• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2876-2884
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• 2000

단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.247-252
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• 1999

낮은 Bit Rate의 음성부호화 방식을 구현하기 위해 필요한 파라메터로서 피치정보가 있다. 연속음성에서 정규화 된 피치정보를 추출하는 방법에서는 음성의 시작이나 끝부분, 무성음 혹은 무성자음과 유성음이 같이 존재하는 프레임, 프레임 경계부에서 피치추출 오류가 발생한다. 이러한 오류를 억제하기 위하여 본 연구에서는 FIR-STREAK 필터의 출력 잔차신호에서 피치정보를 얻는 개별 피치추출법을 제안하였다. 이 방법은 피치정보를 정규화하지 않고 연속적으로 변위하는 피치간격을 적절하게 나타낼 수 있다. 실험결과, 개별 피치추출법은 음성의 시작이나 끝부분, 무성음 혹은 무성자음과 유성음이 같이 존재하는 프레임, 프레임 경계부에서도 유효한 피치정보를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 이 방법은 음성부호화방식, 음성분석, 음성합성, 음성인식등에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제16권2호
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• pp.69-92
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• 2005

담화에 있어서의 응집성과 대비 정보의 특성에 대한 언어학적 이론 연구 결과를 간단히 고찰하고, 이를 담화 이해에 있어서의 대비정보 처리 과정에 대한 인지심리학적 이론과 연결하여, 담화에서의 대비 정보의 처리과정에 대한 잠정적 모델을 제시하였다. 이 모델의 가능성을 탐색하기 위하여 단문과 장문의 글을 사용하여 실시된 8개의 실험절차와 결과를 기술하였다. 실험 결과, 대비 문장은 부호화 시에 처리시간이 더 걸리나, 인출 시에는 재인 속도가 빨랐으며 더 많은 양이 단서 회상되었다. 대비가 담화구조의 소형구조와 대형구조 수준의 어느 수준에서 일어났는가에 따라서 부호화 시간에 차이가 났으며, 대비 문장 직후 문장은 그것이 대비 상황의 갈등적 의미를 해결하여주건 안하건 간에 처리시간이 길었다. 8개의 실험 결과들이 언어학과 인지심리학에서의 응집성 연구 및 대비 연구를 통합하는 연구 틀을 발전시킴에 시사하는 바가 논의되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1000-1004
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• 2010

형태소 품사 태거는 언어처리 시스템의 전처리기로 많이 활용되고 있다. 형태소 품사 태거의 성능 향상은 언어처리 시스템의 전체 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 자동번역과 같이 복잡도가 놓은 언어처리 시스템은 최근 특정 도메인에서 좋은 성능을 나타내는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 기존 일반도메인에서 학습된 LHMM이나 HMM 기반의 영어 형태소 품사 태거를 특정 도메인에 적응하여 높은 성능을 나타내는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특정도메인에 대한 원시코퍼스를 이용하여 HMM이나 LHMM의 기학습된 전이확률과 출력확률을 도메인에 적합하게 반자동으로 변경하는 도메인 적응 방법이다. 특허도메인에 적응하는 실험을 통하여 단어단위 태깅 정확률 98.87%와 문장단위 태깅 정확률 78.5%의 성능을 보였으며, 도메인 적응하지 않은 형태소 태거보다 단어단위 태깅 정확률 2.24% 향상(ERR: 6.4%)고 문장단위 태깅 정확률 41.0% 향상(ERR: 65.6%)을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.129-136
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• 2019

자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.24-29
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• 2022

정보 추출 및 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용되는 의미역 결정은 주어진 문장과 서술어에 대해 서술어와 연관성 있는 논항들의 관계를 파악하는 작업이다. 입력으로 사용되는 서술어는 형태소 분석과 같은 어휘적 분석 결과를 이용하여 추출하지만, 한국어 특성상 문장의 의미에 따라 다양한 패턴을 가질 수 있기 때문에 모든 언어학적 패턴을 만들 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전에 언어학적 패턴을 정의하지 않고 신경망 모델과 사전 학습된 임베딩 모델 및 형태소 자질을 추가한 한국어 서술어를 인식하는 방법을 제안한다. 실험은 모델의 변경 가능한 파라미터에 대한 성능 비교, 임베딩 모델과 형태소 자질의 사용 유무에 따른 성능 비교를 하였으며, 그 결과 제안한 신경망 모델이 92.63%의 성능을 보였음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.160-165
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• 2023

본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.33-49
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• 2007

The purpose of this study is 1) to investigate the phoneme inventories and phonological processes of cochlear implant(CI) children and 2) to describe their utterances using narrow phonetic transcription method. All ten subjects had more than 2 year-experience with CI and showed more than 85 % open-set sentence perception abilities. Average consonant accuracy was 81.36 % and it was improved up to 87.41% when distortion errors were not counted. They showed similar phonological processing patterns to HA or normal hearing children in some way as well as different phonological processing patterns from HA or normal hearing children. The prominent distortion error pattern was weakening of consonants. Every subject had his/her idiosyncratic error pattern that demanded his/her own individualized therapy program.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-624
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• 2006

본 논문은 기존의 수화 발생 시스템이 갖는 처리 성능의 한계와 신체요소의 움직임에 대한 문제점을 지적하고, 이를 개선하기 위해 하이퍼 수화문장을 제안한다. 하이퍼 수화문장은 기존 수화문장의 구조를 확장하여 수화단어와 신체효소의 동작기호로 구성된 수화문장이다. 제안한 하이퍼 수화문장 생성 방법에 따라 하이퍼 수화어절을 연결하여 수화동작을 합성하고 수화문장에 대한 아바타의 움직임을 실제 수화자와 유사하게 생성하는 시스템을 보인다.

• 인지과학
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• 제2권1호
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• pp.51-72
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• 1990

본연구에서는 덩이글 처리에 대형구조가 미치는 영향을 검증코자하였다. 선행연구들에서 주장되는 인과관계, 이야기 문법범주, 위계구조는 모두 대형구조 속성 내에서 상호작용하는 것으로 보았다. 위계구조와 계열구조, 비연결구조 이야기 구조들에 대한 읽기시간과 문장적합도 판단, 자유회상 과제 를 통해 대형구조 형성이 이해과정과 기억에 중요한 변인임을 밝히었다.