• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.284-297
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• 1996

사용자가 컴퓨터와 자연스럽고 인간적으로 대화할 수 있고, 사람의 요구에 지능적인 해답을 능동적으로 제시할 수 있는 사용자 인터페이스 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 음성, 펜, 제스쳐인식 등을 비롯한 다양한 방법을 통하여 사람의 의사전달방식을 컴퓨터의 입력수단으로 구현하여 사용자 편의성을 도모하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터를 블랙박스로 하고, 표면적으로 지능형 3차원 그래픽 얼굴 에이전트와 사용자가 의사소통을 하는 사용자 인터페이스를 대상으로 하였다. 컴퓨터가 단순문제 해결을 위한 도구에서 많은 정보를 다양한 매체를 통해 제공하는 보조자의 역할을 수행하게 되었기 때문에 위의 방법은 보다 적극적인 방법이라 할 수 있다. 이를 위한 기반 기술로써 국어를 발음하는 얼굴 애니메이션을 연구하였다. 발음을 표현하기 위한 데이터로써 디지털 카메라를 사용하여 입술 운동의 특징점의 위치를 조사하였고, 모델링 시스템을 개발하여 데이터를 입력하였다. 적은 데이터로도 복잡한 자유곡면을 표현할 수 있는 B-Spline곡면을 기본데이터로 사용하였기 때문에 애니메이션을 위한 데이터의 양 또한 줄일 수 있었다. 그리고 국어음소의 발음시간 수열에 대한 입술모양의 변화를 조사하여 발음소리와 입술 움직임을 동기화 시킨 발음 애니메이션을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.582-587
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• 2020

현재까지 한국어 맞춤법 교정 Task는 대부분 규칙기반 및 통계기반 방식의 연구가 진행되었으며 최근 딥러닝 기반의 한국어 맞춤법 교정에 대한 연구가 진행되고 있다. 맞춤법 교정에서 문법적 또는 철자적으로 틀린 부분을 교정하는 것도 중요하지만 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 때 교정을 진행하지 않고 올바른 문장을 출력으로 내보내는 것 또한 중요하다. 규칙기반 맞춤법 교정기 같은 경우 문장의 구조를 흐트러트리지 않고 규칙에 부합하는 오류 부분만 고쳐낸다는 장점이 있으나 신경망 기반의 한국어 맞춤법 교정 같은 경우 Neural Machine Translation(NMT)의 고질적인 문제점인 반복 번역, 생략, UNK(Unknown) 때문에 문장의 구조를 흐트러트리거나 overcorrection(과교정) 하는 경우가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계점을 극복하기 위하여 Correct to Correct Mechanism을 제안하며 이를 통해 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 시 올바른 문장을 출력하는 성능을 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.409-414
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• 2023

최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.169-172
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• 2012

본 논문은 Facebook 사용자들이 입력한 취향 정보를 협엽 필터링을 이용하여 상품추천에 활용하는 방안에 대하여 제안한다. 또한 Facebook 취향 정보에 활용되는 정보를 토대로 임의로 수집된 사용자 취향 정보와 상품 선택 결과를 이용하여 kNN 방식과 SVM을 활용하여 본 논문이 제안한 취향정보를 분석하는 방안과 실험 결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.81-86
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• 2009

비수지 신호는 수화를 통한 의사소통을 하는 과정에 수지 신호 못지않게 중요한 정보를 제공한다. 그럼에도 불구하고 비수지 신호에 대한 연구는 수지 신호에 대한 연구에 비해 아직까지 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 비수지 신호의 특징에 대해 분석하였다. 비수지 신호를 수지 신호와 함께 재현하는 과정에는 정확도 문제와 동기화 문제가 있는데, 본 연구에서는 동기화 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 입력된 문장을 구문 분석하여 수지 신호와 비수지 신호를 결정하는 부분과 구문 분석된 결과를 바탕으로 수화 애니메이션을 위한 액션 스크립트를 생성하는 부분으로 나뉜다. 수지 신호와 비수지 신호의 연결 순서와 방식에 따라 수화의 뜻이 달라질 수 있기 때문에, 본 연구에서 다루는 비수지 신호의 동기화 문제는 수화 자동 생성에 있어서 매우 중요한 문제이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.1653-1656
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• 2000

필기체 서체 인식은 온라인 문자 인식 시스템에서 주로 사용되는 시스템이다. 또한 오프라인 문자 인식 시스템은 문자 인식에만 초점이 맞추어져 있는 상황이다. 본 논문에서는 오프라인 방식으로 기초의 문자 인식에만 머물던 시스템을 문자 익히기까지 행할 수 있는 시스템으로 확장하는 방법을 제안 하고자 한다. 이를 위해 신명조체 80포인트에 대한 표준문자패턴을 생성하고, 유사도함수를 정의하며 이를 통해 입력 문자 패턴과의 유사성을 계산하여 문자 익히기를 행하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.20-24
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• 2016

Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.300-304
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• 2016

본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.

• Journal of the Ergonomics Society of Korea
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• v.25 no.3
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• pp.33-41
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• 2006

This study empirically evaluated performance and preference of Hangul entry methods of five mobile phones through questionnaire and experiments. The questionnaire study revealed that 67% of respondents have been using SMS(short message service) more than six times a day, and that Hangul entry method is the most inconvenient thing when inputting Hangul characters. An experiment was conducted for assessing five Hangul entry methods in view of performance of entry time and errors, and subjective measures of satisfaction and preference. The results showed that Hangul entry method significantly affect objective performances as well as subjective measures at α=0.05 or 0.01. This study, in which real mobile phones were used, presented contrary result in terms of Hangul entry time, compared to the existing studies based on the conceptual models of Fitts' law or Hick-Hyman law.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.3-11
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• 1998

본 논문에서는 고품질의 얼굴 동영상과 운율이 첨가된 음성을 통합하여 자연스런 가상얼굴을 실시간으로 합성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 한글 텍스트를 입력하여, 텍스트에 따라 입모양과 음성을 합성하고, 얼굴 동영상과 음성의 동기를 맞추고 있다. 먼저, 텍스트를 음운 변화한 후, 문장을 분석하고 자모음사이의 지속시간을 부여한다. 자모음과 지 속시간에 따라 입모양을 변화시켜 얼굴 동영상을 생성하고 있다. 이때, 텍스트에 부합한 입 모양 변화뿐만 아니라, 두부의 3차원 동작과 다양한 표정변화를 통하여 자연스런 가상얼굴 을 실시간으로 합성하고 있다. 한편, 음성합성에서는 문장분석 결과에 따라 강세구와 억양구 를 정하고 있다. 강세구와 억양구를 이용하여 생성된 운율모델이 고품질의 음성합성에 필요 한 지속시간, 억양 및 휴지기를 제어한다. 합성단위는 무제한 어휘가 가능한 반음절과 triphone(VCV)의 조합이며, 합성방식은 TD-PSOLA를 사용한다.