문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 편집 거리 문제는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으며, 영어와 같이 1차원 문자열에 대해서는 최적해를 찾는 여러 가지 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 한글 또는 한자와 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 한글이 갖는 특징을 반영한 편집 거리를 정의하고, 한글 문자열에 대한 편집 거리를 구하는 알고리즘을 제안한다.
문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.
한글 근사 단어 검색 시스템은 사용자의 오류를 포함한 검색 질의에 효과적으로 대응할 수 있는 방법이나 검색 속도가 매우 느려서 실제 사용에 큰 어려움이 있다. 일반적으로 DNA 검색에 사용하는 서열 정렬 기법을 사용할 경우 데이터 베이스의 모든 문자열과 비교가 이루어져야 하기 때문에 많은 검색 시간이 걸리게 된다. 이것을 해결하기 위해 우리는 편집거리가 metric space를 만족하는 성질을 이용한 한글 근사단어 검색 시스템을 사용하여 실제 서열정렬을 사용하여 비교가 필요한 후보 단어를 거르게 된다. 이 한글 근사 단어 검색 시스템에서 가장 중요한 것은 기준축의 역할을 하는 Base-Pivot의 선택 방법이다. 본 논문에서는 이 Base-Pivot의 효율적인 선택방법을 실험을 통해서 분석하도록 한다.
컴퓨터가 상용화되면서 일반인들은 문서를 작성하기 위해 컴퓨터를 이용하는 방법을 자주 사용하게 되었다. 컴퓨터를 이용하여 문서를 작성하는 방법은 작성 속도가 빠르고 손의 피로가 적지만 철자오류가 발생할 확률이 매우 높다. 보통 철자오류는 발견하기 쉽기 때문에 곧바로 수정이 가능하지만, 사용자의 지식 부족 혹은 눈에 잘 띄지 않는 철자오류도 존재하기 때문에 철자오류가 존재하지 않는 문서를 작성하기 어렵다. 온라인상에서는 문서 작성에 대한 규칙 및 예절이 미비하기 때문에 철자오류에 의한 문제가 적지만 중요문서에서 발생하는 철자오류는 신뢰도 하락과 같은 큰 문제를 일으킨다. 철자오류 교정은 전문가 또한 완벽하게 수행하기 힘들기 때문에 비전문가인 일반인들을 위한 교정방법연구가 필요하다. 본 논문에서는 한글 편집거리 알고리즘을 이용해 철자오류를 교정하는 연구를 진행한다. 이전 연구를 통해 검출한 철자오류를 수집한 말뭉치 사전에서 등장하는 단어 중 철자오류 단어와 가장 유사한 단어를 발견하여 주위 단어와의 동시등장빈도를 계산하는 것으로 철자오류 교정을 수행하게 된다.
'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.
본 논문에서는 오인식된 고유명사의 후처리 방법을 제안한다. 최근 음성 인식 후처리를 위해 통계적 방법을 이용하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 하지만 고유명사의 음성 인식 후처리는 대용량의 데이터 수집에 많은 비용이 필요하므로 통계적 방법을 효과적으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 발음 변이 현상을 고려하여 편집 거리 알고리즘을 개선한 기법을 제안한다. 본 논문에서는 고유명사의 음성 오인식 교정 성능을 검증하였고, 그 결과 P@3의 결과가 비교 모델보다 55%의 성능 향상률을 보였다.
문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다
본 논문에서는 책 또는 논문을 읽을 때 중요한 부분 또는 정리해야 할 부분의 영역을 선택하면, 해당영역의 문자들을 문서편집기에 순차적으로 출력시킴으로써 수정 저장 가능하게 하여 공부한 부분을 정리하는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 원하는 영역을 손가락으로 선택하면, 손 인식 알고리즘을 적용하여 손가락 움직임을 검출하여 선택된 영역을 인식한다. 선택된 영역의 가로, 세로 거리를 펄스 수로 변환한 후 모터를 제어하여 그 위치만큼 카메라를 이동시킨다. 문자인식이 가능하도록 줌을 확대/축소하고 조정된 줌에 맞는 초점으로 근접 제어한 후, 더욱 선명한 영상을 얻기 위해 명암차이를 이용하여 미세조정을 하였다. 획득된 영상에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문서로 변환시켜서 중요 부분들을 정리케하는 한글 인식 및 편집지원 시스템을 구현하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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