• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.426-432
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• 1999

통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1998년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Singapore
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• pp.218-229
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• 1998

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.37-40
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• 2021

This paper presents a design of a speech to sign language converter for deaf and hard of hearing people. The device is low-cost, low-power consumption, and it can be able to work entirely offline. The speech recognition is implemented using an open-source API, Pocketsphinx library. In this work, we proposed a context-oriented language model, which measures the similarity between the recognized speech and the predefined speech to decide the output. The output speech is selected from the recommended speech stored in the database, which is the best match to the recognized speech. The proposed context-oriented language model can improve the speech recognition rate by 21% for working entirely offline. A decision module based on determining the similarity between the two texts using Levenshtein distance decides the output sign language. The output sign language corresponding to the recognized speech is generated as a set of sequential images. The speech to sign language converter is deployed on a Raspberry Pi Zero board for low-cost deaf assistive devices.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
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• pp.127-132
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• 1995

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.63-70
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• 2022

At the present stage, the main directions of the professional position of a specialist in the implementation of English-language Education are to improve and spread the practice of learning languages throughout a person's life by involving information, communication and digital technologies in the educational process. Computerization of the educational process in Higher Education Institutions is considered as one of the first and most promising areas for improving the quality of education in Higher Education Institutions. The necessity of ensuring timely training and retraining of specialists of various profiles (in particular teachers) on the effective use of domestic and foreign electronic resources with the help of modern information technologies for the implementation of the professional position of a future specialist in a foreign-language environment is noted. The main goal of teaching a foreign language (the formation of students' communicative competence, which means mastering the language as a means of intercultural communication) is defined. The types of speech activity that cover the content of teaching a foreign language are highlighted. The main types of assessment in a foreign language are shown - current (non-classroom), thematic, semester, annual assessment and final state certification. The task of the teacher is drawn, which is to create conditions for practical language acquisition for each student, to choose such teaching methods by means of information technologies that would allow each student to show their activity, their creativity; to activate the cognitive activity of the student in the process of learning a foreign language.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권2호
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• pp.107-121
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• 2005

세계의 글로벌화는 공공도서관계에도 그 영향이 지대하여, 현재 미국 공공도서관에는 자국어뿐 아니라 전 세계 각종의 다국어 자료에 대한 폭넓은 서비스가 실시되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 미국 공공도서관내 한국 자료 서비스에 대한 현황을 조사하고 텍사스주 알링턴 공공도서관을 중심으로 한국 자료에 대한 수집, 정리, 종류, 이용, 관리에 대해 연구하였다. 이 연구가 미국내 기타 지역의 한국 자료 서비스에 대한 인식을 제고하며, 한국내 공공도서관의 다언어 자료 서비스에 대한 기초 마련에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 인지과학
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• 제12권1_2호
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• pp.1-9
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• 2001

본 논문에서는 각기다른 장소에 다양한 형태로 분산되어 있는 여러 가지 언어자원들을 웹 기반에서 객체화시키는 모델을 제안한다. 웹 기반에서 객체화된 언어자원들은 다양한 응용 시스템 개발에 간단한 방법으로 이용되어 강력한 자연언어처리 응용 시스템을 구성할 수 있다. 또한, 초기 개발 이후에 이루어진 각 언어자원들의 개량은 별도의 처리과정 없이 자동으로 각 응용 시스템에 반영되므로 효과적인 유지보수가 가능하다는 장점이 있다. 제안한 모델의 적합성을 검증하기 위해 사전 개발 시스템 YDK2000를 설계하고 구현하였다. 개발한 YDK 2000은 기존의 각종 사전의 여러 가지 사전정보를 통합할 수 있을 뿐 아니라 여러 자연언어처리 시스템들과의 인터넷 접속을 통해 언어처리를 위한 사전정보를 손쉽게 통합할 수 있어 고품질의 사전을 개발할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.193-200
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• 2019

Hearing impaired people are living in a voice culture area, but due to the difficulty of communicating with normal people using sign language, many people experience discomfort in daily life and social life and various disadvantages unlike their desires. Therefore, in this paper, we study a sign language translation system for communication between a normal person and a hearing impaired person using sign language and implement a prototype system for this. Previous studies on sign language translation systems for communication between normal people and hearing impaired people using sign language are classified into two types using video image system and shape input device. However, existing sign language translation systems have some problems that they do not recognize various sign language expressions of sign language users and require special devices. In this paper, we use machine learning method of artificial neural network to recognize various sign language expressions of sign language users. By using generalized smart phone and various video equipment for sign language image recognition, we intend to improve the usability of sign language translation system.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권3호
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• pp.95-101
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• 2016

In this study, we propose a new system for constructing parallel corpora for sign languages, which are generally under-resourced in comparison to spoken languages. In order to achieve scalability and accessibility regarding data collection and corpus construction, our system utilizes deep learning-based techniques and predicts depth information to perform pose estimation on hand information obtainable from video recordings by a single RGB camera. These estimated poses are then transcribed into expressions in SignWriting. We evaluate the accuracy of hand tracking and hand pose estimation modules of our system quantitatively, using the American Sign Language Image Dataset and the American Sign Language Lexicon Video Dataset. The evaluation results show that our transcription system has a high potential to be successfully employed in constructing a sizable sign language corpus using various types of video resources.