• 인지과학
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• 제5권2호
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• pp.5-23
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• 1994

본 연구에서는 한글의 자모수별 단어내 자모간 타건간격을 알아보고, 음절과 종성 의 지각, 한손연타가 타건간 간격에 영향을 주는지를 알아보았다. 실험절차로, 피험자 에게 단어들을 타자하게 하고, 각 단어들의 타건간 간격을 분석하였다. 실험결과, 음 절과 종성의지각, 한손연타가 타건간 간격에 일정한 영향을 주었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.195-199
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• 1995

자연언어 처리 시스템의 전단부인 형태소 분석 모듈은 해결해야 할 두 가지 문제를 갖고 있다. 하나는 형태소 분석기가 여러 개의 분석 결과를 출력하여 생기는 품사 중의성이고, 다른 하나는 주어진 문장에 미등록어가 사용되어 형태소 분석이 실패되었을 때이다. 본 논문에서는 이 문제들을 해결하는 한국어 품사 태깅 시스템 KTS를 소개한다. KTS는 주어진 어절에 대해 모든 가능한 분석을 하는 형태소 분석기, 미등록어를 예측하는 미등록어 추정 모듈, 음절 정보와 단서 형태소를 이용하여 미등록어 후보의 수를 줄이는 미등록어 후보 여과기, 그리고 미등록어의 출현을 모델안에 포함한 품사 태깅 모듈로 구성되어 있다. KTS 의 품사태깅 모듈에는 두가지 태깅 방법인 경로 기반 태깅과 상태 기반 태깅의 유일 출력과 다중 출력 기능이 모두 구현되어 있으며, 실험에 의하면, 미등록어가 포함되지 않은 어절에 대해서 89.12%, 미등록어가 포함된 어절에 대해서 68.63%의 정확률을 각각 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.225-228
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• 2005

얼굴표정은 상대방에게 자신의 감정과 생각을 간접적으로 나타내는 중요한 의사소통의 표현이 되며 상대방에게 직접적인 표현방법의 수단이 되기도 한다. 이러한 표현 방법은 컴퓨터를 매개체로 하는 메신저간의 의사 전달에 있어서 얼굴표정을 사용함으로써 상대방의 감정을 문자로만 인식하는 것이 아니라 현재 상대방이 느끼는 내적인 감정까지 인식하여 대화할 수 있다. 본 논문은 3D 메시로 구성된 얼굴 모델을 이용하여 사용자가 입력한 한글 메시지의 한글 음절을 분석 추출 하고, 3D 얼굴 메시에 서 8개의 입술 제어점을 사용하여 입 모양의 변화를 보여주는 3D Avatar 아바타 메신저 시스템을 설계 및 구현 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-119
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• 2013

요즘 많은 사람들은 트위터를 통해 짧은 문장의 트윗을 작성하여 자신의 의견이나 생각을 표현한다. 사람들이 작성한 트윗은 사용자의 연령, 성별, 지역에 따라 다른 특성이 담겨있다. 이러한 정보를 이용하여, 기업에서는 연령대, 성별, 지역에 따라 각기 다른 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 논문에서는 트위터 사용자들의 트윗을 분석하여 연령대, 성별, 지역을 예측하려 한다. 네이버 오픈사전의 자질, 한국전자통신연구원(ETRI)의 개체명 사전을 이용한 자질 및 한국어 형태소 분석, 음절 단위의 bigram을 클래스별 의미 있는 자질로 선택하고 LDA를 이용하여 예측된 확률분포를 활용하여 분류한 결과, 연령 72%, 성별 75%, 지역 43%의 납득할만한 예측 정확도 결과를 얻게 되었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권8호
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• pp.82-87
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• 1998

음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류 할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다. 그렇 지만, 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 켑스트럼의 성질을 이용하여 피치를 변경 하는 방법에 대하여 제안하였다. 이 방법은 주파수영역상에서 여기 스펙트럼과 여파기 스펙 트럼을 분리하여 여기 스펙트럼을 여기 켑스트럼으로 변환한 후 영값 삽입이나 삭제에 의해 피치를 변경하고 스펙트럼영역에서 피치 변경된 스펙트럼을 재구성하는 기법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.29%이하로 유지되었으며 주관적인 음질도 평균 3.74로 우수하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.177-180
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• 2000

최근에 음성인식의 상용화가 급격히 추진되고 있다. 그러나 음성인식 응용제품의 부족과 음성인식 시스템의 성능문제로 인하여 일반인의 이용은 그다지 많지 않다. 본 논문에서는 연구실에서 만든 가변 어휘 음성인식기를 이용하여 음성인식 끝말 이어가기 게임을 구현하였다. 가변어휘 음성 인식기는 VCCV(Vowel＋consonant＋Consonant＋vowel) 기반의 화자독립으로 구현하였다. 끝말 이어가기 게임을 위해서 약 500만 어절이 포함된 문장에서 추출한 단어의 일부를 이용하여 사전을 구축하였고, 같은 음절로 시작하는 단어가 많은 경우에는 그 수를 제안하였다. 본 연구에서 구현한 음성인식 끝말 이어가기 게임은 제한된 단어사전을 이용하도록 하였으나 음성인식기의 성능향상과 완전한 사전구축이 이루어지면 음성인식을 이용한 언어 학습기나 게임 등의 개발과 이용의 활성화에 크게 기여할 것이라 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.384-387
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• 2018

SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과, 형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 오델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 'Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.78-80
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• 2019

개체명 인식 연구에서 우수한 성능을 보이고 있는 bi-LSTM-CRFs 모델은 처리 속도가 느린 단점이 있고, CNN-CRFs 모델은 한국어 말뭉치를 사용하여 제대로 분석되지 않았다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식 말뭉치를 이용한 CNN-CRFs 모델의 음절 단위 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 실험 결과 bi-LSTM-CRFs 모델보다 CNN-CRFs 모델의 F1 score가 0.4% 높았고, 27.5% 빠른 처리 속도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.633-636
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• 2021

개체명 인식은 주어진 문장 안의 고유한 의미가 있는 단어들을 인명, 지명, 단체명 등의 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 문제이다. 최근 연구에서는 딥 러닝, 대용량 언어 모델을 사용한 연구들이 활발하게 연구되어 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 이러한 방법은 대용량 학습 말뭉치와 이를 처리할 수 있는 높은 연산 능력을 필요로 하며 모델의 실행 속도가 느려서 실용적으로 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 얕은 기계 학습 기법을 적용한 ManiFL을 사용한 개체명 인식 시스템을 제안한다. 형태소의 음절, 품사 정보, 직전 형태소의 라벨만을 자질로 사용하여 실험하였다. 실험 결과 F1 score 기준 90.6%의 성능과 초당 974 문장을 처리하는 속도를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.179-186
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• 2005

음성학에서 음성이 가지고 있는 주파수 특성을 이용하여 스펙트럼을 추출할 수 있고 이를 이용하여 음성을 분석할 수 있다. 그러나 음성의 스펙트럼은 단모음의 경우 어느 정도 일정한 형태를 유지하지만 음절. 단어 등과 같이 자음과 모음이 서로 결합되었을 때는 상당한 변화가 발생된다. 이는 음소단위 음성인식에 있어서 가장 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역과 청각적 인상을 고려한 멜 대역 그리고 멜 켑스트럼을 이용하여 각 자음과 모음이 가지고 있는 스펙트럼을 분석하고, 청각적 특성을 반영한 음성의 변화를 체계화하여 음성을 음소단위로 분할할 수 있는 기반을 제공한다.