• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.77-82
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• 2002

운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.105-108
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• 1999

TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문에서는 text-to-speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 벡터 양자화(vector quantization) 방식을 이용한다. 어절 경계강도(break index)는 세단계로 분류하였고, CART(Classification And Regression Tree)를 사용하여 어절 경계강도의 예측 규칙을 생성하였다. 예측된 어절 경계강도를 바탕으로 운율구를 예측하였으며 운율구는 다섯 개의 억양 패턴으로 분류하였다. 하나의 운율구는 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞, 뒤 기울기를 추출하여 네 개의 파라미터로 단순화하였다. 운율구에 대해서 먼저 운율구가 문장의 끝일 경우와 아닐 경우로 분류하고, 억양 패턴 다섯 개로 분류하여. 모두 10개의 운율구 set으로 나누었다. 그리고 네 개의 파라미터를 가지고 있는 운율구의 억양 패턴을 벡터 양자화 방식을 이용하여 분류(clusteing)하였다 운율의 변화가 두드러지는 조사와 어미는 12 point의 기본주파수 값을 추출하고 벡터 양자화하였다. 운율구와 조사 어미의 codebook index는 문장에 대한 특징 변수 값을 추출하고 CART를 사용하여 예측하였다. 합성할 때에는 입력 tort에 대해서 운율구의 억양 파라미터를 추정한 다음, 조사와 어미의 12 point 기본주파수 값을 추정하여 전체 억양 곡선을 생성하였고 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권3호
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• pp.45-50
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• 2000

본 논문에서는 하위단어에 기반한 전화선 채널에서의 어구 종속 화자 확인 시스템을 위한 음성 분할 알고리즘인, 파라미트릭 필터링에 기반한 델타 에너지를 제안한다. 제안한 알고리즘은 특정 밴드의 주파수를 기준으로 대역폭을 변화시키며 필터링한 후 델타 에너지를 이용하는 방법으로 다른 알고리즘에 비해 주변환경에 강인한 것으로 나타났다. 이를 이용해 음성을 하위단어로 분할하고, 각 하위단어를 이용해 화자의 성문을 모델링하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 EER(Equal Error Rate)를 사용한다. 그 결과 단일 모델의 EER이 약 6.1%, 하위 단어 모델의 EER이 약 4.0%로 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용했을 때 약 2%의 성능이 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.17-18
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• 2019

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.78-80
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• 2021

현재 자연어 처리(NLP)에 대한 연구는 급속히 발전하고 있다. 자연어 처리는 인간이 일상생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술로 음성인식, 맞춤법 검사, 텍스트 분류 등 여러 분야에 사용하고 있다. 현재 가장 많이 사용되는 자연어처리 라이브러리는 영어를 기준으로 한 NLTK로 한글처리에 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글 토크나이징(Tokenizing) 라이브러리인 KonLPy와 Soynlp를 소개 후 형태소 분석 및 처리 기법을 분석하고, KonLPy의 단점을 보완한 Soynlp와의 모듈을 비교·분석하여 향후 의료분야에 적합한 자연어 처리 모델로 활용하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.355-369
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• 2023

Since the widespread adoption of deep-learning and related distributed representation, there have been substantial advancements in part-of-speech (POS) tagging for many languages. When training word representations, morphology and shape are typically ignored, as these representations rely primarily on collecting syntactic and semantic aspects of words. However, for tasks like POS tagging, notably in morphologically rich and resource-limited language environments, the intra-word information is essential. In this study, we introduce a deep neural network (DNN) for POS tagging that learns character-level word representations and combines them with general word representations. Using the proposed approach and omitting hand-crafted features, we achieve 90.47%, 80.16%, and 79.32% accuracy on our own dataset for three morphologically rich languages: Uyghur, Uzbek, and Kyrgyz. The experimental results reveal that the presented character-based strategy greatly improves POS tagging performance for several morphologically rich languages (MRL) where character information is significant. Furthermore, when compared to the previously reported state-of-the-art POS tagging results for Turkish on the METU Turkish Treebank dataset, the proposed approach improved on the prior work slightly. As a result, the experimental results indicate that character-based representations outperform word-level representations for MRL performance. Our technique is also robust towards the-out-of-vocabulary issues and performs better on manually edited text.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.851-853
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• 2022

고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.517-523
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법의 실용화를 위하여 음성지시기반학습(VIBL : Voice Instruction Based Learing)을 선박의 조타 시스템, 주기원격제어시스템(MERCS), 윈치기기에 적용하여 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 VIBL법을 이용한 조타기, 주기 원격 조종장치, 윈치 기기를 제어하는 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여 지시자의 음성언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현하고, 지시자의 음성지시를 인식하여 주기 원격 조종 장치와 윈치 기기를 제어하는 시스템을 구현한다. 음성언어지시를 인식하여 텍스트로 변환하기 위한 기법과 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 조타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구현된 음성인식 선박조종 시뮬레이터에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.439-449
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• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.