• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-57
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• 1997

본 논문에서는 대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 확률 발음 사전은 HMM과 같이 단위음소 상태의 Markov chain으로 이루어져 있으며, 각 음소 상태들은 음소들에 대한 확률 분포 함수로 표현된다. 확률 발음 사전의 생성은 음성자료와 음소 모델을 이용하여 음소 단위의 분할과 인식을 통해서 자동으로 생성되게 된다. 제안된 확률 발음 사전은 단어내 변이와 단어간 변이를 모두 효과적으로 표현할 수 있었으며, 인식 모델과 인식기의 특성을 반영함으로써 전체 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있었다. 3000 단어 연속음성인식 실험 결과 확률 발음 사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 23.6%, 문장 오류율은 10% 정도를 감소시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권3호
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• pp.123-131
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• 1994

This paper describes on the analysis of morphemes and it's synthesis being constituted of Korean word phrases. To analyze morphemes, we propose the introduction of "morph" for morpheme features in lexicon and the usage of chart data structures. it controls over the generation of unnecessary morpheme, and extracts every possible morpheme unit in a word phrase which minimized lexicon investigation by using heuristic information. Moreover, to synthesize morphemes, it is composed of every possible analyzed morphemes in word phrases to take advantage of speech and union information which can be obtained for program. Therefore, the systhesis of analyzed morphemes were designed to aid a syntactic analysis next step of natural language processing. This system for analyzing and systhesizing morpheme was to generate a word phrase by unifying syntactic and semantic features of analyzed morphemes in lexicon, and then established by C language of the personal computer.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제49호
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• pp.107-121
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• 2004

In this paper, we describe a cross-morpheme pronunciation variation model which is especially useful for constructing morpheme-based pronunciation lexicon to improve the performance of a Korean LVCSR. There are a lot of pronunciation variations occurring at morpheme boundaries in continuous speech. Since phonemic context together with morphological category and morpheme boundary information affect Korean pronunciation variations, we have distinguished phonological rules that can be applied to phonemes in within-morpheme and cross-morpheme. The results of 33K-morpheme Korean CSR experiments show that an absolute reduction of 1.45% in WER from the baseline performance of 18.42% WER was achieved by modeling proposed pronunciation variations with a possible multiple context-dependent pronunciation lexicon.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권8호
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• pp.1110-1118
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• 1995

Over the past few years, a wide variety of techniques have been developed which make a reliable recognition of speech signal. Multi-layer perceptron(MLP) which has excellent pattern recognition properties is one of the most versatile networks in the area of speech recognition. This paper describes an automatic speech recognition system which use both MLP and lexicon. In this system., the recognition is performed by a network search algorithm which matches words in lexicon to MLP output scores. We also suggest a recognition algorithm which incorperat durational information of each phone, whose performance is comparable to that of conventional continuous HMM(CHMM). Performance of the system is evaluated on the database of 26 vocabulary size from 9 speakers. The experimental results show that the proposed algorithm achieves error rate of 7.3% which is 5.3% lower rate than 12.6% of CHMM.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.239-246
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• 2020

Recently, Linked Open Data has become a large set of knowledge bases. Therefore, the need to query Linked Data using question answering (QA) techniques has attracted the attention of many researchers. A QA system translates natural language questions into structured queries, such as SPARQL queries, to be executed over Linked Data. The two main challenges in such systems are lexical and semantic gaps. A lexical gap refers to the difference between the vocabularies used in an input question and those used in the knowledge base. A semantic gap refers to the difference between expressed information needs and the representation of the knowledge base. In this paper, we present a novel method using an ontology lexicon and dependency parse trees to overcome lexical and semantic gaps. The proposed technique is evaluated on the QALD-5 benchmark and exhibits promising results.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1087-1091
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• 2007

본 논문은 인간의 언어 획득 원리를 반영한 계산주의적 한국어 어휘 자동 획득 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인간의 언어 생활을 모델링한 한국어 코퍼스를 입력 받아 언어 인식을 위하여 사용할 수 있는 어절 사전과 형태소 사전의 어절과 형태소를 자동으로 획득할 수 있다. 1천만 어절 크기의 한국어 코퍼스를 이용하여 실험한 결과, 2,097개의 어절과 3,488개의 형태소를 획득할 수 있었다. 획득된 2,097개의 어절의 출현 빈도의 합은 1천만 어절의 38.63%에 해당하였고 형태소 추출의 정확도는 99.87%를 보였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제6권2호
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• pp.57-82
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• 2002

This study explores the lexical-semantic structure of derived causative verbs in Korean based on Pustejovsky(1995)'s Generative Lexicon Theory (GL). Morphological causative verbs are derived from their root stems by affixing ‘-i, -hi, -li, -gi’ in Korean and the meanings of derived predicates are closely related to the meanings of their root verbs. In particular, the change of the ARGUMENT STRUCTURE by morphological derivation leads to the change of the EVENT STRUCTURE. The ARGUMENT STRUCTURES of derived causative verbs include a causer argument, which is added to the ARGUMENT STRUCTURE of their root verbs by means of the causative derivation. Their EVENT STRUCTURE has a headed process related to a causer and its result is the event which their root verbs denote. This approach can also suggest that the (in)directness of causative is dependent on is the semantics of its root verb.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.103-117
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• 2023

This study focuses on the behavioural lexical classification for extracting animation character actions and the analysis of the character's upper and lower body movements. The behaviour and state of characters in the animation industry are crucial, and digital technology is enhancing the industry's value. However, research on animation motion application technology and behavioural lexical classification is still lacking. Therefore, this study aims to classify the predicates enabling animation motion, differentiate the upper and lower body movements of characters, and apply the behavioural lexicon's motion data. The necessity of this research lies in the potential contributions of advanced character motion technology to various industrial fields, and the use of the behavioural lexicon to elucidate and repurpose character motion. The research method applies a grammatical, behavioural, and semantic predicate classification and behavioural motion analysis based on the character's upper and lower body movements.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.