• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.179-182
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• 2000

본 논문은 DARC 시스템 제어기를 구현하기 위해 음성인식기와 입술인식기를 결합하여 멀티모달 시스템을 설계하였다. DARC 시스템에서 사용하고 있는 22개 단어를 DB로 구축하고, HMM을 적용하여 인식기를 설계하였다. 두 모달간 인식 확률 결합방법은 음성인식기가 입술인식기에 비해 높은 인식률을 가지고 있다는 가정 하에 8:2 비율의 가중치로 결합하였고, 결합시점은 인식 후 확률을 결합하는 방법을 적용하였다. 시스템간 인터페이스에서는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP의 소켓을 통신모듈로 설계/구현하고, 인식실험은 테스트 DB를 이용한 방법과 5명의 화자가 실시간 실험을 통해 그 성능 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.811-813
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• 2004

휴대전화에서 전달되는 음성데이터들이 전달되는 과정에서 잡음 등의 외부 요인으로 인하여 데이터에 손실이 생기는 문제가 발생한다. 이렇게 전달된 음성데이터가 음성 인식기를 통과하면 바로 음성 인식기를 통과했을 때 보다 인식률이 낮아진다. 본 연구에서는 음성인식 알고리즘을 이용하여 홈 네트워크를 제어하는데 있어서 음성 인식율을 향상시키기 위해서 반복적으로 음성 데이터를 입력받아. 이를 유사율 알고리즘을 적용시켜 추출 된 여러 개의 데이터(text)를 이미 구축된 홈 네트워크 용어 관련 사전에 등록된 단어와의 유사성을 검토하여 추출된 결과로 홈 네트워크를 제어하는 방안을 제안한다. 이 결과, 기존의 방법에 비해서 10% 정도의 인식률의 향상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.395-398
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• 2010

많은 정보들을 인터넷을 통하여 접할 수 있게 됨에 따라 사용자가 만족하는 결과를 보여주는 것이 검색 엔진의 궁극적인 목표가 되었다. 하지만 방대한 양을 가진 다양한 정보에서 원하는 검색 결과를 검색하는 것은 과거와 현재까지 많은 연구를 통해 많은 시간과 노력이 필요하다는 것이 증명 되었다. 기존의 HITS 알고리즘을 개선하여 링크 제어를 이용한 페이지와 페이지간에 관련성을 높였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.912-915
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• 2014

사람과 기계의 의사소통을 위해 기본적으로 개발된 방식은 사람의 문자를 기계어로 바꿔주어 작성된 이진 코드들을 기계가 인식하는 방법이었다.[1] 이는 중간 처리기만 이용하여 쉽게 언어를 변환하는게 가능하였고, 현재까지도 가장 많이 이용되는 방법이다. 하지만 문자를 이용하는 방식 또한 평상시 사람들이 사용하는 언어가 아닌 기계어로의 변환이 용이하도록 미리 정의된 단어들을 사용하기 때문에, 일반적인 사람들이 이용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 사람의 손동작 영상을 이용한 컴퓨터 제어시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.52-57
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• 2007

This paper presents the design of intelligent moving machine control system using a real time speech recognition. The proposed moving machine control system is composed of four separated module, which are main control module, speech recognition module, servo motor driving module and sensor module. In main control module with microprocessor(80C196KC), one part of the artificial intelligences, fuzzy logic, was applied to the proposed intelligent control system. In order to improve the non-linear characteristic which depend on an user's weight and variable environment, encoder attached to the servo motors was used for feedback control. The proposed system is tested using 9 words lot control of the mobile robot, and the performance of a mobile robot using voice and joystick command is also evaluated.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.3
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• pp.51-56
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• 2000

Is this paper, we studied on the automatic speech control system in real-time windows environment using voice recognition. The applied reference pattern is the variable DMS model which is proposed to fasten execution speed and the one-stage DP algorithm using this model is used for recognition algorithm. The recognition vocabulary set is composed of control command words which are frequently used in windows environment. In this paper, an automatic speech period detection algorithm which is for on-line voice processing in windows environment is implemented. The variable DMS model which applies variable number of section in consideration of duration of the input signal is proposed. Sometimes, unnecessary recognition target word are generated. therefore model is reconstructed in on-line to handle this efficiently. The Perceptual Linear Predictive analysis method which generate feature vector from extracted feature of voice is applied. According to the experiment result, but recognition speech is fastened in the proposed model because of small loud of calculation. The multi-speaker-independent recognition rate and the multi-speaker-dependent recognition rate is 99.08% and 99.39% respectively. In the noisy environment the recognition rate is 96.25%.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.13 no.2 s.29
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• pp.161-167
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• 2007

The goal of this paper is to develop the speech recognition system which can control the ship's auto pilot. The feature parameters predicting the speaker's intention was extracted from the sample wheel orders written in SMCP(IMO Standard Marine Communication Phrases). And we designed the post-recognition procedure based on the parameters which could make a final decision from the list of candidate words. To evaluate the effectiveness of these parameters and the procedure, the basic experiment was conducted with total 525 wheel orders. From the experimental results, the proposed pattern recognition procedure has enhanced about 42.3% over the pre-recognition procedure.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.2
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• pp.216-223
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• 2003

In this paper, we present SCCRS(Speech and Character Combined Recognition System) for speaker /writer independent. on-line multimodal interfaces. In general, it has been known that the CHMM(Continuous Hidden Markov Mode] ) is very useful method for speech recognition and on-line character recognition, respectively. In the proposed method, the same CHMM is applied to both speech and character recognition, so as to construct a combined system. For such a purpose, 115 CHMM having 3 states and 9 transitions are constructed using MLE(Maximum Likelihood Estimation) algorithm. Different features are extracted for speech and character recognition: MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) Is used for speech in the preprocessing, while position parameter is utilized for cursive character At recognition step, the proposed SCCRS employs OPDP (One Pass Dynamic Programming), so as to be a practical combined recognition system. Experimental results show that the recognition rates for voice phoneme, voice word, cursive character grapheme, and cursive character word are 51.65%, 88.6%, 85.3%, and 85.6%, respectively, when not using any language models. It demonstrates the efficiency of the proposed system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1397-1406
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• 2019

In everyday mobile phone calls between the disabled and non-disabled people due to neurological impairment, the communication accuracy is often hindered by combining the accuracy of pronunciation due to the neurological impairment and the pronunciation features of the disabled. In order to improve this problem, the limiting method is MEMS (micro electro mechanical systems), which includes an induction line that artificially corrects difficult vocalization according to the oral characteristics of the language impaired by improving the word of out of vocabulary. mechanical System) Microphone device improvement. S/W improvement is decision tree with invert function, and improved matrix-vector rnn method is proposed considering continuous word characteristics. Considering the characteristics of H/W and S/W, a similar dictionary was created, contributing to the improvement of speech intelligibility for smooth communication.