• 인지과학
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• 제6권2호
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• pp.5-27
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• 1995

본 논문에서는 관계절 문장의 마디별 읽기 시간을 측정한 세 실험 결과를 종합하여 한국어 문장 해독의 처리 전략 및 수행 구조를 제안하였다. 첫째로,읽기 시간의 증가가 주로 명사 마디에서 일어났다는 결과에 근거해,한국어 해독이 명사 중심으로 이루어질 가능성에 대하여 논의하였다. 둘째로 문장 구조의 특성과 작업 기억의 부담을 읽기 시간의 증감과 관련지어 세가지 처리를 구분하였으며,병행기능 효과를 설명하기 위한 처리 전략을 제안하였다.셋째로 인접한 마디간의 읽기 시간의 차이에 기초해 관계절 문장 이해의 수행 구조를 제안하였다.이들 전략과 수행 구조는 관계절문장에서 보이는 마디별 읽기 시간의 변화를 잘 설명할 뿐만 아니라,현재 실험 자료가 없는 관계절 문장 유형에서 마디별 읽기 시간이 어떻게 나타날 것인지를 예측할 수 있게 한다.마지막으로 앞으로의 실험을 위한 여러 생각들을 논의 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1193-1201
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• 1988

구문 해석과정에서 동사가 갖는 필수격을 기준으로 격 프레임을 구성하여 격 구조를 생성하며, 형태소 해석 결과에 단문을 기준으로 한 부분 문법을 재귀적으로 적용함으로 해서 구문 의미 해석을 수행한다. 또한 역어 생성과정에서 일본어 조사처리의 중요성을 고려하여 중요 조사의 애매성 해소와 역어 분류를 위한 독립적인 프로시쥬어를 기술하여 효율을 제고한다. 그리고 일본어 종결구의 처리를 위해서 동사와 조동사의 복합 가능성을 고려한 생성 테이블을 작성하여 형태소와 구문 해석정보에 의해 일의적(一義的)인 결정을 행하여 보다 자연스런 역어의 생성과 생성과정의 간략화를 도모하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.329-336
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• 2006

문서를 구성하는 단어들은 서로 연관이 있다는 정보를 충분히 이용할 수 있는 다변량 분석 방법 중, 주성분분석(Principal Component Analysis)을 이용하여 중요 용어를 추출하고자 한다. 본 논문에서는 주성분분석의 분석 대상을 용어 사이의 공분산행렬이 아닌 상관행렬을 이용한다. 그리고, 중요 용어를 추출하기 위해서, 보유해야 할 주성분 개수와 주성분과 용어 사이의 상관계수에 대한 최적의 임계치를 찾고자 한다. 283건의 신문기사를 대상으로, 추출된 용어에 기반한 문장 추출 실험 결과, 첫 6개까지의 주성분과 상관계수 |0.4|라는 조건에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.107-118
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• 2007

본 논문에서는 실제 수화자의 관점에서 기존 수화 아바타의 한계와 문제점을 지적한다. 이를 해결하기 위하여 손 모양, 손 방향, 손 운동을 비롯하여 입술 움직임, 얼굴 표정, 안색, 운동자 움직임, 몸동작 등을 통해 수화를 보다 자연스럽게 표현할 수 있는 수화 아바타를 개발하였다. 또한, 데이터베이스의 성능을 높이기 위해 손의 움직임과 함께 다른 신체 요소들의 움직임을 구조적으로 같이 기술할 수 있는 하이퍼 수화 문장을 제안한다. 개발된 시스템의 우수성을 보이기 위해 실제 청각 장애인을 대상으로 설문조사를 수행하여 시스템의 사용성을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.271-276
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• 2014

휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.90-93
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• 2008

In natural language, it is common that repetitive constituents in an expression are to be left out and it is necessary to figure out the constituents omitted at analyzing the meaning of the sentence. This paper is on recognition of boundaries of parallel noun phrases by figuring out constituents omitted. Recognition of parallel noun phrases can greatly reduce complexity at the phase of sentence parsing. Moreover, in natural language information retrieval, recognition of noun with modifiers can play an important role in making indexes. We propose an unsupervised probabilistic model that identifies parallel cores as well as boundaries of parallel noun phrases conjoined by a conjunctive particle. It is based on the idea of swapping constituents, utilizing symmetry (two or more identical constituents are repeated) and reversibility (the order of constituents is changeable) in parallel structure. Semantic features of the modifiers around parallel noun phrase, are also used the probabilistic swapping model. The model is language-independent and in this paper presented on parallel noun phrases in Korean language. Experiment shows that our probabilistic model outperforms symmetry-based model and supervised machine learning based approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.4958-4970
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• 2019

As technology advances, the amount of fake news is increasing more and more by various reasons such as political issues and advertisement exaggeration. However, there have been very few research works on fake news detection, especially which uses grammatical transformation on deep neural network. In this paper, we shall present a new Fake News Detection Model, called FAGON(Fake news detection model using Grammatical transformation On deep Neural network) which determines efficiently if the proposition is true or not for the given article by learning grammatical transformation on neural network. Especially, our model focuses the Korean language. It consists of two modules: sentence generator and classification. The former generates multiple sentences which have the same meaning as the proposition, but with different grammar by training the grammatical transformation. The latter classifies the proposition as true or false by training with vectors generated from each sentence of the article and the multiple sentences obtained from the former model respectively. We shall show that our model is designed to detect fake news effectively by exploiting various grammatical transformation and proper classification structure.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.217-220
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• 2007

This study outlines a small-sized dialog style ETRI Korean TTS system which applies a HMM based speech synthesis techniques. In order to build the VoiceFont, dialog-style 500 sentences were used in training HMM. And the context information about phonemes, syllables, words, phrases and sentence were extracted fully automatically to build context-dependent HMM. In training the acoustic model, acoustic features such as Mel-cepstrums, logF0 and its delta, delta-delta were used. The size of the VoiceFont which was built through the training is 0.93Mb. The developed HMM-based TTS system were installed on the ARM720T processor which operates 60MHz clocks/second. To reduce computation time, the MLSA inverse filtering module is implemented with Assembly language. The speed of the fully implemented system is the 1.73 times faster than real time.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.1-5
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• 2002

본 논문에서는 실용적인 한국어 가격 문장인식기를 구성하기 위한 유한 상태 망(FSN)의 개선된 문법적인 구조를 제안한다. 기존에 제안된 가격 문장의 문법 제한은 실용적인 한국어 가격 문장의 인식을 위하여 문법 제한과 문법적인 구조를 수정해야 할 필요가 있다. 문법 제한은 실용적 관점에서 한국어 가격 문장의 세 번째와 네 번째 문법 제한을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 문법 제한을 개선하였고, FSN[1]의 문법적인 구조의 단점을 보완하였다. 개선된 문법적 구조의 성능평가를 위하여 FSN0, FSN-1, FSN-2의 세 가지 실험을 하여 평가하였다. 가격 문장의 인식결과, 단어 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 81.37%, 83.92%, 85.49%의 성능을 보였다. 또한 문장 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 35%, 45%, 52%의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.184-194
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• 1997

최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.