• 음성과학
• /
• 제10권2호
• /
• pp.259-280
• /
• 2003

The paper discusses the way in which speech sounds are being evaluated and transcribed in various fields of speech sciences, and suggests ways for a more accurate transcription. The academic fields explored are of phonetics, speech processing, speech pathology, and foreign language education. The discussion centers on the International Phonetic Alphabet (IPA), most commonly used in these fields, and other less widely-accepted transcription conventions such as the TOnes and Break Indices (ToBI), the Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet (SAMPA), an extension of the official Korean Romanization (KORBET), and the American-English transcription system in the TIMIT database (TIMITBET). These transcription conventions are dealt with Korean, English, and Korean-accented English. The paper demonstrates that each transcription can exclusively be recommended for a specific need from different academic fields. Due to its publicity, the IPA is best suited for phonetic evaluation in the fields of phonetics, speech pathology, and foreign language education. The rest of the transcriptions are useful for keyboard-inputting the phonetically evaluated data from all these fields as well as for sound transcription in speech engineering, because they use convenient letter symbols for typing, searching, and programming. Several practical suggestions are made to maintain the transcriptional efficiency and consistency to accommodate the intra-and inter-transcriber variability.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권6호
• /
• pp.271-277
• /
• 2020

기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.269-271
• /
• 2022

최근 몇 년 동안 LSTM 블록이 있는 RNN 네트워크는 순차적 데이터를 처리하는 기계 학습 작업에 광범위하게 사용되어왔다. 이러한 네트워크는 주어진 시퀀스에서 가능성이 다음으로 가장 높은 단어를 기존 신경망보다 더 정확하게 예측할 수 있기 때문에 순차적 언어 처리 작업에서 특히 우수한 것으로 입증되었다. 이 연구는 영어와 한국어로 된 150개의 성경 시편에 대한 세 가지 다른 번역에 대해 RNN/LSTM 신경망을 훈련하였다. 그런 다음 결과 모델에 입력 단어와 길이 번호를 제공하여 훈련 중에 인식한 패턴을 기반으로 원하는 길이의 새 시편을 자동으로 생성하였다. 영어 텍스트와 한국어 텍스트에 대한 네트워크 훈련 결과를 상호 비교하고 개선할 점을 기술한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
• /
• pp.924-926
• /
• 2012

국내 과학기술분야 학회는 발행 학술지가 세계적인 학술지로 거듭나고자, 국제 색인 DB에 등재하고자 하는 노력이 점차 증가하고 있다. 학회 학술지를 국제 색인 DB에 등재하기 위해서는 해당 색인 DB를 주관하는 단체의 평가요소에 따라 학술지를 체계적으로 운영하고 관리해야 하며, 투명한 상호심사(Peer Review) 과정을 포함하는 학술지 전자 출판과정을 온라인으로 효율적으로 운영해야 한다. KISTI는 국내 학술지가 국제색인 DB에 등재 평가를 받기 위해 시스템적으로 필요한 요소들을 연구하여, 2010년도에 해당 요소들이 반영된 학술지 홈페이지를 포함하는 영문ACOMS(ACOMS Ver. 4.0)를 개발하였다. 영문 ACOMS는 2012년 현재에도 국제적인 시스템으로 거듭나기 위해 지속적인 기능개선을 추진하고 있으며, 현재 JICCE 학술지를 포함한 49종의 학술지에 대해 운영되고 있다. 이 논문에서는 국제색인 DB 등재를 위해 시스템적으로 갖추어야 할 요소들을 기술하고, 영문 ACOMS 활용을 통한 JICCE 학술지의 국제색인 DB 등재 지원 방안을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.53-60
• /
• 2017

유니코드가 나오기 전까지는 프로그램용 이두문자의 사용이 불가피한 면이 있었다. 그러나 유니코드가 국제표준으로 명실공이 자리 잡은 지금에도 한글 식별자의 사용을 피해야 한다고 주장하는 것은 세종 이후 지속적으로 한글 사용을 천시하고 반대한 것과 비슷한 측면이 있다. 본 연구에서는 컴퓨터학과 학생들을 대상으로 한 설문조사를 통해 영어 식별자 사용을 선호하는 이유와 한글 식별자를 사용한다고 할 때 영어 대문자의 기능을 대체할 표기법에 대한 선호도를 조사하였다. 그리고 영어 식별자 사용의 대세론이 허망함에 대해 논의하고, 한글 식별자 사용을 위한 두 가지 명명법을 제안하였다. 소프트웨어 생산성 향상을 위해, 프로그래머의 작업 만족도 향상을 위해, 유지보수의 용이성을 위해 한글 식별자 사용이 조속히 보편화될 필요가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권6호
• /
• pp.2049-2068
• /
• 2021

AI combined with NLP techniques has promoted the use of Virtual Assistants and have made people rely on them for many diverse uses. Conversational Agents are the most promising technique that assists computer users through their operation. An important challenge in developing Conversational Agents globally is transferring the groundbreaking expertise obtained in English to other languages. AI is making it possible to transfer this learning. There is a dire need to develop systems that understand secular languages. One such difficult language is Hindi, which is the fourth most spoken language in the world. Semantic similarity is an important part of Natural Language Processing, which involves applications such as ontology learning and information extraction, for developing conversational agents. Most of the research is concentrated on English and other European languages. This paper presents a Corpus-based word semantic similarity measure for Hindi. An experiment involving the translation of the English benchmark dataset to Hindi is performed, investigating the incorporation of the corpus, with human and machine similarity ratings. A significant correlation to the human intuition and the algorithm ratings has been calculated for analyzing the accuracy of the proposed similarity measures. The method can be adapted in various applications of word semantic similarity or module for any other language.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권11호
• /
• pp.27-40
• /
• 2020

본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.474-479
• /
• 2003

In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
• /
• pp.58-59
• /
• 2007

영국법상 선박 모게지 제도는 오랜 전통에 의하여 계승되었다. 고대로부터 대부는 해상 무역을 함에 있어서 자금이 부족한 선주로부터 요구되어졌다. 선박이라는 용어는 항해에 사용되는 모든 종류의 선박으로 정의되어지며 선박 모게지는 담보금융의 한 형태로서, 선박소유자는 대부를 위해 자기 선박을 저당 잡히고 선박의 소유권을 이전하므로 자금을 빌린다. 이 때 돈올 빌리는 선박소유자를 'mortgagor'(저당권설정자)라고 하고, 돈올 빌려주는 채권자를 'mortgagee'(저당권자)라고 말한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.81-89
• /
• 2021

본 연구는 모바일 플랫폼 환경에서 언어 기반의 교육 콘텐츠 지원을 위한 텍스트 인터페이스를 제안한다. 이는 손 글씨를 통해 단어를 작성하는 입력 구조로 딥 러닝을 활용한다. 모바일 플랫폼 콘텐츠의 버튼, 메뉴 등을 활용한 GUI (Graphical User Interface)와 화면 터치, 클릭, 드래그 등의 입력 방식을 기반으로 손 글씨를 사용자로부터 직접 입력하여 처리할 수 있는 텍스트 인터페이스를 설계한다. 이는 EMNIST (Extended Modified National Institute of Standards and Technology database) 데이터 셋과 훈련된 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 알파벳 텍스트를 분류하고 조합하여 단어를 완성한다. 최종적으로 영어 단어 교육 콘텐츠를 직접 제작하여 제안하는 인터페이스의 학습 지원 효과를 분석하고 만족도를 비교하기 위한 실험을 진행한다. 동일한 교육 환경에서 기존의 키 패드 방식의 인터페이스와 제안하는 손 글씨 기반 텍스트 인터페이스를 서로 체험한 사용자들이 제시하는 영어 단어를 학습하는 능력을 비교하고, 인터페이스를 조작하여 단어를 작성하는 과정에서의 전체적인 만족도를 분석, 확인하도록 한다.