• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.27-36
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• 2016

Recognition of grapheme is a very important process in the recognition within 'Hangul(Korean written language)' letters using phoneme recognition. It is because the success or failure in the recognition of phoneme greatly affects the recognition of letters. For this reason, it is reported that separation of phonemes is the biggest difficulty in the phoneme recognition study. The current study separates and suggests the new phonemes that used the connective elements that are helpful for dividing phonemes, recommends the features for recognition of such suggested phonemes, databases this, and carried out a set of experiments of recognizing phonemes using the suggested features. The current study used 350 letters in the experiment of phoneme separation and recognition. In this particular kind of letters, there were 1,125 phonemes suggested. In the phoneme separation experiment, the phonemes were divided in the rate of 100%, and the phoneme recognition experiment showed the recognition rate of 98% in recognizing only 14 phonemes into different ones.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.124-134
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• 1996

Korean has a large set of characters, and has a two-dimensional formation: each character is composed of graphemes in two dimensions. Whereas connections between characters are rare, connections inside a grapheme and between graphemes happen frequently and these connections generate many cursive strokes. To deal with the large character set and the cursive strokes, using the graphemes as a recognition unit is an efffective approach, because it naturally accommodates the structural characteristics of the characters. In this paper, we propose a grapheme-based on-line recognition method for cursive korean characters. Our method uses a TDNN recognition engine to segment cursive strokes into graphemes and a graph-algorithmic postprocessor based on korean grapheme composition rule and viterbi search algorithm to find the best recognition score path. We experimented the method on freely hand-written charactes and obtained a recognition rate of 94.5%.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.601-606
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• 2019

본 논문에서는 한국어 음성인식기 음향모델의 출력단위로 문자소를 제안한다. 제안하는 음성인식 모델은 한글을 G2P(Grapheme to Phoneme)과정 없이 초성, 중성, 종성 단위의 문자소로 분해하여 음향모델의 출력단위로 사용하며, 특별한 발음 정보를 주지 않고도 딥러닝 기반의 음향모델이 한국어 발음규정을 충분히 학습해 낼 수 있음을 보인다. 또한 기존의 음소기반 음성인식 모델과의 성능을 비교 평가하여 DB가 충분한 상황에서 문자소 기반 모델이 상대적으로 뛰어난 성능을 가진다는 것을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.97-105
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• 2017

This study is the realization study recognizing the Korean gothic printing letter. This study defined the new grapheme by using the connection ingredient and had the graphemes recognized by means of the feature dots of the isolated dot, end dot, 2-line gathering dots, more than 3 lines gathering dots, and classified the characters by means of the arrangement information of the graphemes and the layers that the graphemes form within the characters, and made the character database for the recognition by using them. The layers and the arrangement information of the graphemes consisting in the characters were presumed by using the weight center position information of the graphemes extracted from the characters to recognize and the information of the graphemes obtained by vertically exploring from the weight center of each grapheme, and it recognized the characters by judging and comparing the character groups of the database by means of the information which was secured this way. 350 characters were used for the character recognition test and about 97% recognition result was obtained by recognizing 338 characters.

• 아동학회지
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• 제26권4호
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• pp.145-155
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• 2005

This study was carried out to reveal Hangul acquisition processes in Korean-Chinese children who grow in a horizontal bilingual environment. In this experiment Grapheme substitution/deletion tasks and sensible/non-sensible Kulja reading tasks were administered to 3-, 4-, 5- and 6-year-old Korean-Chinese children growing up in a bilingual environment. Results were that Korean-Chinese children showed similar patterns of Hangul acquisition processes to Korean children but acquired grapheme-phoneme(G-P) correspondence earlier than Korean children. Hangul acquisition rates were 41.7%, 45.7%, 53% and 92.7% at age 3, 4, 5 and 6, respectively. Both Korean-Chinese and Korean children showed higher sensitivity for the final consonant than for the initial and middle consonants. Correlation between phoneme perception and reading was only significant among 6-year-olds in non-sensible Kulja reading tasks. Training in transforming ideographic Chinese to a phonetic system could effect early acquisition of G-P correspondence in Korean-Chinese children.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.499-511
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• 2016

음운인식은 구어의 기본 단위인 말소리를 지각하고 조작하는 능력으로, 이것은 이후 문자습득에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 문자의 기본 단위인 철자에 대한 지식이 반대로 음운인식에 영향을 준다고 주장한다. 본 연구에서는 5, 6세 아동을 대상으로 철자표상 과제와 말소리분절 과제를 실시한 후, 두 과제 수행력 간 상관관계, 철자표상 상위집단과 하위집단 간 말소리분절 과제의 정반응 점수, 그리고 오류유형을 비교 분석하였다. 그 결과 철자표상 과제와 말소리분절 과제 수행력은 자소-음소 일치 단어에서는 양의 상관, 불일치 단어에서는 음의 상관을 보였다. 자소-음소 일치 단어의 경우 두 집단 간 말소리분절 수행력에 차이가 없었지만, 자소-음소 불일치 단어의 경우 하위집단이 상위집단보다 말소리분절 수행력이 유의하게 좋았다. 두 집단 모두에서 가장 많이 나타난 오류는 철자화 오류였고, 이러한 경향은 상위집단에서 두드러졌다. 본 연구는 철자를 배우기 시작한 직후부터는 아동들이 말소리분절 과제 수행에 철자지식을 활용하고 있음을 시사한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제46호
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• pp.51-64
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• 2003

In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method for Korean using a hybrid method with a phonetic pattern dictionary and CCV (consonant vowel) LTS (letter to sound) rules, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method. The probabilistic method atone usually suffers from performance degradation due to inherent data sparseness problems. So we adopted tree-based error correction to overcome these training data limitations.

• 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.67-81
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• 2008

The accuracy rate of P2G (Phoneme-to-Grapheme) is one of the important factors determining the quality of unlimited voice recognition (VR) systems. Few studies were, however, conducted to reduce ambiguities of a phoneme string which can be segmented into a variety of different linguistic units (i.e. morphemes, words, eo-jeols), thus be transformed into more than one grapheme string. This paper is a preliminary research for building a large knowledge base of those homonymic & heterographic units(HHUs), which will provide unlimited Korean VR systems with more accurate P2G information. This paper analyzes 2 main factors generating HHUs: (1) boundary determination of the prosodic unit; (2) its segmentation into linguistic units. In this paper, linguistic characteristics determining variable boundaries of a prosodic unit are investigated, and the ambiguity types of HHUs are classified in accordance with their morphological and syntactic structures as well as with the phonological rules governing them.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.784-787
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• 2006

본 논문에서는 한글 인쇄체 문자의 자소를 비선형적으로 분리하는 방법을 제안한다. 자소 분리 대상 문자는 자소의 조합 방식에 따라 6개의 형식으로 분류한다. 인쇄체 한글의 6형식 분류를 위해 그레이 레벨의 문자 이미지로부터 망 특성과 수직 수평 투영 기법을 이용해 특징을 추출하고, 오류 역전파 기법을 이용하여 분류를 시도한다. 분류된 문자 형식을 기반으로 분리 후보 영역을 지정하고, 이 영역을 기반으로 다단식 그래프 탐색 알고리즘을 이용하여 최적의 비선형적 자소 분리 경로를 찾아낸다. 실험 결과, 제안한 방법은 한글의 6형식 분류에 적합하였으며, 자소가 서로 붙어 선형적으로 분리가 어려운 문자의 자소 분리에 좋은 성능을 나타내었다.