• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.7
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• pp.699-707
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• 2020

With the development of deep learning technology, voice processing-related technology is applied to various areas, such as STT (Speech To Text), TTS (Text To Speech), ChatBOT, and intelligent personal assistant. In particular, the STT is a voice-based, relevant service that changes human languages to text, so it can be applied to various IT related services. Recently, many places, such as general private enterprises and public institutions, are attempting to introduce the relevant technology. On the other hand, in contrast to the general IT solution that can be evaluated quantitatively, the standard and methods of evaluating the accuracy of the STT engine are ambiguous, and they do not consider the characteristics of the Korean language. Therefore, it is difficult to apply the quantitative evaluation standard. This study aims to provide a guide to an evaluation of the STT engine conversion performance based on the characteristics of the Korean language, so that engine manufacturers can perform the STT conversion based on the characteristics of the Korean language, while the market could perform a more accurate evaluation. In the experiment, a 35% more accurate evaluation could be performed compared to the existing methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.291-295
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• 2018

한국어는 교착어적 특성이 강한 언어로, 교착어적 특성이 없는 영어 등의 언어와 달리 형태소의 수에 따라 조합 가능한 어절의 수가 매우 많으므로 어절 단위의 처리가 매우 어렵다. 따라서 어절을 더 작은 단위로 분해하는 전처리 단계가 요구되는데, 형태소 분석이 이를 위해 주로 사용되었다. 하지만 지도학습 방법을 이용한 형태소 분석 시스템은 다량의 학습 데이터가 요구되고, 비지도학습 방법을 이용한 형태소 분석은 성능에 큰 하락을 보인다. Byte Pair Encoding은 데이터를 압축하는 알고리즘으로, 이를 자연어처리 분야에 응용하면 비지도학습 방법으로 어절을 더 작은 단위로 분해할 수 있다. 본 연구에서는 한국어에 Byte Pair Encoding을 적용하는 두 가지 방법인 음절 단위 처리와 자모 단위 처리의 성능 및 특성을 정량적, 정성적으로 분석하는 방법을 제안하였다. 또한, 이 방법을 세종 말뭉치에 적용하여 각각의 알고리즘을 이용한 어절 분해를 실험하고, 그 결과를 어절 분해 정확도, 편향, 편차를 바탕으로 비교, 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.391-395
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• 1997

한국어 문법 연구에서 뿐만 아니라, 현대 언어학에서는 일반적으로 대명사들은 재귀적 대명사와 비재귀적 대명사라는 두 개의 구분된 통사 범주로 분류된다는 대명사의 이분법적 통사 분류 가설이 지배적이다. 그러나 최근 [Hertz 92ab]가 제시한 조응성의 등급(anaphoric scale)이라는 개념에 의거한 본 연구에서는 한국어 대명사들을 두 개의 구분된 통사 범주로 이분하지 않으며 오직 서로 다른 조응도(anaphoric degree)에 의해서만 구분하는 스칼라식 관점을 제안하였다. 한국어 대명사들의 조응도를 기술하기 위해 본 연구에서는 몇 가지 통사 의미적 준거 항목들을 제시하였다. 본 연구의 접근 방법은 그간 많은 연구들에 의해 밝혀진 바와 같은 대명사들의 다양하고도 이질적인 통사 의미 특성들을 자연스럽게 설명하여 줄 수 있다는 장점이 있다. 반면, 이와 같은 대명사들의 통사 의미적 다양성은 전통적인 이분법적 분류의 관점에서는 풀기 어려운 숙제로 남게 된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.41-44
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• 2004

본 논문에서는 한국어에만 나타나는 경음에 대하여 음운학적, 음향학적 특성을 고찰하고 이를 기반으로 음성인식 실험을 수행한 후 그 결과를 분석하였다. 음성인식 실험을 위하여 입력 음성을 48개의 유사음소단위 (PLU; Phoneme Likely Unit)로 레이블링을 한 후 각각의 음소군에 대하여 LPC (Liner Predictive Coding) 분해능을 증가시키면서 음소인식 및 단어인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 음소 인식 실험에서 경음군의 인식률이 가장 낮게 나타나 경음에 대한 분석이 보다 많이 필요함을 알 수 있었다. 또한 PLC의 분해 차원이 23차 일 때 경음과 전체 음소 인식률이 각각 $34.11\%,\;46.1\%$로 나타나 가장 양호함을 알 수 있었으며 단어인식 실험에서도 LPC 23차와 25차 일 때 $81.68\%,\;81.87\%$로 인식률이 가장 좋음을 알 수 있었다. 이상의 실험 결과에서 한국어의 경음은 전체 시스템의 인식 성능과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1705-1712
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• 2009

Recently, most Korean syntactic analysis systems use Dependency Grammar, because it is quite good to analysis of Korean language structures. But Dependency Grammar makes many ambiguities during syntax analysis of Korean. We implement a system which decreases many ambiguities in syntax analysis. To decrease ambiguities we suggest several methods. First, we use about 200 dependency rules, second, we suggest a new segmentation method and third, one predicate can not have more than one subject or object. Using these methods, we can reduce many ambiguities in Korean syntactic analysis.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.216-221
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• 1996

변형 규칙 기반 품사 태거는 태깅 규칙을 코퍼스로부터 자동 학습할 수 있고, 견고하며 태깅 결과를 이해하고 분석하기가 쉽다는 장점을 갖는다. 이에 최근 한국어 특성을 고려한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거가 개발되었다. 하지만 이 시스템은 오류 어절의 어휘 정보를 사용하지 않으므로 수정 가능 오류에 대한 변형 규칙이 제대로 학습되지 못하며, 변형 규칙 적용 과정에 새로운 오류를 발생시킨다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 오류 어절의 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부변형 규칙 추출을 이용한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거의 개선 방안을 제안한다. 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부 변형 규칙의 형태는 특정 문맥 C에서 어절 W의 어절 태그 ${\alpha}$를 어절 태그 ${\beta}$로 변형한다와 같다. 제안된 방법은 약 10만 어절 크기의 학습 코퍼스에서 57개의 세부 규칙을 학습하였고, 2만 어절 크기의 실험코퍼스에 적용한 결과 95.6%의 정확도를 보임으로써 기존의 변형 규칙 기반 품사 태거의 정확도를 약 15.4% 향상시켰다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.89-92
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• 2001

본 논문에서는 한국어 대용량 음성인식 시스템의 기초가 되는 자소(grapheme)가 지니는 음가를 분류하였다. 한국어 자소를 음성-음운학적으로 조음 위치와 방법에 따라 분류하여, 그 음가 분석에 관한 연구와 함께 한국어 음성인식에서 앞으로 많이 논의될 청음음성학(auditory phonetics)에 대하여 연구하였다. 한국어는 발음상의 구조와 특성에 따라 음소 분리가 가능하여 초성, 중성, 종성 자소로 나눌 수 있다. 본 논문에서 초성은 자음음소 18개, 중성은 모음 음소(단모음, 이중모음) 17개, 그리고 'ㅅ' 추가 8종성체계의 자음음소로 하였다. 청음음성학적 PLU(Phoneme Like Unit)의 구분 근거는 우리가 맞춤법 표기에서 주로 많이 틀리는 자소(특히, 모음)는 그 음가가 유사한 것으로 판단을 하였으며, 그 유사음소를 기반으로 작성한 PLU는 자음에 'ㅅ' 종성을 추가하였고, 모음에 (ㅔ, ㅐ)를 하나로, (ㅒ, ㅖ)를 하나로, 그리고 모음(ㅚ, ㅙ, ㅞ)를 하나의 자소로 분류하였다. 혀의 위치와 조음 방법과 위치에 따라 분류한 자음과 모음의 자소를 HTK를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model)의 자소 Clustering하여 그것의 음가를 찾는 결정트리를 검색하여 고립어인식과 핵심어 검출 시스템에 적용 실험한 결과 시스템의 성능이 향상되었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.6
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• pp.595-602
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• 2008

The focused word of each sentence is a help in recognizing and understanding spoken Korean. To find the method of focused word spotting at spoken speech signal, we made an analysis of the average and variance of Fundamental Frequency and the average energy extracted from a focused word and the other words in a sentence by experiments with the speech data from 100 spoken sentences. The result showed that focused words have either higher relative average F0 or higher relative variances of F0 than other words. Our findings are to make a contribution to getting prosodic characteristics of spoken Korean and keyword extraction based on natural language processing.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.33-38
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• 2016

수사구조는 텍스트의 각 구성 성분이 맺고 있는 관계를 의미하며, 필자의 의도는 논리적인 구조를 통해서 독자에게 더 잘 전달될 수 있다. 따라서 독자의 인지적 효과를 극대화할 수 있도록 수사구조를 고려하여 단락과 문장 구조를 구성하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 수사구조에 기초한 한국어 분류체계를 만들거나 주석 코퍼스를 설계하려는 시도가 없었다. 본 연구에서는 기존 수사구조 이론을 기반으로, 한국어 보도문 형식에 적합한 30개 유형의 분류체계를 정제하고 최소 담화 단위별로 태깅한 코퍼스를 구축하였다. 또한 구축한 코퍼스를 토대로 중심문장을 비롯한 문장 구조의 특징과 분포 비율, 신문기사의 장르적 특성 등을 살펴봄으로써 텍스트에서 응집성의 실현 양상과 구문상의 특징을 확인하였다. 본 연구는 한국어 담화 구문에 적합한 수사구조 분류체계를 설계하고 이를 이용한 주석 코퍼스를 최초로 구축하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1995.11a
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• pp.111-127
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• 1995

한국어 모음과 자음의 파형, 스펙트로그램을 통해 다음 사항을 중점적으로 다룬다. - 모음과 자음의 조음 및 음향적 특성, - 모음의 좁힙점과 음향적 특성, - /모음＋모음/과 /반모음＋모음/의 차이, - 자음의 조음 방법 및 조음장소에 따른 음향적 특성, - 음성환경에 따른 음향적 특성, - 유/무성에 따른 음향적 특성, - 연/경성에 따른 음향적 특성, - 동시조음에 따른 음향적 특성, - 소리의 길이 (중략)