음절 복원은 음성 인식 장치에서 인식된 음가열을 발성 이전의 표기 형태로 복원하는 과정이다. 본 논문에서는 음절 복원 과정을 위하여 표준 발음법을 기반으로 음절 복원 규칙을 작성하였다. 음절 복원 규칙을 이용하여 표기 후보 집합의 생성 방법을 연구하였다. 또한 생성된 표기후보의 수를 감소시키기 위하여, 비 표기 음절을 포함한 표기 후보 감소, 비 어휘 음절을 포함한 표기 후보 감소, 비어간 음절을 포함한 표기 후보 감소의 3단계 감소 과정을 제안하였다. 제안된 방법을 통하여 실험한 결과 평균 74%의 표기 후보 감소율을 나타내었다.
최근 다국어 정보검색, 기계번역 등과 관련하여 자동 음차 표기 및 복원에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 영어와 한국어 같이 그 음운구조의 차이가 큰 언어 쌍인 경우에는 간단한 문제가 아니다. 더구나 외래어를 영어로 복원하는 것은 표기의 경우보다 훨씬 어렵다. 본 논문에서는 결정트리 학습을 통한 한/영 자동 음차 복원 방법을 제안하고 기존의 방법 및 로마자 표기법에 기반한 방법에 비교하여 매우 정확하게 복원이 가능함을 보인다.
본 논문에서는 음성 인식의 후처리를 위한 음절 복원 규칙의 생성과 복원 후보의 감소에 관한 연구를 수행하였다. 대화체 연속 음성 인식의 성능 향상을 위하여 음절 단위를 인식하는 음성인식 시스템의 후처리를 통하여 인식된 로 발음되는 복원 후보를 생성하는 음절 복원 규칙을 생성하였다. 또한 복원 집합의 후보수를 줄이기 위한 방안으로 복원 규칙에서 실생활에서 사용되지 않는 표기를 생성하는 규칙을 제거하는 방안을 제시하였다. 음절 복원 규칙이 올바른 복원 후보 집합을 생성함을 보이기 위하여 복원 후보 집합 생성기를 설계 구현하고, 표준 발음법 예제와 발음법 사전에서 무작위로 추출된 단어에 대하여 실험한 결과 발성 이전의 표기가 포함된 올바른 표기 집합이 생성됨을 입증하였다.
음차 표기된 외래어의 원어 복원 문제에 있어서 확률모델을 이용한 방법들이 기존에 많이 사용되었다. 이는‘발음단위’개념 (이재성 1998)을 이용하여 서로 대응될 수 있는 한글발음단위와 영어발음단위의 쌍들을 대역어 집합으로부터 추출하고 이를 확률모델에 적용하는 방법이다. 하지만 영어 철자를 영어 발음단위로 변환하는 과정에서 그 단어의 어원에 따라 서로 다른 발음상의 특징을 보이게 되는데. 이것이 기존의 연구에서 성능을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 따라서 본 논문에서는 학습 데이터(대역어 집합)들을 발음 특성에 따라 분류하고. 분류된 각 데이터 집합을 학습과정에서 따로 적용함으로써 서로 다른 특성을 가지는 여러 개의 복원 모델을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 원어 복원에 대한 성능을 높일 수 있음을 보여준다.
음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.
조선(朝鮮)의 혼상(渾象)은 세종대(世宗代, 1418~1450)에 처음 제작되었다. 그 후 중종대(中宗代, 1506~1544)와 명종대(明宗代, 1545~1567)에 이를 보수를 하고, 선조대(宣祖代, 1567~1608)에 중수되었으나 현존하지 않고 있다. 민간에서 제작한 혼상은 16세기에 만든 도산서원의 혼상 유물이 유일한 것이다. 그 후 18세기에 만들어진 홍대용(洪大容, 1731~1783)의 혼상의(渾象儀)는 문헌으로만 전해지고 있다. 17세기 이전에 만들어진 혼상은 구법(舊法) 천문도에 의해 만들어졌지만, 17세기 이후에는 서양 과학의 유입으로 신법(新法)의 별자리를 사용하고 있다. 중국과 일본의 현존하는 혼상 유물 중에는 신법 별자리로 표기되어 있으며, 조선 후기 조선의 유물 가운데 평혼의(平渾儀) 유물은 신법의 별자리를 활용하고 있다. 최근 국내에서 복원한 혼상들은 구법 천문도로 제작되어왔다. 이 연구에서는 1861년 남병길(南秉吉, 1820~1869)이 저술한 조선의 신법을 대표할 수 있는 성표(星表)인 "성경(星鏡)"의 별자리를 활용하여 혼상을 제작하였다. 혼상구(渾象球)에는 적도좌표(赤道座標)와 황도좌표(黃道座標)를 함께 표기한 경선(經線)과 위선(緯線)을 각각 $30^{\circ}$ 간격으로 표기하였다. 또한 적도환(赤道環)에는 12궁(宮)을 표기하였고, 황도환(黃道環)에는 $15^{\circ}$ 간격으로 24기(氣)를 표기하였다. 별을 표기할 때 성경에 제시한 밝기와 같이 6등급으로 나누어 별의 크기를 제작하였다. 남병길의 "성경" 별자리를 활용한 혼상 제작으로 신법 별자리의 천상(天象)에 대한 이해와 연구 모델로 활용할 수 있게 되었다.
본 논문에서는 자을 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축하는 방법을 제안한다. 기존의 자율 선형 정렬 알고리즘을 이용하여 선형 정렬 말뭉치를 구축할 경우, 두 문자열의 길이가 서로 다르면 정렬된 두 문자열(입력열과 출력열)에 모두 공백문자가 나타난다. 이 방법을 그대로 사용하면 정렬 말뭉치의 구축은 용이하나 정렬된 말뭉치를 이용하는 응용 시스템에서는 탐색 공간이 기하급수적으로 늘어날 뿐 아니라 구축된 정렬 말뭉치는 다양한 기계학습 방법에 두루 사용될 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 최소화하기 위해서 입력열에는 공백문자가 나타나지 않도록 기존의 자을 선형 정렬 알고리즘을 수정하였다. 이 알고리즘을 이용해서 한영 음차 표기 및 복원, 영어 단어의 발음 생성, 영어 발음의 단어 생성, 한국어 형태소 분리 및 복원을 위한 정렬 말뭉치를 구축하였으며, 간단한 실험을 통해, 그들의 실용성을 입증해 보였다.
To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.
우리 전통술산업의 육성은 원료농산물의 소비증대와 수입주류의 대체, 전통문화의 복원 등 다양한 의미를 가지고 있다. 즉 쌀과 잡곡, 과일, 약초 등 우리 농산물로 빛은 민속주의 재현을 통해 개방여파로 인해 남아도는 우리 농산물의 소비증대와 국민들의 건강 증진, 전통문화의 계승발전에도 기여할 수 있기 때문에 산업적 활성화의 필요성이 크다. 특히 술은 지역축제나 관광, 예술 등과 결합한 고부가가치 문화상품이 될 수 있는 만큼 그린투어리즘(green tourism)이나 농촌문화관광을 풍요롭게 하는 중요한 컨텐츠가 될 수 있을 것으로 기대된다. 우리술산업의 활성화를 위한 정책과제로는 다음을 제시할 수 있다. (1) 우리술의 맛과 향, 숙취제거 등 품질을 개선하되 특히, 젊은층과 서민들의 기호에 맞으면서도 건강기능성을 가미한 다양한 제품의 개발과 포장 및 디자인의 개선이 필요하며 이를 위해 전문연구기관을 설립하거나 한국식품개발연구원을 통한 연구개 발과 교육 훈련이 선행되어야 한다. (2) 우리술의 품질관리와 차별적 유통을 위한 브랜드화가 필요한데 이는 지방자치단체와 관련업체에서 지역에서 생산되는 술에 대해 원료나 제조방법, 생산지역 등 품질기준과 표기방법을 제도화하고, 이를 소비자들에게 알리는 방법을 강구해야 한다 (3) 시음회나 품평회, 우리술페스티벌 등 다양한 이벤트행사를 통해 우리술에 대한 부정적 이미지를 개선하고 소비를 촉진하기 위해서는 적극적인 홍보와 판매촉진이 필요하다. (4) 우리 전통술의 품질향상과 가격인하를 위해 시설현대화와 기술개발, 포장 및 디자인개선, 원료구입, 홍보 및 판매촉진 등에 소요되는 자금을 지원하고 주세 차등화 등 조세감면과 경영컨설팅 등의 지원이 필요하다. (5) 현재 국회에 계류 중인 [전통술산업육성 및 지원법(안)]를 통과시켜 제도를 정비하고, 여러 부처에 흩어져 방치되고 있는 농민주 및 민속주 관련 행정체계를 정비해야 한다.
부채널을 이용한 충돌 쌍 공격은 부채널 신호를 통해 동일한 비밀 중간 값을 확인하고, 이를 이용하여 암호 알고리즘의 비밀정보를 복원한다. CHES 2011에서 Clavier 등은 Blacklist를 활용하여 기존보다 적은 수의 평문으로 충돌 쌍 공격을 수행하였다. 하지만 Blacklist를 활용한 구체적인 방법 또는 수행 알고리즘에 대한 언급이 없고 단지 사용된 평문의 수치만 소개하였다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 충돌 쌍 공격을 위한 구체적인 방법을 소개한다. 우선 Blacklist를 활용할 수 있도록 기본적인 개념 및 용어, 표기법을 정의했으며, 이를 바탕으로 여러 가지 기법들을 제안했다. 또한 설계 시 공격 성능에 가장 큰 영향을 주는 사항에 대해 중점적으로 기술하였고, 분석을 통해 좀 더 효율적인 알고리즘을 설계함으로써 성능 향상을 꾀하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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