• 한국음향학회지
• /
• 제40권5호
• /
• pp.530-536
• /
• 2021

최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제50호
• /
• pp.123-137
• /
• 2004

In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system using tree structured lexicon model. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with lexical tree search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search and large vocabulary systems. To find the efficient modeling of digit recognition system, we investigate some performance changes when the lexical tree search is applied.

• 한국영어학회지:영어학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.53-76
• /
• 2002

This paper aims to review Hammond's (1999) analysis of English word stress and propose an alternative by exploring two questions: Why English words display flexible stress patterns and what are the conditions all English words have to obey. As answers to the questions I propose an invisible suffix after words with final stress, foot structures with two levels, and four constraints, two of them are attained by revision of Hammond's. As long as words satisfy the constraints, more than one foot structures are allowed. That is why the English lexicon displays flexibility.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.219-240
• /
• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제4권1호
• /
• pp.84-91
• /
• 2000

• 감성과학
• /
• 제18권1호
• /
• pp.103-110
• /
• 2015

감성어휘는 텍스트로 감성을 표현하거나, 반대로 텍스트로부터 감성을 인식하기 위한 특징으로써 감성분류 연구에 필수요소이다. 본 연구는 감성어휘의 집합인 감성사전을 자동으로 구축하는 그래프 기반 준지도 학습 방법을 제안한다. 특히 감성어휘가 사용되어지는 분야에 따라 그 감성이 변하는 중의성 문제를 고려하여 분야 별 감성사전을 구축하고자 한다. 제안하는 방법은 어휘와 어휘들 간의 밀접도를 토대로 그래프를 구성하고, 사전에 학습 된 일부 소량의 감성어휘들의 감성을 구성된 그래프 전체에 전파하는 방식으로 모든 어휘의 감성을 추론한다. 감성어휘는 대표적으로 감성단어와 감성구문이 있으며, 본 연구에서는 이들 각각에 대한 그래프를 구성하고 감성을 추론하여 전체 감성사전을 구축하였다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 영화평 분야의 감성사전을 구축하고, 이를 이용한 영화평 감성분류 실험을 수행하였다. 그 결과 기존 범용 감성사전의 어휘들을 이용한 감성분류보다 더 높은 분류 성능을 확인하였다.

• 복식
• /
• 제64권2호
• /
• pp.113-125
• /
• 2014

Creative thinking requires an ability to draw ideas on the given topic in a given time period with concentration. For this, the development process of design concept on the topic was collected through experiments and interviews targeting 10 fashion education experts and 10 clothing majors. After the analysis, the results are as follows: First of all, divergent thinking was done to find as many ideas and possibilities as possible at the step of expanding the topic by analogy. This showed characteristics of spreading thoughts through the spread of lexicon to professional field knowledge of learned, individual's cultural background, other art fields. Second, abstracted and designed words that are expanded and listed by the topic analogy were specified the topic gradually through the free combination method between lexicons. The sentences made by the combination of lexicons were interpreted through the serial listing method, in which the connection between sentences had the meaning of orderly cause and effect form, and the parallel listing method that treated information at once. Third, the few characteristics of the procedure that visualizing into the specific design are as follows. Firstly, the method to transform image that lexicon has into the one appropriate to the topic, the case that reflects external characteristics of selected designed word, and the case which reflects as the extrinsic expression of personal immanent and tactic desires. This study has its means to propose methods and directions to help create more creative and systematic ideas by analyzing the characteristics that appeared during the process of thinking language-oriented design.

• 한국음향학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.35-43
• /
• 2001

음성 인식이나 음성 합성시 필요한 발음열을 수작업으로 작성할 경우 작성자의 음운변화 현상에 대한 전문적 언어지식을 비롯하여 많은 시간과 노력이 요구되며 일관성을 유지하기도 쉽지 않다. 또한 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소의 내부와 복합어에서 결합된 형태소의 경계점, 여러 형태소가 결합해서 한 어절을 이룰 경우 그 어절 내부의 형태소의 경계점, 여러 어절이 한 어절을 이룰 때 구성 어절의 경계점에서 서로 다른 적용 양상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 형태음운론적 분석에 기반하여 문자열을 자동으로 발음열로 변환하는 발음 생성 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 다단계로 적용하여 가능한 모든 발음열을 생성한다. 각 음운변화 규칙을 포함하는 대표적인 언절 리스트를 이용하여 구성된 시스템의 안정성을 검증하였고, 발음사전 구성과 학습용 발음열의 유용성을 인식 실험을 통해 평가하였다. 그 결과 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전의 경우 5-6％ 정도 나은 단어 인식률을 얻었으며, 생성된 발음열을 학습에 사용한 경우에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.31-35
• /
• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제41권7호
• /
• pp.523-532
• /
• 2014

본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전(lexicon)을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.