meaning. It's performed restore by algorithm of syllable restoration phoneme apply fluctuation before word. It's definitely parse of key-word and reduced of unrecognized. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.3% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.246-248
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• 2016

VTS 해상관제사의 인지직무분석을 위하여 인지직무 영역을 상황인식과 인적오류의 두 차원으로 구분한 후 문헌연구, 현장조사법 및 설문조사법을 활용하여 항해사가 보이는 상황인식과 인적오류의 특성을 분석하였다.