• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.92-95
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• 1995

연속분포 HMM을 사용한 실시간 로봇 암 제어 시스템에 대해 기술하고 있다. 본 시스템은 자연스러운 문장의 로봇 암 제어 명령 발성을 받아 핵심단어 인식의 framework을 통한 명령 인식 및 로봇 제어를 구현하고 있다. 로봇 몸체의 부분, 방향, 각도, 동작명령들에 대해 각기 우향 HMM, 이외의 비 핵심어들에 대해서는 이들을 한데 모아 ergodic형 상태천이를 모델링하는 garbage HMM을 형성했는데, 조사, 감탄사 등을 따로 모은 garbage 모델과, silence 및 배경 잡음에 대한 garbage 모델을 형성, 학습 및 인식에 포함시켜 연결단어 인식을 수행함으로써 핵심단어 인식의 효과를 얻었다. 이때 핵심단어들의 사용에 있어 간단한 문법적 제약을 가정하였다. 남성화자 35명을 대상으로 30개 문형에 대해 데이터 수집용 개념적 문장을 구성하여 음성 데이터를 수집하였다. 학습 화자에 대한 제어 명령 인식률은 95% 이상을 나타내고 있으며, 비 학습화자에 대한 인식율은 90% 이상이다. 또한 학습된 단어외의 비 핵심단어들의 사용에 대해서도 긍정적인 인식 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.120-125
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• 2018

문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 2001

본 논문은 중규모 단어급의 핵심어 검출 시스템에서 인식률 향상을 위해 미등록어 거절(Out-of-Vocabulary rejection) 기능을 제어하기 위한 연구이다. 이것은 핵심어 검출기에서 인식된 결과를 확인하는 과정으로 검증시스템이 구현되기 위해서는 매 음소마다 검증 기능이 필요하고, 이를 위해서 반음소(anti-phoneme model) 모델을 사용하였다. 검증의 역할은 인식기에서 인식된 단어가 등록어인지 미등록어인지 판별하는 것이다. 단어인식기는 비터비 탐색을 하므로, 기본적으로 단어단위로 인식을 하지만 그 인식된 단어는 내부적으로 음소단위로 인식된다. 따라서, 최소 검증 오류를 갖는 반음소 모델을 사용하고, 이를 이용하여 인식된 음소 단위들을 각각의 반음소 모델과 비교하여 통계적인 방법에 의해 신뢰도를 구한다 이 음소단위의 신뢰도를 단어 단위의 신뢰도로 환산하기 위해서 음소단위를 평균 내는 방식 을 취한다. 이렇게 함으로서, 등록어와 미등록어 사이의 분별력을 크게 하여 향상된 인식 성능을 얻었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.76-81
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• 1998

문장의 에너지 컨투어 제어를 위한 방법을 제안한다. 제안된 모델은 음절을 기본단 위로 하며 다층 신경망을 이용하여 어절내 각 음절의 피크값을 추정한다. 그리고 신경망 입 력에 문장내 어절의 기능과 관련된 간접적인 피라미터를 수용함으로써 문장단위의 에너지 컨투어 생성을 가능하게 하였다. 본 추정기의 예측오차는 학습문장에 대해 10% 이내로서 높은 신뢰도를 보인다. 또한 이용함으로써 단어사전 없이 단어의 에너지 컨투어 추정을 가 능하게 하였으며, TTS에의 활용 가능성을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.623-626
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• 2018

한국어 학습에 대한 관심이 전 세계적으로 높아짐에 따라 한국어 학습을 위한 다양한 프로그램들이 등장하고 있다. 한국어가 모국어가 아닌 외국인들의 한국어 학습을 위해서는 단어 학습이 기초가 되어야 하며, 단어 학습에서는 다양한 예문들이 필수적이다. 기존의 학습 시스템에서는 말뭉치에 있는 문장들을 예문으로 제시하는 기능을 제공하지만, 이 경우 한정적이고 반복된 문장만을 제공하는 문제를 가진다. 본 논문에서는 사용자가 학습하고자 하는 단어를 입력하면 해당 단어 단어를 포함하는 한국어 문장을 자동 생성하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 언어 모델의 제어가 비교적 쉬운 마르코프체인을 활용한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.361-364
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• 1998

본 논문은 인식 속도의 개선을 위해 단어의 지속시간에 따라 Section의 수를 변경한 가변섹션 수 DMS모델을 사용한 실시간 인식 시스템을 연구하고 인식된 결과를 실제 수행하도록 하는 시스템을 구현하는 것이 목적이다. 이러한 윈도우 음성 제어 시스템 구현을 위해 음성의 자동 검출, 윈도우 제어 모듈 구현, 동적 모델 재구성을 이용하여 적용된 단어 단위인식 시스템의 단점을 장점으로 수용하는 시스템을 구현하였고 본 시스템의 이름은 “VocManagerII”라 명명하였다. 구현된 시스템의 성능 평가 결과 인식 및 제어 수행 속도는 1초이내에 이루어지며 인식율은 66개의 기본 명령어에 대하여 화자 종속 99.36%, 화자 독립 99.08%의 좋은 인식율을 보여 주었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.55-58
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• 1998

본 논문에서는 음성인식기능을 이용하여 지리정보 검색시스템을 구현하고 그 성능 평가 결과에 관하여 보고한다. 성능평가실험을 위하여 사용한 수치지도 자료는 1:5,000의 대구광역시 수성구의 국가 기본도를 사용하였으며, 이 수치지도에서 속성단어와 제어단어를 포함한 68단어를 음성인식과 지도정보 검색의 대상으로 한다. 또한, 음성인식 결과와 지도자료와의 인터페이스는 OLE Automation 프로그래밍 기법을 이용하였으며, Pentium 150MHz, 64MB 메모리를 가진 개인용 컴퓨터 환경하에서 개발하였다. 성능평가 실험결과 남성 3인이 지도검색용 68단어를 실제 사무실 환경하에서 마이크를 통하여 on-line 테스트하여 평균 98.02%의 인식률을 얻었다. 이사의 결과로부터 음성인식기능을 이용한 수치지도 정보검색 시스템의 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.238-246
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• 2001

We have developed the sign-language synthesis system, which can be applied for intelligent terminal equipments, for the purpose of communications between normal people and the hearing-impaired. In the system, we generate the behavior of the sign-language words using CG animation based on Motion-Primitives of the motion observed of each legion of the body in the generation of words, the conventional system was difficult to control the shape of hands and the motions of hands and shoulder, requiring lots of time for the processing. Also it is a big problem to make a large database of sign-language, because it requires over 5,000 words to translate the sign-language. Therefore, in this paper, we propose the new system that is easy to construct the database by using Motion-Primitives, which can make paths of various motions more smooth than conventional systems. We have tested 100 words of the sign-language against the hearing-impaired with the proposed system. As the result of testing by the proposed system, we have earned a good recognition rate with 82%. On the other hand, we had earned the recognition ratio with 76% by using the former system.