• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.77-83
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• 2012

본 연구에서는 로봇의 자동 동화구연을 목표로 발화문장 상의 감정 파악 및 등장인물 별 다앙한 TTS 보이스 선택에 활용 가능한 발화문장의 화자 파악문제를 다룬다. 본 연구에서는 기존 규칙기반 방법론에서 많이 활용되어온 자질인 후보의 위치, 화자 후보의 주격/목적격 여부, 발화동사 존재 여부를 비롯하여 동화에 자주 나타나는 등장인물의 의미적 분류 및 등장인물의 등장/퇴장과 관련된 동사들을 추가 자질로 활용한다. 사람 및 동식물, 무생물이 모두 화자가 될 수 있는 동화 코퍼스에서 제안한 자질들을 활용하여 의사결정트리로 학습 및 검증한 결과 규칙기반의 베이스라인 방법에 비해 최대 49%의 정확도가 향상되었고, 제안한 방법론이 데이터의 변화에도 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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• pp.269-282
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• 2001

이 논문은 한국어 간접인용조사 ‘고’가 종결표지로 사용될 때 발생하는 화용적 기능을 설명한다. [묘출발화/사고(RST)의 관점에서 1인칭 화자와 3인칭 인물 사이의 관계 개념에 근거하여, 인용 정보에 대한 화자의 반응이 언어적으로 수용되는 과정에 대한 표상의 문제를 취급한다. 인용 명제에 대해 화자가 취하는 주관적 관점을 평가하기 위해 필요한 요인들을 변별하여 주고, 1인칭 화자의 내적 판단 영역이 인용의 정보 상태와 대응하기 위해 필요한 제약들을 파악한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.466-472
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• 2021

화자 전환 검출은 대화 중에 발성 화자가 다른 사람으로 바뀌는 시점을 검출하는 것을 의미한다. 이 과정에서 화자 중복, 화자 정보 표기의 부정확성, 데이터 불균형 등으로 화자가 바뀌는 순간을 검출하는 데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인식에 널리 사용되는 TIMIT 데이터를 가공하여 충분한 양의 훈련 데이터를 얻었으며, 화자가 겹치는지를 파악한 후에 화자 전환 여부를 판단하였다. 본 논문에서는 화자 겹침을 고려한 화자 전환 검출 시스템을 구축하기 위하여 다양한 접근법을 사용하여 성능을 평가하고 검증했다. 그 결과 화자 겹칩 영역을 제거하기 위해 X-Vector 구조와 유사한 형태의 검출 시스템과 화자 전환 검출 시스템을 모델링하기 위한 Bi-LSTM 모델을 제안하였다. 실험 결과 기준 시스템보다 상대적으로 각각 4.6 %, 13.8 % 성능 향상을 확인하였다. 또한, 실험 결과를 기반으로 텍스트 정보와 화자 정보 등을 고려한다면 좀 더 강인한 화자 전환 검출 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단한다.

• 인지과학
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• 제11권1호
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• pp.81-92
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• 2000

인간의 자연스러운 대화에서는 생략 현상이 빈번하게 일어난다. 생략 어구로부터 화자의 의도를 파악하는 것은 쉽지가 않다. 생략 어구 자체만 가지고는 그것의 의미와 화자의 의도를 파악하기 힘들며 이전 발화들로부터 구성된, 혹은 영역에 내재된 맥락과의 연관성을 살펴보아야 하기 때문이다. 본 연구에서는 Lambert가 제안한 3단계 계획기반 대화이해모델을 확장함으로써 한국어 대화에서 나타나는 생략 어구로부터 화자의 의도를 인식하는 모델을 제안한다. 먼저 Lambert의 모델에서 고려하지 않은, 생략 어구 형태의 발화를 통해 화자가 의도하는 담화 행위를 새로운 담화 recipe로 정의하여 추가하였다. 한국어에서는 조사가 화자의 의도를 나타내므로 이러한 특성을 이용하여 생략어구를 표층 화행으로 표현할 때, 조사 정보를 포함하여 화자의 의도 인식을 용이하게 함을 볼 수 있었다. 또한 객체와 초점화 이론을 제안하여, 생략 어구를 통해서 화자가 두 개의 계획을 비교하여 고려하는 의도를 인식할 수 있도록 했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.169-171
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• 2001

이 논문에서 논해지는 음성변환이라는 것은 어떤 화자의 음성(소스)을 다른 화자의 음성(타겟)으로 바꾸는 것이다. 이 때, 모든 음소들을 녹음해서 데이터베이스화한 음성끼리 매칭시키는 것이 아니라, 몇 번의 학습을 통하여 음색의 특징을 파악한 후 나온 변환함수를 이용하여 원래 화자의 음성을 타겟 음성으로 변환하는 시스템을 제안하고자 한다. 여기서, 음색의 특징들을 추출한 후, 변환함수를 만들기 위한 트레이닝을 위한 방법으로 Gaussian Mixture Modeling을 이용할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.263-268
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• 2023

백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.33-37
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• 2007

최근 멀티미디어 서비스는 동영상 압축 기술 및 네트워크의 발달을 기반으로 하여 다양한 응용 서비스를 제공하고 있으며, 이 중 화상 회의 시스템은 이 두 가지 기술이 효과적으로 사용된 대표적인 예이다. 원격 사용자간의 원활한 의사전달을 위해 고려된 화상회의 시스템은 효과적인 응용 서비스로 분류되고 있지만, 이러한 서비스 제공을 위한 기술을 이용하여 빈도가 훨씬 많은 일반적인 회의를 지원하는 응용서비스는 드문 편이다. 본 논문에서는 얼굴 정보와 화자 정보를 기반으로 오프라인 회의를 보조하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 소규모의 마이크와 캠을 이용하여 화자의 위치를 파악하고 캠에서 얻어진 정보를 이용하여 얼굴 영역 정보를 분석하고 인식한 후 화자 정보를 추출하여 발언자들을 추적 하여 기록하는 기능을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.282-284
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• 2012

음성 인식 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서 음성 인식 시스템이 활용되고 있다. 본 논문에서는 사용자 음성으로부터 입력된 문장의 의도를 파악하여 모바일 기기를 제어할 수 있는 시스템에 대해서 기술한다. 사용자의 의도를 파악하기 위해, 동일한 의미를 가진 문장 형태들을 LSP(Lexico Semantic/Syntactic Pattern)로 구성하였고, 이를 이용하여 입력된 문장의 의도를 파악할 수 있는 문장-의미 분석 시스템을 구현하였다. 사용자의 음성 인식은 구글 안드로이드 음성 인식 모듈을 이용하였으며, 음성 인식 모듈과 문장-의미 분석 시스템을 통해 얻어진 화자의 의도는 모바일 기기의 동작과 연결된다. 본 논문은 자연적인 음성 명령을 통해 자연스러운 모바일 제어가 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.313-323
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• 2021

본 연구는 문학 텍스트를 활용한 머신러닝 기반 가상 캐릭터(virtual character) 구현을 위해 텍스트 내의 화자 지시어가 지시하는 화자를 판별할 수 있는 규칙을 제안하는 것을 목적한다. 선행 연구에서, 본 연구자는 문학 텍스트를 기계 학습에 적용할 때, 별칭, 별명, 대명사와 같은 화자 지시어들이 특정한 분석 규칙 없이는 기계가 화자를 제대로 파악하지 못하여 학습을 제대로 수행할 수 없다는 점을 발견하였다. 본 연구는 이를 해결하는 방법으로 '화자 지시어(대명사 포함)가 지시하는 화자를 찾는 9가지 규칙'을 소개한다: 위치, 거리, 대명사, 가주어/진주어, 인용문, 화자수, 등장인물 외 지시, 복합 단어 지시, 화자명 분산이 그것이다. 문학 텍스트 내의 등장인물을 가상 캐릭터로 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 방식으로 학습 텍스트를 제공해야 한다. 본 연구자는 본 논문을 통해 제안한 화자 찾기 규칙이 문학 텍스트를 머신러닝에 활용할 때 발생할 수 있는 시행착오를 줄이고, 원활한 학습을 수행하게 하여 질적으로 우수한 학습 결과를 산출할 수 있게 해 줄 것으로 기대한다.