• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.357-369
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• 2009

인터넷과 정보통신기술의 발달과 보편화로 각 업계에서는 고객의 편의증진과 함께 업무자동화 및 간소화로 비용을 절감할 수 있는 기회 요인이 되고 있다. 이로 인하여 e-비지니스에 대한 관심이 점차 늘어나고 있으며 항공사는 다양한 분야의 e-서비스를 개발적용하고 있다. 전자항공권(e-ticket)은 이미 모든 항공사에서 전면적으로 실시하고 있으며, 고객이 직접 인터넷을 통한 발권 비율이 증가하고 있어 항공사는 여행사에게 지불하는 수수료를 절약하여 이를 다시 항공권 가격을 인하하거나 추가수입에 적용하고 있다. 항공사 서비스 가운데 가장 긴 시간을 할애하는 기내서비스 가운데 무선 인터넷과 통신 그리고 오락에 적용하는 e-서비스는 항공사가 타 항공사와의 경쟁력을 높이기 위하여 서비스를 개발하고 있다. 무선주파수 인식기술인 RFID는 여객운송서비스 가운데 수하물의 분실과 파손방지를 위하여 적용하고 있으며 앞으로 다양한 서비스에 적용할 것이다. 이에 본 연구는 항공사 승객이 경험한 e-서비스요인에 따른 재구매의도와 추천의사 그리고 전체만족도에 대한 영향관계를 밝혀 업계에 도움이 되는 시사점을 찾고자 하였다. 결과로 항공사의 e-서비스는 전체 만족도에 영향을 주지만 재구의도와 추천의사는 예약발권 e-서비스만이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.221-230
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• 2008

본 논문은 현재 사용하고 있는 비행정보 시스템 전체를 연구하고 차세대 유비쿼터스 비행정보시스템을 설계하였다. 지상의 서비스에서 좌석예약, 운송, 발권과 수화물 역추적, 그리고 비행기 내에서 고객을 위한 AVOD, 게임, TV, 휴대전화, 기내 인터넷 사용과 항공사와 관제업무인 ATC, ATS, 항공교통관제업무에 대한 유비쿼터스 비행정보시스템을 연구하였다. 연구 결과를 토대로 하여 차세대 유비쿼터스 비행정보시스템과 네트워크 보안, 시스템 보안에 필요한 정보보호 시스템을 설계하였으며, 기존의 유비쿼터스 비행정보시스템과 차세대 시스템을 비교 분석하여 개선점과 차이점을 도출하였다. 본 논문의 연구결과 세계 항공 및 관련산업에 비전을 제시하고 통신효율성과 고객의 만족도 및 비행 안전성과 효율성을 확보하여 비행정보산업에 새로운 지평을 개척할 것이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.35-38
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• 2000

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로서 시스템에 적합한 음향모델과 언어모델을 작성하고 항공편 예약 태스크를 대상으로 인식실험을 실시한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 먼저 HMM의 출력확률분포의 mixture와 파라미터의 차원에 대한 정확한 분석을 통한 음향모델을 작성하였다. 또한 반복학습법으로 특정 태스크를 대상으로 N-gram 언어모델을 적용하여 인식 시스템에 적합한 모델을 작성하였다. 인식실험에 있어서는 3인의 화자가 발성한 200문장에 대해 파라미터 차원 및 mixture의 변화에 따른 음향모델과 반복학습에 의해 작성한 언어모델에 대해 multi-pass 탐색 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 25차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $81.0\%$의 인식률을 얻었으며, 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $90.2\%$의 인식률을 보여 인식률 제고를 위해서는 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복학습으로 작성한 언어모델을 이용한 경우가 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.397-400
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• 2003

본 연구에서는 KM-Net(Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법으로 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을(평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터(KLE) 452 음성 데이터와 항공편 예약관련 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 전체적으로 음소인식의 경우 평균 34-37％, 단어인식의 경우 평균 9％, 연속음성인식의 경우 평균 7-8％의 인식성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서, 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보였으며. 잡음을 부가한 음성에 대한 적응화 실험에서도 향상된 인식성능을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인한 수 있었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.3-51
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• 2017

역사적인 관점에서 지난 1924년 바르샤바 협약이 도출되어 전 세계 항공운송산업에서의 통일적인 사법적 책임을 규율하는 동안 지나치게 항공운송인 보호에 치중하면서 항공 소비자의 보호는 다소 미흡하였던 것이 사실이다. 그리고 태풍이나 폭설 등 천재지변의 사유로 항공기가 정상적으로 운항되지 못한 경우에 원칙적으로 항공운송인은 어떠한 의무나 책임도 부담하지 않는 것이 현행 국제협약이나 우리 상법의 내용이다. 하지만 최근 미국이나 유럽 등 선진국을 중심으로 이와 같이 항공사에 아무런 귀책사유가 존재하지 않는 경우에도 법규범이 적극적으로 일정한 승객 보호 의무를 항공사에게 부여하는 움직임이 나타나고 있다. 나아가 그러한 선진국의 입법은 항공기의 비정상운항이 불가항력에 기인하지 않은 경우에는 항공사에게 손해배상과 별개로 손실보상의 의무를 부과하고 있다. 이러한 역사적, 국제적인 상황 인식 하에서 우리나라도 다른 외국의 입법례를 참고하여 항공소비자 보호에 관한 제도를 정비하고 있다. 하지만 외국의 경우와 비교할 때 우리 규범은 몇 가지 아쉬운 점이 있다. 먼저 규정내용에서 항공사의 보호 혹은 배려의무를 손해배상책임과 혼용하고 있는데, 이는 항공사의 승객 보호 의무에 관한 이해의 부족에서 비롯된 것으로 보인다. 국제협약이나 상법에서 규율하는 손해배상책임은 항공운송 과정에서 발생한 개별적인 승객의 손해에 관하여 항공사의 귀책사유를 판단하여 결정된다. 하지만 보호의무와 그에 따른 보상책임은 항공사의 귀책사유와 상관없이 비정상운항으로 불편을 겪는 모든 승객에게 배려차원에서 인정되는 것이다. 또한 항공권 초과판매에 따른 비자발적 탑승거부에 관한 우리의 보상체계는 외국의 경우와 비교할 때 지나치게 낮은 수준이며, 그 보상의 범위를 대체편이 제공된 시각을 기준으로 달리 설정하는 것은 명확성의 원칙에 반할 여지가 있다. 수하물에 관해서는 유상으로 위탁한 수하물의 연착에 대한 손해발생의 여부를 묻지 아니하고 연착이라는 사실 그 자체에 따라 요금을 환불해 줄 필요가 있을 것으로 본다. 이는 수하물 연착에 따라 항공사가 필요한 모든 조치를 취하였는지 여부에 따라 책임유무가 달라지는 현행 상법이나 국제협약상의 손해배상제도와는 구별되는 배려의무의 내용이라 할 수 있다. 우리 규범상 항공사의 승객에 대한 보호의무의 면제요건인 불가항력의 내용도 재고되어야 한다. 안전운항을 위한 정비, 항공기 접속관계, 공항사정 등은 불가항력에 포함되는 것으로 보기에 부적절하거나 그 범위가 너무 포괄적이기 때문이다. 그리고 EC Regulation에 따르면 항공사의 비정상운항의 원인이 불가항력인 경우 항공사의 보상의무는 면제되지만 배려의무는 여전히 인정된다. 향후 우리나라도 적극적인 승객 배려의무의 일환으로 유럽과 같이 불가항력에 따른 비정상운항에 대해서도 항공사가 무상으로 음식물이나 숙식을 제공하는 규정의 도입을 검토해 볼 필요가 있을 것으로 본다. 나아가 항공소비자 보호의 주체가 항공사라고 하더라도 그러한 보호 의무의 이행여부를 감독하는 것은 정부기관의 몫이라고 할 수 있다. 따라서 보호의무를 충실히 이행한 항공사에게 장려책을 시행하고, 반대의 경우 벌금부과 등의 견책을 가하는 등의 적극적인 조치를 우리 정부가 취할 필요도 있다고 본다.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.62-70
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• 2000

일반적으로 통계적 언어모델의 확률을 추정하는 방법은 대량의 텍스트 데이터로부터 출현빈도가 높은 단어를 선택하여 사용하고 있다. 하지만 특정 태스크에서 적용할 언어모델의 경우 시간적, 비용적 측면을 고려할 때 대용량의 텍스트의 사용은 비효율적일 것이다. 본 논문에서는 특정 태스크에서 사용하기 위해 소량의 텍스트 데이터로부터 효율적인 언어모델을 작성하는 방법을 제안한다. 즉, 언어모델을 작성할 때 출현빈도가 낮은 단어의 빈도를 개선하기 위해 같은 문장을 반복하여 학습에 참가시키므로 단어의 발생확률을 좀 더 강건하게 하였으며 제안된 언어모델을 이용하여 3명이 발성한 항공편 예약관련 200문장에 대하여 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 반복학습에 의해 작성한 언어모델을 이용한 경우가 반복학습 적용 전에 비하여 평균 20.4%의 인식률 향상을 보였다. 또한 기존의 문맥자유문법을 이용한 시스템과 비교하여 인식률이 평균 13.4% 향상되어 제안한 방법이 시스템에 유효함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.524-533
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• 2001

연속음성인식 시스템의 실용화를 위해서 가장 중요한 것은 높은 인식 성능을 가지면서 동시에 실시간으로 인식되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 연속음성인식의 인식률 향상을 위하여 효과적인 음향모델을 구성하기 위하여 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘을 도입하여 HM-Net을 구성하고, 언어모델로서 반복학습을 이용하여 인식률 향상을 제고한다. 그리고, 기존의 연구에서 유효함이 입증된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 연속음성에 적용하여 인식 속도를 개선하고자 한다. 제안된 방법의 유효성을 확인하기 위하여, 남성 4인이 항공편 예약 관련 음성에 대하여 인식 실험을 수행하였다. 그 결과 연속음성인식률 90.9%, 단어인식률 90.7%의 높은 인식성능을 얻었으며, 적응 프루닝 알고리즘을 적용한 경우 인식성능의 저하없이 약 1.2초(전체의 15%)의 인식시간을 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.727-739
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• 2003

본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.9-15
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• 2001

본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.