• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.1
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• pp.10-18
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• 2010

Due to a large number of classes in Hangul character recognition, it is usual to use the six-type preclassification stage. After the preclassification, the first consonent, vowel, and last consonent can be classified separately. Though each of three components has a few of classes, classification errors occurs often due to shape similarity such as 'ㅔ' and 'ㅖ'. So this paper proposes a hierarchical recognition method which adopts multi-stage tree structures for each of 6-types. In addition, to reduce the interference among three components, the method uses the recognition results of first consonents and vowel as features of vowel classifier. The recognition accuracy for the test set of PHD08 database was 98.96%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.73-76
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• 2009

본 논문에서는 한국어 단어를 산출하는 과정에서 음절 내 부호화 과정을 규명하기 위해 2개의 단어번역과제 실험을 수행하였다. 한국어 산출에서 종성점화효과를 검증한 실험 1에서 종성 반복 조건과 통제조건 간에 단어번역시간에서 차이를 보이지 않았다. 반면에 실험 2에서는 11ms의 부적인 중성점화효과를 보였다. 구민모와 남기춘(2009)과 본 연구의 결과를 종합하면, 다음과 같은 결론에 도달한다: (1) 한국어 산출 어휘집에서 음절은 "음절체+종성"의 위계적인 내적 구조로 표상된다. (2) 음절 내 부호화는 음절체와 종성이 계열적인 순서로 진행된다. (3) 음절체를 구성하는 초성과 중성이 계열적인 순서로 음절구조에 삽입된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.126-131
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• 1989

본 논문에서는 Error Back Propagation 학습을 이용해 한글 문자를 On-Line 인식하는 시스템을 제안한다. Pointing device의 궤적을 추적해 입력 패턴의 특징(feature)을 추출해 신경 회로망 입력으로 준다. 이때 사용하는 특징은 기본 획 (stroke)의 종류 및 획간의 상대적 위치 관계이다. 학습과정에서는 자소의 정의를 읽어 초성, 중성, 종성에 대해 각 획수마다 정의된 신경회로망의 weight를 조정한다. 인식 과정에서는 초성, 중성, 종성의 순으로 에러가 최소인 획수의 신경회로망 출력을 택하여 2 바이트 조합형 코드로 완성한다. 이로써 Intelligent Man-Machine Interface 시스템중 위치 및 크기에 무관한 전필 입력 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1987.10a
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• pp.53-56
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• 1987

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.89-92
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• 2001

본 논문에서는 한국어 대용량 음성인식 시스템의 기초가 되는 자소(grapheme)가 지니는 음가를 분류하였다. 한국어 자소를 음성-음운학적으로 조음 위치와 방법에 따라 분류하여, 그 음가 분석에 관한 연구와 함께 한국어 음성인식에서 앞으로 많이 논의될 청음음성학(auditory phonetics)에 대하여 연구하였다. 한국어는 발음상의 구조와 특성에 따라 음소 분리가 가능하여 초성, 중성, 종성 자소로 나눌 수 있다. 본 논문에서 초성은 자음음소 18개, 중성은 모음 음소(단모음, 이중모음) 17개, 그리고 'ㅅ' 추가 8종성체계의 자음음소로 하였다. 청음음성학적 PLU(Phoneme Like Unit)의 구분 근거는 우리가 맞춤법 표기에서 주로 많이 틀리는 자소(특히, 모음)는 그 음가가 유사한 것으로 판단을 하였으며, 그 유사음소를 기반으로 작성한 PLU는 자음에 'ㅅ' 종성을 추가하였고, 모음에 (ㅔ, ㅐ)를 하나로, (ㅒ, ㅖ)를 하나로, 그리고 모음(ㅚ, ㅙ, ㅞ)를 하나의 자소로 분류하였다. 혀의 위치와 조음 방법과 위치에 따라 분류한 자음과 모음의 자소를 HTK를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model)의 자소 Clustering하여 그것의 음가를 찾는 결정트리를 검색하여 고립어인식과 핵심어 검출 시스템에 적용 실험한 결과 시스템의 성능이 향상되었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.3
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• pp.244-260
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• 2007

The operator LIKE of the database language SQL is a string pattern search operator. By providing the string pattern, the operator can identify column values that match with the string pattern. As a phonetic symbol, each Korean syllable is composed either of a leading sound and a medial sound or of a leading sound, a medial sound, and a trailing sound. As a search pattern of Korean syllables of the operator LIKE, in addition to the traditional Korean search pattern, this paper proposes a new search pattern that is based on leading sounds and medial sounds of Korean. With the new Korean search pattern, Korean syllables having specific leading sounds, specific medial sounds, or both specific leading sounds and medial sounds can be found. Formulating predicates equivalent with the new Korean search pattern by way of existing SQL operators is cumbersome and might cause the portability problem of applications depending on the underlying character set of the DBMS. This paper presents algorithms for the execution of the operator LIKE considering the new Korean search pattern based on the characters that are represented in KS X 1001, which is a Korean standard code for information interchange of Korean and Chinese.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.635-638
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• 2009

컴퓨터 디스플레이를 위한 한글 표현 방법에는 한글 음절의 초성, 중성, 종성 각각에 코드를 부여하고, 이를 조합하여 1 음절을 2 바이트로 처리하는 표준 조합형 코드와 각 음절마다 2 바이트 코드를 부여하는 표준 완성형 코드, 그리고 모든 국가의 언어를 표현하기 위한 만국 공통의 문자부호 체계인 유니코드 방식이 있다. 일반적으로 임베디드 시스템은 PC에 비해 상대적으로 속도가 느리고 저장공간 또한 제한되어 있으나 그 용도에 따라 PC에 필적하는 성능을 가지는 경우도 있다. 따라서 화면에 한글을 출력할 경우, 임베디드 시스템의 자원 환경에 맞는 적합한 방식을 채택해야 한다. 본 논문은 시랩시스(CLabSys)사의 3.5" TFT LCD 키트인 LP35가 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드(S3C2440A CPU, 400MHz)의 TFT LCD 드라이버 제작을 위한 초기화 방법과 픽셀 디스플레이 함수를 소개한다. 또한 픽셀 디스플레이 함수와 비트맵 폰트를 사용하여 표준 조합형, 표준 완성형, 유니코드 방식의 3가지 방식에 대한 한글 출력 처리 속도와 필요 메모리 용량을 비교한다. 시험 결과에 따르면, 표준 조합형은 적은 메모리 공간을 차지하지만 초성, 중성, 종성을 조합하는데 시간이 소요되고, 완성형은 조합형에 비해 출력 처리 속도는 빠르나 모든 음절의 저장을 위해 비트맵 폰트의 용량이 크며, 유니코드는 비트맵 폰트의 용량은 가장 크지만, 국가 간 언어의 호환성을 보장하고 출력 속도 또한 세 가지 방식 중 가장 빠른 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.1 no.2
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• pp.221-239
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• 1989

The purpose of this study was to explore the processing unit in Korean word.Three experiments were conducted to examine this question.Preliminary experiment and Enperiment I were executed to delineate the processing unit in singles syllable word and Experiment 2,for words two or more syllables.The major finding of the preliminary experiment showed that the effect of the consonant type was not significant but that of the letter position was.Reaction time increased as the position of letter increased.The difference in reaction time between the first and the second position was not significant.However,the difference between the second and third was.In the Experiment 1, the effect of the number of letter was significant: reaction time increased as the number of letters increased.The size of the position effect both in the preliminary experiment and Experiment 1was comparable.Result of Experiment 2 was such that regardless of the presence of the final consonant(s),the reaction time incresased linearly as the number of svllables increased from two to four. The findings of the present study suggest that:(1)processing unit in single syllable Korean words is a syllable without the final consonant(s):(2) but in words of two or more syllables,the unit is likely to be a syllable with the final consonant(s).

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.367-375
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• 1992

한국어는 다른 언어와는 달리 초성, 중성, 종성의 자소가 모여서 한 음절을 이룬다. 음절을 이루는 자소는 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 음절 안에서 자소간의 발생의 상관관계는 자소간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 음절이 모여서 단어를 이루고 단어를 이루는 음절은 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 한국어 단어안에서 음절간의 발생의 상관관계는 음절간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 수 있다. 그런데 가능한 음절의 종류가 매우 많기 때문에 음절 발생의 상관관계를 표시하는 지표로서 음절간 조건부 확률 대신 초성, 중성, 종성 단위의 조건부 확률을 사용하는 것이 음절간의 발생의 상관관계를 표시하는데 효과적이다. 이러한 한국어의 정보이론적 연구를 위하여서는 기초자료로서 한국어 단어의 빈도분포가 필요하다. 한국어 단어의 빈도분포의 포괄적인 조사는 1956년의 "우리말 말수 사용의 잦기 조사"가 유일한 실정이다. 시간 경과에 따른 한국어의 정보이론적 특성 변화의 분석을 위하여서는 한국어 단어 빈도의 주기적인 조사가 필요하다. 한국어에서 초성, 중성, 종성단위의 정보이론적 연구결과는 한국어 음성인식 및 함성, 자연언어처리, 암호법, 언어학, 음성학, 한국어부호 표준화 연구등에 이용될 것으로 기대된다. 남북한의 언어는 분단이 지속됨에 따라 상호 이질화가 진행되고 있다. 이러한 이질화를 극복하려는 부분적인 노력으로 남북한 언어의 한국어 영문표기의 단일화 등이 있었다. 이러한 노력에 병행하여 남한과 북한의 언어에 대한 정보이론적 비교 연구도 있어야 할 것이다. 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다. 기준으로 라이신 부산물은 어분 단백질을 40%까지 대체가 가능하였으며, 아울러 높은 라이신 부산물의 대체 수준에 있어서 사료효율과 단백질 전환효율을 고려한다면 아미노산 첨가(라이신과 아르지닌)와 중화 효과에 좋은 결과가 있을 것으로 사료된다.의한 적정 양성수용밀도는 각고 5~6cm 크기의 경우 10~15개체가 적합하였다. 수증별 성장은 15~20 m 수층에서 빨랐으며, 성장촉진과 폐사를 줄이기 위해서는 고수온이 지속되는 7~10월에는 20~30m수층으로 채롱을 내려 양성하고 그 외 시기에는 15 m층 내외가 좋은 것으로 나타났다. 상품으로 출하 가능한 크기 인 각고 10 cm이상, 전중량 140 g 내외로 성장시 키기까지는 채묘후 22개월이 소요되었고, 출하시기는 전중량 증가가 최대에 이르는 3월에서 4월 중순이 경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.167-170
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• 2000

일반적인 한국어 대용량 어휘인식에 사용되는 triphone 모델은 한국어의 특성을 잘 표현한다는 장점이 있으나 인식시간이 길어지게 된다. 이러한 triphone 모델의 단점을 극복하기 위해 음절단위 HMM 모델을 사용하는 방법이 있는데 이 모델은 인식시간을 줄일 수 있으나 triphone 모델에 비해서 인식률이 낮다. 본 논문에서는 음성 인식시간을 단축시키고 조음현상을 고려하기 위하여 초성과 종성 자음은 각각의 biphones으로 나타내고 중성 모음은 1개의 monophone으로 나타내는 모델을 제안하였다. PBW445 음성 데이터베이스에 대한 실험결과, 제안한 인식모델이 triphone 모델에 가까운 인식률을 나타내었으며, 인식시간을 크게 단축하였다.