• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.15-24
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• 2023

One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.89-94
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• 2005

기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.135-138
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• 2001

This paper presents micro step driving method using VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) which can configure CPLD(Complex Programmable Logic Device). Using VHDL which can do abstractive programming is similar to high level language. The whole block divided into five parts with freq. divide part, saw-tooth wave generation part, sine-cosine wave generation part, comparative part, out part. In the result of this study, peripheral circuits are to be simple and using LPM(Library of Parameterized Modules) is more easily to configure circuit. It is easy to verify and implement by using VHDL. To subdivide one natural step, we confirm that using micro step driver is expected that the rotor motion is stepless very smooth.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제53호
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• pp.75-92
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• 2005

Prosody Generation Based on C-ToBI Representation for Text-to-SpeechSeungwon Kim, Yu Zheng, Gary Geunbae Lee, Byeongchang KimProsody modeling is critical in developing text-to-speech (TTS) systems where speech synthesis is used to automatically generate natural speech. In this paper, we present a prosody generation architecture based on Chinese Tone and Break Index (C-ToBI) representation. ToBI is a multi-tier representation system based on linguistic knowledge to transcribe events in an utterance. The TTS system which adopts ToBI as an intermediate representation is known to exhibit higher flexibility, modularity and domain/task portability compared with the direct prosody generation TTS systems. However, the cost of corpus preparation is very expensive for practical-level performance because the ToBI labeled corpus has been manually constructed by many prosody experts and normally requires a large amount of data for accurate statistical prosody modeling. This paper proposes a new method which transcribes the C-ToBI labels automatically in Chinese speech. We model Chinese prosody generation as a classification problem and apply conditional Maximum Entropy (ME) classification to this problem. We empirically verify the usefulness of various natural language and phonology features to make well-integrated features for ME framework.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1396-1412
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• 2023

Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.40-41
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the vocabulary related to safety accidents based on the reports recorded on the violation of safety rules at the construction sites. We used Word2Vec and Topic Model as natural language processing techniques to analyze the safety accidents presented in the reports of the large enterprise. The words that appeared based on the occupational accident types such as the fall, falling objects, and others were derived and visualized. We derive the frequency and similarity of the words and topics of the accident that occur at the construction site. In future studies, we will be able to proceed with the generation of texts from pictures based on images and this reports.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.399-402
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• 2011

현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권2호
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• pp.117-122
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• 2018

As evidenced through rapidly growing digital repositories and web resources, automatic metadata generation is becoming ever more critical, especially considering the costly and complex operation of manual metadata creation. Also, automatic metadata generation is apt to consistent metadata application. In this sense, metadata quality and interoperability can be enhanced by utilizing a mechanism for automatic metadata generation. In this article, a mechanism of automatic metadata extraction called ExMETA is introduced in order to alleviate issues dealing with inconsistent metadata application and semantic interoperability across ever-growing digital collections. Conceptual graph, one of formal languages that represent the meanings of natural language sentences, is utilized for ExMETA as a mediation mechanism that enhances the metadata quality by disambiguating semantic ambiguities caused by isolation of a metadata element and its corresponding definition from the relevant context. Hence, automatic metadata generation by using ExMETA can be a good way of enhancing metadata quality and semantic interoperability.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.448-458
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• 2009

이 연구에서는 문자를 해득한 뇌성마비 학생들의 언어능력에 적절한 의사소통 도구를 구현할 목적으로 말소리 산출 도구(speech generation device: SGD) 프로그램을 제안하였다. 이 연구에서 제안하는 SGD 프로그램은 학습 도구로써의 기능과 의사표현을 위한 수단을 동시에 만족시킬 수 있는 프로그램으로 현재까지의 AAC 도구 사용 목적과 적용이 의사소통 보조기기의 고유한 기능에 한정되어 있었던 것과는 차별화된다. 또한, SGD 프로그램을 기반으로 시스템에서 제공하는 데이터를 분석하여 뇌성마비 학생의 언어 능력을 측정해 볼 수 있으며, 이를 근거로 언어지도 목표를 설정하고 학습 콘텐츠를 수정하여 제공할 수 있도록 구현하였다. 기존의 관련 소프트웨어와 비교해 볼 때, 이 연구에서 구현된 SGD는 인위적 스크립트 상황이 아닌 실제 교수 학습 상황에서 SGD를 통해 제공되는 학습 콘텐츠를 활용하여 보완 대체의사소통(augmentative and alternative communication)을 사용하는 뇌성마비 학생들에게 총체적 언어 지도가 가능하도록 구현하였다는 점에서 의의가 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.878-882
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• 2016

이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.