본 논문은 두 가지의 구조적 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 한국어 위치 정보 데이타의 발음모델링을 수행할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 이다. 먼저, 위치 정보 데이타가 운율어로 구성되어 있다는 전제 하에 운율어를 이용하여 위치 정보 데이타의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 9개의 테스트 세트와 9개의 학습 세트로 총 81개의 실험을 통하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험 결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상되었다. 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3음절로 그 수를 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음 변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법과 같이 운율어와 음절수를 이용한 경우에 베이스라인의 WER 4.63%에서 최대 8.4%의 WER가 감소하였다.
본 연구는 전화통화에 의해 생성된 데이터에 대한 빅데이터 분석 접근을 제안한다. 전화통화 데이터의 분석모형은 자연어의 어휘식별을 위한 PVPF(Parallel Variable-length Phrase Finding) 알고리즘과 키워드의 사용빈도 측정을 위한 워드 카운트 알고리즘으로 구성된다. 제안한 분석모형에서는 먼저 PVPF 알고리즘에 의해 연계 단어 추출을 통해 어휘를 식별하며, MapReduce의 워드 카운트 알고리즘을 사용하여 식별된 어휘 및 단어의 사용빈도를 측정한다. 그 결과는 다양한 관점에서 해석될 수 있다. 제안 분석모형의 효과성을 보이기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 기반으로 분석모형을 설계 구현하였으며, 전화통화 데이터를 실험 적용한다. 실험결과, 키워드 상관관계 분석 및 사용빈도 변화 분석을 통해 유의미한 결과를 도출한다.
The main purpose of this research was to examine the linguistic characteristics of domestic men's formal wear brand name. Four linguistic characteristics of language type, combined structure type of language, word class, length of brand name were investigated in this research and also examined the difference between brand type. For sample selection, the 209 men's fashion brands were selected from '2009 Korea Fashion Yearbook' and then, 25 brands which could not collect proper informations about the brand name or naming were excluded. Among total 184 men's brand names, 66 men's formal wear brands were selected and studied. For data analysis, quantitative evaluation of the frequency and qualitative evaluation have been used. The result as follows.; (1) Seven language types were found in domestic men's formal wear brand names. English has been used the most, then followed by Italian and French. (2) For combined structure type of brand name language, the single word used the most, followed by separately combined word type, artificially combined word, and unified word type. (3) The most frequently used the type of word class was noun, and followed by phrase, adjective, and verb. In the noun type, 6 different types which expressed a person, concrete & abstract entity, place, acronym, and neologic were found. For phrase, only noun type was appeared, however, 6 out of 20 phrases were abbreviated type. All eight adjective brand names implied an attributive character of the brand such as 'Dainty' or 'Solus(Solo)'. (4) The long name used most and then followed by normal and short length of brand name. Looking by the number of syllable, 4 syllables appeared the most and then followed by 3, 5, 6, 2 & 7 showed the same rate, and 8 syllables. (5) The result which compared the difference according to each brand type showed a difference in its language type, language combined style, word class, but length of brand name.
구현하기 위하여 고정 소수점 연산기에 적합하도록 최적화를 수행하였다. 최적화 과정은 크게 부호화기의 음질을 고려하여 프로세서의 데이터 워드 길이를 결정하는 과정과 자주 사용되는 초월 함수를 고정 소수점 연산을 통해 구현하는 것으로 구성된다. 데이터 워드 길이를 결정하기 위하여 심리음향 모델 과정의 고정 소수점 연산 오차와 이 오차가 비트 할당 과정에 영향을 미칠 확률 사이의 관계를 통계적 모델로 정의하였다. 여기서 정의된 모델을 사용하여 고정 소수점 연산 오차에 의한 영향이 1% 이내가 되도록 24비트의 데이터 워드를 선택하였다. 최적화된 고정 소수점 심리음향 모델을 사용한 MP3 부호화기의 음질은 부동 소수점 부호화기에 비해 W-R의 음질평가 점수를 기준으로 평균 -0.2 이내의 구분하기 힘든 수준의 음질 저하를 보였다
본 논문에서는 전송 속도가 9600 bps인 data modem의 복조기와 equalizer의 효과적인 구성에 대하여 연구하였으며, finite word length 효과가 equalizer 동작에 미치는 영향을 제시하였다. 복조기에는 tap수가 37개인 decimation filter를 사용해서 symbol당 곱셈 횟수를 크게 줄였는데 이때 equalizer 동작에 있어 충분한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 주파수 offset이 존재할 때 1차 반송파 위상 추적 loop와 2차 반공파 위상 추적 loop의 성능을 비교하였고, word length를 각각 8 bit, 12 bit 및 16bit로 변화시켰을 경우 equalizer 평형상태 MSE(mean square error)의 변화 및 tap 적응을 위한 최적 step see와 lap수를 제시하였다.
Korean and three other languages (English, Arabic, and Japanese) were compared with regard to the compensatory movements in a VC (Vowel and Consonant) sequence and word. For this, Korean data were collected from an experiment and the other languages' data from literature. All the test words of the languages had the same syllabic contexture, i.e., /CVCV(r)/, where C was an oral stop and intervocalic consonants were either bilabial or alveolar stops. The present study found that (1) Korean is most striking in the durational variations of segments (vowel and the following hetero-syllabic consonant); (2) unlike the three languages that show a constant sum of VC, Korean yields a three-way distinction in the length of VC according the type (lax unaspirated vs. tense unaspirated vs. tense aspirated) of the following stop consonant; (3) a durational constancy is maintained up to the word level in the three languages, but Korean word duration varies as a function of the feature tenseness of the intervocalic consonants; (4) consonant duration is proven to differentiate Korean the most from the other languages. It is suggested that the durational difference between a lax consonant and its tense cognate(s) and the degree of compensation between V and C are determined by the phonology in each language.
This paper investigates ordering alternation phenomena in Korean using the dative construction data from Sejong Corpus of Modern Korean (Kim, 2000). The paper first shows that syntactic weight and information structure are distinct and independent factors that influence word order in Korean. Moreover, it reveals that heaviness and givenness compete each other and exert diverging effects on word order, which contrasts the converging effects of these factors shown in word orders of right-branching languages like English. The typological variation of syntactic weight effect poses interesting theoretical and empirical questions, which are discussed in relation to processing efficiency in ordering.
개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.
기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.
논문은 OFDMA/TDD 시스템에서 하향링크 빔 형성 송신기의 효율적인 구조와 설계 변수의 최적화에 대하여 고찰하였다. 다수의 송신 안테나를 사용하는 하향링크 빔 형성 송신기 설계에 있어 다수의 사용자에 대한 효율적인 빔 형성 구조 설계와 송신기 블록의 word-length 는 송신기의 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 중요한 설계 변수가 된다. 본 논문에서는 기지국 수신에서 사용자 구분 없이 부반송파별 가중치만 메모리에 저장하고, IFFT 입력의 부반송파 단위에서 사용자에 따라 할당된 부반송파의 가중치를 고속으로 계산하여 적용하는 효율적인 빔형성기 구조를 제시하였다. 또한, 고정 소수점 시뮬레이션을 통하여 최적의 설계 변수를 분석하였다. 제시한 구조는 프레임 당 최대 사용자 수에 비례하게 메모리를 줄일 수 있으며, 또한 기지국 수신에서 사용자 제어 없이 FFT 출력을 바로 송신에 적용하여 OFDM 한 심볼의 처리 시간을 줄일 수 있고 송신기에서 빔 형성 계산은 별도의 처리 시간을 요구하지 않는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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