• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.217-223
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• 2009

모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.573-582
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• 2015

Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.407-412
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• 2019

본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.223-235
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• 2011

Performing approximate data matching has always been an intriguing problem for both industry and academia. This task becomes even more challenging when the requirement of data privacy rises. In this paper, we propose a novel technique to address the problem of efficient privacy-preserving approximate record linkage. The secure framework we propose consists of two basic components. First, we utilize a secure blocking component based on phonetic algorithms statistically enhanced to improve security. Second, we use a secure matching component where actual approximate matching is performed using a novel private approach of the Levenshtein Distance algorithm. Our goal is to combine the speed of private blocking with the increased accuracy of approximate secure matching.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권4호
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• pp.127-135
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• 1994

In this paper we propose an EWLD(Enhanced Weighted Levenshtein Distance) algorithm to organize code-string pattern matching linear array processor based on the mappting to an one-dimensional array from a two-dimensional matching matrix, and design a processing element(PE) of the processor, N PEs are required instead of NS02T in the processor because of the mapping. Data input and output between PEs and all internal operations of each PE are performed in bit-serial fashion. The bit-serial operation consists of the computing of word distance (WD) by comparison and the selection of optimal code transformation path, and takes 22 clocks as a cycle. The layout of a PE is designed based on the double metal $1.5\mu$m CMOS rule. About 1,800 transistors consistute a processing element and 2 PEs are integrated on a 3mm$\times$3mm sized chip.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.22-29
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• 2022

음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.363-372
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• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.747-754
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• 1991

In this paper, we studies the on-line recognition of handwritten character using WLD(weighted levenshtein distance) algorithm with parallelism. The Hangeul can be separated for unit of phonemes and the alphanumeric can be separated for unit of characters. And, we studies the parallelism and the concurrency of the WLD algorithm for realization of special-purpose processor. By the simulation result for 10, 000 characters in practical sentences, the recognition rate of strokes in obtained 96.57$\%$ and the separation rate for phonemes and characteristics is obtained 95.4$\%$.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.128-137
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• 2018

In the programming education, there is a great need of a teaching support system that can support the learner in the programming process regardless of the computer language due to instructor's difficulty of checking the progress of learners in real-time. Its importance is especially important in lower grade coding classes such as in K-12 education because they are not used to coding and so simple problems can be regarded as complex problems. For this, a pilot coding education support system based on Levenshtein distance algorithm which shows learners' progress to given solution in real-time was developed in order to help learners to solve complex problems easily, and the learners' motivation and self-efficacy was measured for estimating the usefulness of developed system targeting elementary school students. When the learners use the developed system, it was found that a statistically significant difference appears in the sub-factors of learning motivation compared with traditional class teaching environments. Among the sub-factors of self-efficacy, the efficacy dimension showed statistically significant difference too.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제65호
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• pp.93-103
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• 2008

In this paper, we propose a method for optimizing a multiple pronunciation dictionary used for modeling pronunciation variations of non-native speech. The proposed method removes some confusable pronunciation variants in the dictionary, resulting in a reduced dictionary size and less decoding time for automatic speech recognition (ASR). To this end, a confusability measure is first defined based on the Levenshtein distance between two different pronunciation variants. Then, the number of phonemes for each pronunciation variant is incorporated into the confusability measure to compensate for ASR errors due to words of a shorter length. We investigate the effect of the proposed method on ASR performance, where Korean is selected as the target language and Korean utterances spoken by Chinese native speakers are considered as non-native speech. It is shown from the experiments that an ASR system using the multiple pronunciation dictionary optimized by the proposed method can provide a relative average word error rate reduction of 6.25%, with 11.67% less ASR decoding time, as compared with that using a multiple pronunciation dictionary without the optimization.