• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.856-868
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• 2021

Urdu is a widely spoken language in the Indian subcontinent with over 300 million speakers worldwide. However, linguistic advancements in Urdu are rare compared to those in other European and Asian languages. Therefore, by following Text Retrieval Conference standards, we attempted to construct an extensive text collection of 85 304 documents from diverse categories covering over 52 topics with relevance judgment sets at 100 pool depth. We also present several applications to demonstrate the effectiveness of our collection. Although this collection is primarily intended for text retrieval, it can also be used for named entity recognition, text summarization, and other linguistic applications with suitable modifications. Ours is the most extensive existing collection for the Urdu language, and it will be freely available for future research and academic education.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.209-214
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• 2018

Today is the era of artificial intelligence. With the development of artificial intelligence, machines have begun to impersonate various human characteristics today. Chatbot is one instance of this interactive artificial intelligence. Chatbot is a computer program that enables to conduct natural conversations with people. As mentioned above, Chatbot conducted conversations in text, but Chatbot, in this study evolves to perform commands based on speech-recognition. In order for Chatbot to perfectly emulate a human dialogue, it is necessary to analyze the sentence correctly and extract appropriate response. To accomplish this, the sentence is classified into three types: objects, actions, and preferences. This study shows how objects is analyzed and processed, and also demonstrates the possibility of evolving from an elementary model to an advanced intelligent system. By this study, it will be evaluated that speech-recognition based Chatbot have improved order-processing time efficiency compared to text based Chatbot. Once this study is done, speech-recognition based Chatbot have the potential to automate customer service and reduce human effort.

• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.15.1-15.7
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• 2019

Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.476-490
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• 2022

With the recent advances in technology, automatic speech recognition (ASR) has been widely used in real-world applications. The efficiency of converting large amounts of speech into text accurately with limited resources has become more vital than ever. In this study, we propose a method to rapidly recognize a large speech database via a transformer-based end-to-end model. Transformers have improved the state-of-the-art performance in many fields. However, they are not easy to use for long sequences. In this study, various techniques to accelerate the recognition of real-world speeches are proposed and tested, including decoding via multiple-utterance-batched beam search, detecting end of speech based on a connectionist temporal classification (CTC), restricting the CTC-prefix score, and splitting long speeches into short segments. Experiments are conducted with the Librispeech dataset and the real-world Korean ASR tasks to verify the proposed methods. From the experiments, the proposed system can convert 8 h of speeches spoken at real-world meetings into text in less than 3 min with a 10.73% character error rate, which is 27.1% relatively lower than that of conventional systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.748-750
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• 2023

Facial expression recognition technology's rapid growth and development have garnered significant attention in recent years. This technology holds immense potential for various applications, making it crucial to stay up-to-date with the latest trends and advancements. Simultaneously, it is essential to identify and address the challenges that impede the technology's progress. Motivated by these factors, this study aims to understand the latest trends, future directions, and challenges in facial expression recognition technology by utilizing text mining to analyze papers published between 2020 and 2023. Our research focuses on discerning which aspects of these papers provide valuable insights into the field's recent developments and issues. By doing so, we aim to present the information in an accessible and engaging manner for readers, enabling them to understand the current state and future potential of facial expression recognition technology. Ultimately, our study seeks to contribute to the ongoing dialogue and facilitate further advancements in this rapidly evolving field.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권3호
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• pp.47-56
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• 1999

한국어를 연속적으로 발음할 때 여러 가지 음은변동이 일어난다. 이러한 음운변동은 한국어 연속 음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문에서는 음운변동이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키는 rule-based 시스템을 제안한다. 그리고 복원 결과들은 형태소 분석되어 올바른 문자열만 생성된다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule,끝음절 종성 복원 rule, 한 음절 처리 rule에 의거하여 이루어진다. 규칙 적용 과정 중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제안하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다. 본 시스템은 규칙기반 시스템이므로 대용량의 발음열 사전이나 음소열 사전을 필요로 하지 않고 문서 기반 형태소 분석기를 그대로 이용할 수 있다는 이점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.105-115
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• 2012

본 논문에서는 휴대폰 카메라를 통해 간판영상의 한글문자를 인식한 후 오인식 된 결과를 교정하는 방법으로 인식 후보를 음소단위 분할하고 연산 가중치를 적용한 weighted Disassemble Levenshtein Distance(wDLD)를 제안한다. 제안된 방법은 인식된 문자열을 음소 단위로 분할한 후 입력 형태의 거리값을 산출하여, 가장 유사한 상호명을 데이터베이스에서 검출 한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 전국의 상호명 중 중복되는 상호명을 제거한 130만개의 상호명을 이용하여 데이터베이스 사전을 구축하였다. 또한 대표적인 문자열 비교 알고리즘인 Levenshtein Distance와 음소를 분할하여 적용한 Disassemble Levenshtein Distance 방법, 그리고 본 논문에서 제안한 인식 후보의 음소 단위 분할 방법과 연산 가중치를 적용한 weighted Disassemble Levenshtein Distance의 교정율을 비교 분석 하였다. 그 결과 제안된 weighted Disassemble Levenshtein Distance(wDLD)은 Levenshtein Distance와 Disassemble Levenshtein Distance방법에 비해 각각 평균 29.85%와 6%의 인식률의 향상을 보였다.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1999년도 공동 춘계학술대회
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• pp.69.2-69
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• 1999

No Abstract, See Full Text

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.53-63
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• 2019

모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.327-333
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• 2021

현재 우리 사회는 4차 산업혁명 시대의 발전과 이에 따른 인공지능 기술의 발달이 급속도로 진행되고 있다. 이에 국가적 차원에서 인공지능 교육 및 인재 양성에 힘쓰고 있지만, 공교육에서 인공지능 기술 자체를 활용하여 현장에 적용한 사례는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학생의 진로 상담에 활용할 수 있는 인공지능 음성 인식 기술을 활용한 텍스트 레포지토리를 설계하고 구현하였다. 그동안 진로 상담의 효과를 위해 필요한 여러 회의 상담을 하는 것에는 현실적인 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하고, 더 나아가 해당 프로그램이 교육적으로 활용될 수 있는 다양한 방안에 대해 구상해보았다. 본 연구를 통해 설계 및 구현된 인공지능 기술이 우리 학교 현장에서 활용되며 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.