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한국어 음성인식 플랫폼 (ECHOS) 개발 (Development of a Korean Speech Recognition Platform (ECHOS))

  • 권오욱;권석봉;장규철;윤성락;김용래;장광동;김회린;유창동;김봉완;이용주
    • 한국음향학회지
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    • 제24권8호
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    • pp.498-504
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    • 2005
  • 교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.

구문 다양성 해소를 위한 복합명사구 색인 방법 (A Method Of Compound Noun Phrase Indexing for Resolving Syntactic Diversity)

  • 조민희;정도헌
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.467-476
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    • 2011
  • 복합명사구는 단일어보다 명확한 의미를 갖기 때문에 의미적 정보처리에서 중요한 요소로 사용된다. 하지만 명사구의 표현형태의 다양성 때문에 같은 의미를 갖고 있다 할지라도 그 동일성을 판단하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 구문 다양성 해소를 위해 복합명사구 색인 방법을 제안한다. 본 연구의 최종목적은 다양한 형태로 표현된 동일한 의미의 명사구를 동일한 형태의 색인어로 표현하는 것이며, 이를 위해 다음과 같은 과정을 따른다. 먼저 복합명사구 인식을 위한 규칙 템플릿을 생성하고, 국내학술논문 집합에 적용하여 복합명사구들을 추출한다. 일반적으로 복합명사구는 특정성이 크다. 이에 이를 고려한 색인어 합성규칙을 제안하고, 추출된 명사구에 적용한다. 본 연구의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 HANTEC 2.0 테스트셋을 이용하였으며, 그 결과를 기준모델과 비교하였다. 실험과 비교를 통해 본 논문에서 제안하는 색인방법이 검색 정확률 향상에 긍정적으로 영향을 미치며, 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

단어 간 관계 패턴 학습을 통한 하이퍼네트워크 기반 자연 언어 문장 생성 (Hypernetwork-based Natural Language Sentence Generation by Word Relation Pattern Learning)

  • 석호식;작가멧;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권3호
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    • pp.205-213
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    • 2010
  • 본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

음성인식 기반 응급상황관제 (Emergency dispatching based on automatic speech recognition)

  • 이규환;정지오;신대진;정민화;강경희;장윤희;장경호
    • 말소리와 음성과학
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    • 제8권2호
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    • pp.31-39
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    • 2016
  • In emergency dispatching at 119 Command & Dispatch Center, some inconsistencies between the 'standard emergency aid system' and 'dispatch protocol,' which are both mandatory to follow, cause inefficiency in the dispatcher's performance. If an emergency dispatch system uses automatic speech recognition (ASR) to process the dispatcher's protocol speech during the case registration, it instantly extracts and provides the required information specified in the 'standard emergency aid system,' making the rescue command more efficient. For this purpose, we have developed a Korean large vocabulary continuous speech recognition system for 400,000 words to be used for the emergency dispatch system. The 400,000 words include vocabulary from news, SNS, blogs and emergency rescue domains. Acoustic model is constructed by using 1,300 hours of telephone call (8 kHz) speech, whereas language model is constructed by using 13 GB text corpus. From the transcribed corpus of 6,600 real telephone calls, call logs with emergency rescue command class and identified major symptom are extracted in connection with the rescue activity log and National Emergency Department Information System (NEDIS). ASR is applied to emergency dispatcher's repetition utterances about the patient information. Based on the Levenshtein distance between the ASR result and the template information, the emergency patient information is extracted. Experimental results show that 9.15% Word Error Rate of the speech recognition performance and 95.8% of emergency response detection performance are obtained for the emergency dispatch system.

인간과 로봇 협력작업을 위한 로봇 지능제어알고리즘 개발에 관한 연구 (A Study on Intelligent Control Algorithm Development for Cooperation Working of Human and Robot)

  • 이우송;정양근;박인만;정종교;김희진;김민성;한성현
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제20권4호
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    • pp.285-297
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    • 2017
  • This study proposed a new approach to develop an Intelligent control algorithm for cooperative working of human and robot based on voice recognition. In general case of speaker verification, Gaussian Mixture Model is used to model the feature vectors of reference speech signals. On the other hand, Dynamic Time Warping based template matching techniques were presented for the voice recognition about several years ago. We converge these two different concepts in a single method and then implement in a real time voice recognition enough to make reference model to satisfy 95% of recognition performance. In this paper it was illustrated the reliability of voice recognition by simulation and experiments for humanoid robot with 18 joints.

Heuristic-based Korean Coreference Resolution for Information Extraction

  • Euisok Chung;Soojong Lim;Yun, Bo-Hyun
    • 한국언어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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    • pp.50-58
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    • 2002
  • The information extraction is to delimit in advance, as part of the specification of the task, the semantic range of the output and to filter information from large volumes of texts. The most representative word of the document is composed of named entities and pronouns. Therefore, it is important to resolve coreference in order to extract the meaningful information in information extraction. Coreference resolution is to find name entities co-referencing real-world entities in the documents. Results of coreference resolution are used for name entity detection and template generation. This paper presents the heuristic-based approach for coreference resolution in Korean. We constructed the heuristics expanded gradually by using the corpus and derived the salience factors of antecedents as the importance measure in Korean. Our approach consists of antecedents selection and antecedents weighting. We used three kinds of salience factors that are used to weight each antecedent of the anaphor. The experiment result shows 80% precision.

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학교 교육과정 편성을 위한 오픈 소스 온라인 설문조사 시스템 Limesurvey 활용 방안 (A Study on Limesurvey in the Form of Open Source Online Survey System for Curriculum Organizing)

  • 한기순;전석주
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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    • pp.91-101
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    • 2011
  • 본 연구는 학교 교육과정 편성을 위한 학부모, 교사, 학생, 지역사회의 요구와 의견을 신속하게 파악하고, 이를 분석하여 학교 교육활동 및 운영을 효율적으로 하기 위한 온라인 설문조사 시스템 구현을 그 목적으로 한다. 온라인 설문조사 시스템은 프로그램 설치 비용이나 관리 비용을 절감할 수 있도록 오픈소스 설문조사 프로그램 Limesurvey을 기반으로 구현하도록 한다. Limesurvey는 설문조사를 위해 별도의 프로그램 개발 없이도 사용 가능하며 웹기반 템플릿 시스템 형태로 전체 디자인과 레이아웃을 제공하고 설문결과에 대한 기본적인 통계 분석 자료도 제공해 준다. 또한 Limesurvey는 웹호스팅에 간단히 프로그램을 설치하고 DB정보만을 입력하여 실행 가능하다. Limesurvey는 통계 결과를 간단히 그래프화 시킬 수 있으며 HTML, Word, Excel, CSV File, PDF 파일 형태로 저장 가능하고 SPSS나 PASW, R data등 다른 통계 처리 프로그램 위한 기본 데이터로도 저장이 가능하다. 초등학교 현장에서 교육과정 편성 기초조사 단계나 평가단계에서 활용되는 설문조사 시스템은 학교 홈페이지 운영업체나 기업에서 제공하는 상용화 프로그램을 이용하거나 회원가입을 통한 제한적인 형태의 온라인 설문조사 시스템을 운영할 수 밖에 없었다. 본 연구를 통하여 오픈소스 기반 형태의 Limesurvey 설문조사 프로그램을 운영한다면 통제처리에 대한 교사의 업무를 경감시킬 수 있으며 오프라인 수집 형태의 설문조사의 문제점을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

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화장품 앱에서 가상 메이크업 템플릿과 메이크업 룩과의 관계에 관한 연구 (A Quantitative and Qualitative Study on Virtual Makeup of Instant Beautifying Application - Focus on Color and Shape)

  • 오승현;전창림
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.1653-1662
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    • 2018
  • 본 연구는 화장품 앱이 제공하는 가상 메이크업 템플릿과 메이크업 룩의 관계를 조사하였다. 한국의 20대 및 30대 여성 34명을 대상으로 설문조사한 결과, 19개 가상 메이크업 템플릿중 'Bella', 'Hilary', 'Cara' 등 3개를 가장 선호하며, 이에 상응하는 메이크업 룩은 각각 '섹시', '클래식', '내추럴'인 것으로 조사되었다. 전문가의 정성적 평가와 통계적 분석에 의한 정량적 평가를 통해 이들은 메이크업 템플릿과 유사한 메이크업 룩을 선호하고, 전반적으로 고명도의 연한 피부색과 중명도의 밝은 입술색을 선호하는 것으로 분석되었다.

화소 기반 형태분석 방법을 이용한 경도인지장애 환자의 회백질 용적감소의 정량적 분석 (A Voxel-Based Morphometry of Gray Matter Volume Reduction in Patients with Mild Cognitive Impairment)

  • 유보은;한창태;이창욱;홍승철;임현국
    • 생물정신의학
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    • 제18권4호
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    • pp.232-238
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    • 2011
  • Objectives Optimized voxel based morphometry (VBM) has been increasingly applied to investigate differences in the brain morphology between a group of patients with mild cognitive impairment (MCI) and control subjects. Optimized VBM permits comparison of gray matter (GM) volume at voxel-level from the entire brain. The purpose of this study was to assess the regional GM volume change measured by optimized VBM in MCI subjects compared to controls. Methods Twenty patients with MCI and 20 control subjects with normal cognition were recruited for this study. We applied the optimized VBM protocol to the image data including study-specific template and the modulation of the data with the Jacobian determinants. GM volume differences between the MCI subjects and the control subjects and their correlations with the neuropsychological performances were investigated. Results Optimized VBM analysis revealed GM volume reduction in hippocampus, precentral gyrus, insula and parietal operculum in the MCI group compared to the control group (family wise error corrected p < 0.05). Korean version of the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's disease (CERAD-K) word list recall scores were significantly correlated with the GM volumes of hippocampus, precuneus and posterior cingulate in the MCI group (FWE corrected p < 0.05). Conclusions The results confirm previous findings of atrophic changes in medial temporal lobe and parietal lobe in the MCI group and suggest that these abnormalities may be related with cognitive decline and prognosis in patients with MCI.