• 한국음향학회지
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• 제21권5호
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• pp.471-477
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• 2002

최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.63-70
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• 2006

말뭉치(corpus)는 많은 언어 정보를 포함하고 있으며, 언어처리 및 계산언어학 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 말뭉치에 언어 정보를 부착하는 데는 많은 시간과 인력이 소요된다. 이 문제를 완화시키기 위해서 말뭉치 구축 도구가 반드시 요구된다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 부착을 위한 말뭉치 구축 도구의 설계 및 구현에 관해서 기술한다. 가장 이상적인 방법은 주석자가 전혀 개입하지 않고, 말뭉치를 구축하는 것이나 이것은 사실상 불가능하다. 따라서 대부분의 말뭉치 구축 도구는 반자동으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안된 도구도 반자동이다. 제안된 도구는 언어 분석기의 분석 결과에 내포된 오류를 효과적으로 수정할 수 있고, 또한 가능한 한 반복적인 작업을 피할 수 있으며 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 제안된 시스템을 이용해서 20어절 이상의 1만 문장에 의존구조를 부착해 보았다. 잘 훈련된 8명의 주석자들이 매일 4시간씩 2개월 동안 구축하였으며, 그 결과는 정확하고 일관성 있는 말뭉치를 구축할 수 있었으며, 작업 시간과 인력도 크게 줄일 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.144-151
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• 2020

모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.