• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.75-86
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• 2006

일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1039-1045
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• 1994

The speech recognition systems using VQ have usually the problem decreasing recognition rate, MSVQ assigning the dissimilar vectors to a segment. In this paper, applying One-stage DMS/DP algorithm to the recognition experiments, we can solve these problems to what degree. Recognition experiment is peformed for Korean DDD area names with DMS model of 20 sections and word unit template. We carried out the experiment in speaker dependent and speaker independent, and get a recognition rates of 97.7% and 81.7% respectively.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11S호
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• pp.3399-3409
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• 1999

Information filtering for internet search, in which new information retrieval environment is given, is different from traditional methods such as bibliography information filtering, news-group and E-mail filtering. Therefore, we cannot expect high performance from the traditional information filtering models when they are applied to the new environment. To solve this problem, we inspect the characteristics of the new filtering environment, and propose a semantic-based filtering model which includes a new filtering method using WordNet. For extracting keywords from documents, this model uses the SDCC(Semantic Distance for Common Category) algorithm instead of the TF/IDF method usually used by traditional methods. The world sense ambiguation problem, which is one of causes dropping efficiency of internet search, is solved by this method. The semantic-based filtering model can filter web pages selectively with considering a user level and we show in this paper that it is more convenient for users to search information in internet by the proposed method than by traditional filtering methods.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제57호
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• pp.139-152
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• 2006

In this paper, we present a phrase break prediction method using CRF(Conditional Random Fields), which has good performance at classification problems. The phrase break prediction problem was mapped into a classification problem in our research. We trained the CRF using the various linguistic features which was extracted from POS(Part Of Speech) tag, lexicon, length of word, and location of word in the sentences. Combined linguistic features were used in the experiments, and we could collect some linguistic features which generate good performance in the phrase break prediction. From the results of experiments, we can see that the proposed method shows improved performance on previous methods. Additionally, because the linguistic features are independent of each other in our research, the proposed method has higher flexibility than other methods.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권10호
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• pp.1301-1308
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• 2001

이 논문에서는 기존의 number-theoretic 순환함수와 연계된 word-theoretic 순환함수 및 술어(predicates)들의 Grzegorzyk 클래스를 논한다. 특히 small 클래스 $\xi\sum{n}$($n\leq2$)에서의 특성은 그에 대응하는 number-theoretic small 클래스 $\xi\sum{n}$과는 매우 틀린 특성을 보인다 [2]. 흥미 있는 문제 중의 하나인 $\xi\sum{0}$ 등급에서의 동치문제는 undecidable 임을 증명한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제6권2호
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• pp.171-185
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• 2002

I claim that the asymmetry of locality effects in wh-questions involving Complex Noun Phrase Island in Korean follows from the proposal for the asymmetric mode of scope taking between way (why) and the other wh-words in Korean as laid out in Choi (2002). 1 will show that the present proposal is superio. to the LF pied-piping approach in Nishigauchi (1990) and WH-structure pied-piping in von Stechow(1996) in that it does not have the fatal problem of wrong semantics in Nishigauchi and Subjacency violation problem in von Stechow. The crossed reading in examples involving Wh-island has an interesting implication for the mechanism of unselective binding, suggesting that Heim's (1982) quantifier indexing mechanism, which requires the local unselective binding of the indefinite by the unselective binder, may be too strong.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.165-172
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• 2010

어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1588-1597
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• 1996

본 논문은 한국어 어휘 중의성 해소(lexical disambiguation)에서 어휘 확률 (lexical probability) 평가방법에 대해 기술하고 있다. 통계적 접근 방법의 어휘 중 의성 해소에서는 일반적으로 말뭉치(corpus)로부터 추출된 통계 자료에 기초하여 어 휘 확률과 문맥 확률(contextual probability)을 평가한다. 한국어는 어절별로 띄어 쓰기가 이루어지므로 어절 단위로 어휘 확률을 적용하는 것이 바람직하다. 하지만 한 국어는 어절의 다양성이 심하기 때문에 상당히 큰 말뭉치를 사용하더라도 어절 단위 로는 어휘 확률을 직접 평가할 수 없는 경우가 다소 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 어휘 분석 측면에서 어절의 유사성을 정의하고 이에 기반을 둔 한국어 어휘 확률 평가 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어떤 어절에 대해 어휘 확률 을 직접 평가할 수 없는 경우 이와 어휘 분석이 유사한 어절들을 통해 간접적으로 평 가한다. 실험결과 제안된 접근방법이 한국어 어휘 중의성 해소에 효과적인 것으로 나 타나고 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권5호
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• pp.259-266
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• 2014

In this paper, we propose a novel technique for noise robust automatic speech recognition (ASR). The development of ASR techniques has made it possible to recognize isolated words with a near perfect word recognition rate. However, in a highly noisy environment, a distinct mismatch between the trained speech and the test data results in a significantly degraded word recognition rate (WRA). Unlike conventional ASR systems employing Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and a hidden Markov model (HMM), this study employ histogram of oriented gradient (HOG) features and a Support Vector Machine (SVM) to ASR tasks to overcome this problem. Our proposed ASR system is less vulnerable to external interference noise, and achieves a higher WRA compared to a conventional ASR system equipped with MFCCs and an HMM. The performance of our proposed ASR system was evaluated using a phonetically balanced word (PBW) set mixed with artificially added noise.