• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.65-70
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• 1999

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.351.2-356
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• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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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

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.585-591
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• 2015

구어 연구를 위한 전사 과정에서 문자로 표현된 발화를 녹음 음성에 연결해주는 작업을 레이블링이라고 한다. 기존 레이블링 도구들은 대부분 수동으로 작업이 이루어진다. 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 반자동 레이블링 알고리즘으로 구현한 도구는 기존 수동 레이블링 도구와 비교하여 작업 속도가 평균 27% 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.50-59
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• 1997

본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.

• 인지과학
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• 제22권2호
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• pp.217-233
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• 2011

본 논문에서는 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 한국어 문장을 입력받아 자동으로 띄어쓰기를 해 주는 시스템을 제안한다. 띄어쓰기 문제는 주어진 문장의 각 음절에 대하여 띄어쓰기 여부를 나타내는 레이블을 부착하는 일종의 레이블링 문제이므로, 본 논문에서는 레이블링 문제 해결에 띄어난 성능을 보이는 것으로 알려진 CRF를 이용하여 자동 띄어쓰기를 시도하였다. 약 112만 음절 규모의 학습용 데이터로 학습을 하고, 2,114 문장(약 9.3만 음절)의 평가용 데이터로 띄어쓰기 정확도에 대한 평가를 하였다. 평가 결과 음절 단위의 정확도는 98.84%, 어절 단위의 정확도는 95.99%인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-177
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• 1999

본 논문에서는 레이블링 시스템에서 기본단위로 새롭게 제안된바 있는 demiphone의[1] 성능을 평가하기 위하여 monophone과 triphone, demiphone을 단위로 하는 레이블링 시스템을 구축하여 demiphone의 성능을 평가하였다. 음성 데이터 베이스는 PBW 452단어를 대상으로 남자 30명분의 데이터를 훈련에 사용하였으며, 훈련에 사용하지 않는 남자 4명분의 데이터를 시스템의 평가에 사용하였다. 평가결과 demiphone을 사용한 경우 경계오차가 20ms 이하의 경우에는 monophone에 비하여 6.31%, triphone에 비해 6.21%로 성능이 우수하다. 그리고, 40ms 이하의 경우에는 각각 4.33% 와 3.68%의 성능 향상을 가져왔다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.55-57
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• 2014

본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 직선검출법, 모폴로지에 의한 검출법을 사용하지 않고, Blob 레이블링 기법을 이용한 번호판 인식 기법을 제안한다. 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. ITS분야에서 가장 중요한 요소라 할 수 있는 자동차 번호판 인식은 자동화된 차량 관리 시스템 구성에 필수적인 요소로 요구된다. 또한, 자동차와 관련된 정보는 직, 간접적으로 높은 중요도를 가지고 있으며, 자동차와 관련된 정보가 이용되는 영역은 교통관리, 교통량분석, 자동 요금 징수 시스템, 자동차 위법 단속 등 응용범위가 나날이 넓어지고 있다. 본 논문에서는 자동차 번호판 인식을 위해 Blob 레이블링 기법을 이용하였으며, 번호판 인식을 위한 영상 샘플은 오츠알고리즘을 이용하여 이진화된 영상을 사용하였다.