• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.9-21
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• 2003

본 논문에서는 한국어 번역문과 영어 원문으로 구성된 병렬 코퍼스로부터 자동으로 외래어 표기 사전을 구축하는 시스템을 제안한다. 구축 시스템은 첫 단계로 한국어 문서에서 명사를 추출하고, 두 번째 단계에서 추출된 명사 중 언어 모델에 근거하여 외래어만을 추출한 후, 마지막 세 번째 단계에서 확률적 정렬 방법을 이용하여 외래어에 대응되는 영어를 추출한다. 특히, 외래어는 한국어 어미나 조사가 붙어서 같이 쓰이기 때문에, 한국어 어절 내에서 정확하게 외래어 부분만을 분리하기 위해, 병렬 코퍼스 내에 존재하는 대응 영어 단어 정보를 활용하였다. 또, 문자체계가 다른 두 단어를 같은 문자로 변환하지 않고 직접 음운 유사도를 비교할 수 있도록 했다. 실험 결과, 성능은 전처리 단계인 한국어 미등록어 및 외래어 추정에 영향을 많이 받았고, 수작업으로 전처리를 한 모델 중 가장 성능이 높은 것은 재현률 85.4%, 정확률 91.0%를 보였고, 전 과정을 자동으로 한 모델중에서는 재현률 68.3%, 정확률 89.2%를 보였다.

• 영어영문학
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• 제55권1호
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• pp.129-152
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• 2009

The paper aims to prove symmetries of the left and right edges of a morphological unit through the analysis of English blends. Blends are the words derived from two existing words by snipping the middle parts out and putting the rest together, such as smog (

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.445-452
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• 2002

한영 혼용문에서 번역된 전문용어 등을 사용할 때, 이해를 돕기 위해 그 뒤의 괄호 안에 원어 풀이를 함께 쓰는 경우가 많다. 본 논문에서는 괄호가 사용된 구가 대역어구 관계인지를 판단하고, 어느 범위까지 대역어구인지를 기본사전을 이용하여 확률적으로 계산하고 인식하는 방법을 제시한다. 특히, 사전에 표제어로서 혹은 대역어로서 존재하지 않는 단어들을 처리하기 위해 음운유사도 일치, 대역어 부분일치의 방법과 복합어 처리를 위해 부분일치 방법을 새로 제안하였다. 각 방법들을 단계별로 실험하여 0.4F값$(\alpha$를 0.4로 설정한 F값)으로 측정한 결과, 기본 실험 방법인 사전 대역어 완전일치방법의 경우 23.8%인데 비해, 대역어 부분일치와 음운유사도 일치를 흔합한 방법이 75.9%, 복합어 처리를 추가한 방법이 77.3%의 값을 보여 성능이 최고 3.25배 향상되었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.17-24
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• 1997

조사에 따르면 한글 문서에서 사용되는 단어 중 외래어 또는 영어가 포함된 단어가 약 26%정도를 차지하고 있으며, 이는 정보검색의 중요 색인어로 사용된다(권윤형 1996). 그러나 이들 단어들은 서로 같은 단어인데도 영어로 표기되기도 하고 이형의 외래어들로 표기되기도 하여, 정보검색의 효율을 떨어뜨리고 있다. 본 논문에서는 영어 단어와 그에 대응되어 표기되는 외래어들을 찾기 위한 한 단계로서, 영어를 한글로 음차(transliteration)하여 자동표기하는 통계적 모델을 제안하고 실험한다. 제안된 모델은 통계적 기계번역 방식과 그의 한 방법인 문서 정렬(text alignment) 방식에 근거하고 있다. 특히 이 모델에서는 효과적으로 발음의 단위를 분리한 다음 정렬을 하여. 전체적인 계산량을 줄이고 성능도 향상시켰다. 음차표기는 피봇방식과 직접방식의 두가지로 구현하였다. 피봇방식은 영어에서 발음을 생성한 후, 그 발음을 다시 한글로 표기하는 방식이고, 직접방식은 직접 영어 단어에서 한글 표기로 포기하는 방식이다. 두 방식을 제안된 모델을 이용하여 비교 테스트한 결과 직접방식이 보다 정확하게 표준 외래어로 표기하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.37-40
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• 2003

This paper presents the preliminary result of the automatic pronunciation scoring for non-native English speakers, and shows the developmental process for an English speech recognizer for the educational and evaluational purposes. The proposed speech recognizer, featuring two refined acoustic model sets, implements the noise-robust data compensation, phonetic alignment, highly reliable rejection, key-word and phrase detection, easy-to-use language modeling toolkit, etc., The developed speech recognizer achieves 0.725 as the average correlation between the human raters and the machine scores, based on the speech database YOUTH for training and K-SEC for test.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.17-20
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• 2005

The purpose of this project is to develop a device that can automatically measure pronunciation of English speech produced by Korean learners of English. Pronunciation proficiency will be measured largely in two areas; suprasegmental and segmental areas. In suprasegmental area, intonation and word stress will be traced and compared with those of native speakers by way of statistical methods using tilt parameters. Durations of phones are also examined to measure speakers' naturalness of their pronunciations. In doing so, statistical duration modelling from a large speech database using CART will be considered. For segmental measurement of pronunciation, acoustic probability of a phone, which is a byproduct when doing the forced alignment, will be a basis of scoring pronunciation accuracy of a phone. The final score will be a feedback to the learners to improve their pronunciation.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2013

통계기반 기계번역 시스템 (SBMT system)은 기계번역시스템 중에서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이다. 통계기반 기계번역은 대용량의 말뭉치를 사용할 수 있어 특정 언어 쌍에 제한을 덜 받아 모델을 자동으로 학습할 수 있으며 다른 언어에 일반화하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 영어와 한국어 간 통계기반 기계번역에 있어서는 어순의 차이로 인한 문제를 해결할 필요성이 여전히 남아 있다. 이에 본 연구에서는 영어와 한국어 간 이중언어 말뭉치를 구축하고 통계기반 기계번역 훈련 시스템인 Moses 에 기반하여 구현한 베이스 시스템을 이용하여 이중언어 간 어순처리 및 단어정렬의 최적화 방안을 연구하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.1-13
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• 2009

도로전광표지(VMS;Variable Message Sign)는 지능형교통시스템의 세부시스템중 하나로 도로이용자에게 실시간으로 교통정보를 제공하여 교통흐름을 원활하게 하는 기능을 가지고 있다. 그러나 현재 고속도로 구간의 VMS운영현황을 조사한 결과, 현시운영측면에서 메시지판독횟수가 정의되지 않아 적정현시운영에 어려움이 있으며, 정보제공측면에서 VMS 설치구간의 특성고려가 미흡하여 운전자의 혼란을 유발시키는 문제점이 드러났다. 세부적으로 문안표출시 글자체(Font), 표출전환방식, 정렬방식, 표출메시지 구성의 통일성이 결여되어 있고 불필요한 단어사용과 통일되지 않은 동일의미의 여러 용어를 사용하는 등 효과적인 정보전달체계에 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 이에 본 연구는 VMS 운영관련지침 및 연구분석결과를 토대로 VMS 설치위치별 요구기능과 적정현시수의 정의 등의 효율적인 표출방안을 수립하였다. 세부표출방안으로 제공글자체, 메시지 전환방식, 정렬방식을 통일하였고, 운전자의 직관적인 메시지 판독이 가능하도록 상황별로 표출색상을 정의하였다. 본 연구에서 제시한 개선안의 평가를 위해 일반운전자들을 대상으로 기존안과 개선안의 선호도평가와 통계분석을 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.747-750
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• 2008

본 연구는 온톨로지, 자연어 처리, 메타데이터 등의 시맨틱 웹 기반 기술들을 이용하여 시맨틱 웹 응용을 위한 전체적인 기술 적용과 그의 활용에 목적을 두고 있다. 이를 위해 OWL을 기반으로 조직이나 기관의 지식 주제별 도메인 온톨로지와, 기존 워드넷(WordNet)이나 더브린 코어 메타데이터(Dublin Core Meta Data)와 조직에 정의된 데이터베이스의 스키마를 MDR로 구축하여 상호 연결하여 온톨로지가 갖는 지능적 추론과 규칙 서비스와 표준화된 메타데이터의 결합 방법을 제공한다. 이는 기존에 온톨로지와 메타데이터의 재활용과 연결(Alignment)에 있어 연구적으로 높은 가치가 있다. 그리고 조직의 사용자가 문서를 작성할 때 문서의 내용에 대해 자연어 처리 기술과 온톨로지의 기술을 이용해 적합한 용어나 메타데이터를 자동으로 제공하여 작성된 문서의 공유와 재사용성을 높이고, 작성된 문서를 XML 형식으로 구성되는 XML 기반 지능 문서 데이터베이스(XMB Based Intelligent Document Database)에 저장하여 유사한 문서를 작성하거나 사용할 필요가 있는 사용자에게 문서 등록과 검색 에이전트(Document Registry and Retrieval Agent)를 통해 이러한 제공하여 문서 지식의 사유화를 최소화 하고, 유사 문서의 재작성과 또는 특정 문서의 작성에 필요한 시간이나 경비를 줄이게 된다. 또한 웹상이나 PDA 같은 개인 휴대장치를 통해서도 서 등록과 검색 에이전트를 통해 문서를 검색하고 사용할 수 있게 한다면 언제 어디서나 해당 서비스를 활용하는 유비쿼터스와 시맨틱 웹의 실질적 응용을 거둘 수도 있으리라 사료된다.