본 논문은 기계번역 시스템의 성능평가를 위한 '핵심어 전달율 측정' 방안에 대해서 기술한다. 기계번역 시스템의 성능평가는 두 가지 측면으로 고려될 수 있다. 첫 번째는 객관적인 평가로 IBM에서 주창한 BLEU score 측정이나 NIST의 NIST score 측정이 그 예이다. 객관적인 평가는 평가자의 주관적인 판단이나 언어적인 특성을 배제한 방법으로 프로그램을 통해 자동으로 fluency와 adequacy를 측정하여 성능을 평가한다. 다음은 주관적인 평가이다. 주관적인 평가는 평가자의 평가를 통해 번역의 품질을 평가하는 방법이다. 주관적 평가 방법의 대표적인 것으로는 NESPOLE이나 LDC가 있다. 주관적인 평가는 평가자의 정확한 판단으로 신뢰할만한 성능평가 결과를 도출하지만, 시간과 비용이 많이 들고, 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 번역대상 문장에서 핵심어를 추출하고, 그 핵심어가 기계번역 시스템의 수행결과에 전달된 정도를 자동으로 측정하는 새로운 평가방법인 '핵심어 전달율 측정' 방안을 제안한다. 이는 성능평가의 비용과 시간을 절약하고, 주관적 평가와 유사한 신뢰성 있는 평가결과를 얻을 수 있는 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 기대한다.
교착어인 한국어를 대상으로 대용량의 대화체 어휘를 포함하는 연속 음성을 인식하는 데에는 인식단위를 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 어절이나 형태소를 사용하는 기존의 음성인식 시스템에서의 난점을 해소하고 새로운 인식단위인 의사형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기와 태거를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 인식의 출력을 인식의 다음 단계인 언어처리부의 처리단위와 일치시킬 수 있으므로 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 일반 형태소를 대상으로 하는 시스템과 동일한 수준의 성능을 보였다.
농아는 청각장애인과 언어장애인을 말하며 청각장애인과 언어장애인은 음성으로 의사소통하는 것에 어려움이 있기 때문에 수화나 구화 등을 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 모든 사람들이 사용하는 통신 수단이 아니기 때문에 수화를 알지 못하는 사람과의 의사소통하는 데 있어 한계가 생길 수밖에 없다. 본 논문에서는 장애인과 비장애인이 어려움 없이 의사소통할 수 있는 수단으로 지화 번역 시스템을 제안하고 설계 및 구현하였다. 립 모션으로 지화를 인식하였고 인식률을 높이기 위해 머신 러닝 기술을 이용하여 지화 데이터를 스스로 학습시켰다. 구현 및 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘 적용으로 인식률 개선이 이뤄졌음을 확인하였다.
Purpose: The aim of the study was to develop a Korean version of an ICF e-Learning tool (KICF e-Learning tool). Methods: The process of translation and adaptation of the ICF e-Learning tool was followed: two translators developed the Korean versions independently, and a consensus version of the translation was then produced. An expert committee, which was composed of five experts from physiotherapy, occupational therapy, speech pathology, and social welfare, reviewed the consensus Korean version to make a beta version of the tool. A field test was conducted to determine if the Korean version of the tool was easy to understand and suitable to use in ICF learning. Feedback from the field test were used for the final adaptation of the KICF e-Learning tool. Results: One-hundred and twenty-six volunteers (40 males and 76 females) were invited to examine the KICF e-Learning tool. The participants reported various levels of ICF knowledge from none to very good. Forty-eight participants reported no knowledge of ICF. The majority of participants (n=84) reported that Korean terms or expression in the tool were easy to understand and one-hundred fourteen participants would recommend the tool to another person. The Korean cases would be helpful for a Korean audience to study the ICF using the tool. Conclusion: The KICF e-Learning tool was developed and is ready for use by the public for the consistency of ICF education. On the other hand, development of an advanced module will be needed.
대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.
The present study investigates the so-called frequency inheritance effect in word production. According to some earlier studies (e.g. Jescheniak & Levelt, 1994), retrieval of a low-frequency homophone benefits from its high-frequency homophone twin, and more specifically word-retrieval RT is determined by the frequency of the phonological form of the word (sum of homophone frequencies) rather than the frequency of the specific word. This result, however, has been challenged by later studies (e.g. Caramazza et al., 2001) and one possible resolution is that languages differ in the extent to which the inheritance effect occurs. Two experiments are reported to test whether the frequency inheritance effect depends on the target language, namely, if a language such as Korean with relatively many homophones tend not to show frequency inheritance, which is compared with the language with fewer homophones such as Dutch and German (Jescheniak & Levelt, 1994; Jescheniak et al., 2003). Experiment 1 was picture naming, and Experiment 2 used an English-to-Korean translation task. In both experiments, the homophones were actually slower than the low-frequency controls, suggesting that there was no evidence for the inheritance effect. These results imply that the issue of whether specific word or homophone frequency determines production can be properly assessed by taking into account the language-specific nature of the lexicon such as the percentage of the homophone words in that language.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 영한 기계번역을 위한 예제기반 기계번역에서 예제 문장의 비교를 위한 척도에 관한 것으로 주어진 질의 문장과 가장 유사한 예제 문장을 찾아내는데 사용되는 유사성 척도를 제안한다. 제안하는 척도는 편집거리 알고리즘에 기반을 둔 것으로 표면어가 일치하지 않는 단어에 대해 기본적으로 단어의 표제어 정보와 품사 정보를 이용하여 유사도를 계산한다. 편집거리 척도는 비교 단위의 순서에 의존적이기는 하지만 순서만 일치하면 동일한 유사성 기여도를 갖는 것으로 판단하기 때문에 완전 문맥을 반영하지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 완전 문맥 반영을 위해 추가적으로 이들 정보 외에 일치하는 단위 정보를 갖는 연속된 단어들에 대해 연속 정보를 반영한 문맥 가중치를 제안한다. 또한 비유사성 정도를 의미하는 척도인 편집거리 척도를 유사성 척도로 변경하고, 문맥 가중치가 적용된 척도를 문장 비교에 적용하기 위하여 정규화를 수행하며, 이를 통하여 유사도에 따른 순위를 결정한다. 또한 언어적 정보를 이용한 기존 방법류들에 대한 일반화를 시도하였으며, 문맥 가중치가 적용된 척도의 우수성을 증명하기 위해 일반화된 기존 방법류들과의 비교 실험을 수행하였다.
음성 인식 시스템의 개발을 위해서는 음성 데이터베이스구축이 중요한 과제의 하나로서, 많은 시간과 노력이 요구된다. 개별적인 음성데이타베이스 구축에 따른 중복 투자를 줄이고 다양한 인식 알고리듬의 성능 비교와 국내 음성 인식 기술의 발전을 위해서는 벤치마크 시험을 위한 공통의 음성 데이터베이스가 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술원 통신연구실에서 제작한 한국어 음성 데이터베이스에 관하여 기술한다. KAIST 음성데이타베이스는 자동통ㅇ역을 N이한 무역 상담과 관련되 3,000 단어 규모의 연속어를 비롯하여, 가변 길이 연결 숫자음, phoneme-balanced 75 고립단어, 지역명 관련 500 고립단어, 한국어 아-세트로 구성되어 있다. 이 음성 데이터베이스의 구축을 위하여 사용된 태스크선정 절차, 녹음 방법, 규격, 및 기대효과 등 세부사항을 기술한다.
The purpose of this paper is to show that the current notation of Japanese proper names in Korean has some problems. It cannot represent the different sounds between the voiced and voiceless. The purpose of this paper is also to give a more correct notation which is coherent and efficient. After introducing some general knowledge about the phonemes of Japanese language, I measured the Voice Onset Time of the stops[k, t] at the beginning, in the middle and at the end of a word, and compared the spectrogram of affricates with that of fricatives. In conclusion, Japanese voiceless [k, t ,$t{\int}$] should be written as [ㅋ,ㅌ,ㅊ] and voiced [g, d $d_3$] as [ㄱ,ㄷ,ㅈ] and the affricate[ts] as[ㅊ] in Korean.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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