• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.2
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• pp.97-110
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• 2018

With the advent of the 4-th industrial revolution, manufacturing companies have increasing interests in the realization of smart manufacturing by utilizing their accumulated facilities data. However, most previous research dealt with the structured data such as sensor signals, and only a little focused on the unstructured data such as text, which actually comprises a large portion of the accumulated data. Therefore, we propose an association rule mining based facility error pattern extraction framework, where text data written by operators are analyzed. Specifically, phrases were extracted and utilized as a unit for text data analysis since a word, which normally used as a unit for text data analysis, is unable to deliver the technical meanings of facility errors. Performances of the proposed framework were evaluated by addressing a real-world case, and it is expected that the productivity of manufacturing companies will be enhanced by adopting the proposed framework.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.52-54
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발전에 따라서 다양한 서비스에서 음성 인식을 활용한 서비스를 제공하면서 음성 인식에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 국내에서 많이 사용되고 있는 대표적인 인공지능 서비스 API 를 제공하는 구글, ETRI, 네이버에 대해서 감정 음성 관점에서 그 차이를 평가하였다. AI Hub 에서 제공하는 감성 대화 말뭉치 데이터 셋의 일부인 음성 테스트 데이터를 사용하여 평가한 결과 ETRI API 가 문자 오류율 (1.29%)과 단어 오류율(10.1%)의 성능 지표에 대해서 가장 우수한 음성 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 1996.10a
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• pp.468-471
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• 1996

이 논문에서는 대량의 음성합성용 운율 DB를 용이하게 구축하기 위해 음성번역시스템을 이용한 자동 레이블러의 성능을 다양한 음성데이타를 대상으로 평가하였다. 실험 결과 FM radio news문장, 대화체 문장 및 낭독체 문장 등에는 레이블링 대상 음소의 약 80% 이상이 오류가 30msec 이내인 범위로 레이블링 되며, 고립단어에 대해서는 약 60%의 성능을 보여주고 있다. 현재 당 연구실에서는 자동 레이블러를 이용하여 합성용 운율 DB 및 합성단위를 작성하고 있으며. 자동 레이블러를 이용함으로서 일관성 있는 레이블링 결과를 얻을 수 있을 환 아니라 작성하는데 소요되는 시간도 줄일 수 있었다

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.219-222
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• 2005

본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.22 no.1
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• pp.57-78
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• 2011

Paraphrasing is the act of writing a text using other words without altering the meaning. Paraphrases can be used in many fields of natural language processing. In particular, paraphrases can be incorporated in machine translation in order to improve the coverage and the quality of translation. Recently, the approaches on paraphrase extraction utilize bilingual parallel corpora, which consist of aligned sentence pairs. In these approaches, paraphrases are identified, from the word alignment result, by pivot phrases which are the phrases in one language to which two or more phrases are connected in the other language. However, the word alignment is itself a very difficult task, so there can be many alignment errors. Moreover, the alignment errors can lead to the problem of selecting incorrect pivot phrases. In this study, we propose a method in paraphrase extraction that discriminates good pivot phrases from bad pivot phrases. Each pivot phrase is weighted according to its reliability, which is scored by considering the lexical and part-of-speech information. The experimental result shows that the proposed method achieves higher precision and recall of the paraphrase extraction than the baseline. Also, we show that the extracted paraphrases can increase the coverage of the Korean-English machine translation.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.2
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• pp.77-90
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• 2021

This study is to develop a Korean version of nonword intervention by modifying and supplementing a Rapid syllable transition treatment (ReST) and to determine its effect by applying it to children with CAS. Ultimately, the purpose of this study is to investigate whether nonword interventions are effective for nonword production ability and generalization of real words. Single-subject research using the ABA design was performed for a child aged five years and six months with diagnostic features of CAS. The nonwords used in the interventions were made suitable for the individual child. The intervention was provided in one-hour sessions, twice a week for six weeks. In all cases, performance of the treated three-syllable nonwords improved, and untreated three-syllable words, four-syllable words, and nonwords showed a generalization effect. However, the generalization of treatment effects to words was smaller than for nonwords. The nonword intervention was effective in improving the subject's speech motor programming skills. As a result, transition errors due to impaired speech motor programming were greatly reduced, and the ability to produce untreated nonwords was greatly increased. However, there was a limit to the full improvement of strongly habitable word errors, which would be expected if a more intensive and repetitive intervention schedule was provided.