• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.245-254
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• 2008

본 논문은 IBM ViaVoice와 마이크로소프트 필기-인식 시스템(handwriting-recognition system)과 같은 인식 엔진(recognition engines)을 UMPC와 같은 펜-입력 디스플레이에서 작동하는 일반적인 윈도우 어플리케이션과 연동하기 위한 단일화된 멀티모달 입력 프레임워크(unified multi-modal input framework)를 제안한다. 사용자가 펜-입력 디스플레이에 부탁되어있는 버튼을 한 손으로 누르면, 인터넷 검색 윈도우나 워드 프로세서와 같이 현재 포커스를 갖는 윈도우는 전체 데스크탑을 덮을 수 있는 투명한 윈도우로 덮여진다. 이 위에 사용자는 다른 한 손으로, 현재 working context를 놓치지 않으면서, 필기 입력을 자유롭게 수행할 수 있다. 이런 투명 입력 윈도우를 이용하여 필기 및 음성 입력뿐만 아닐라 다이어그램까지 그릴 수 있게 해준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.171-178
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• 2008

문서에서 외래어가 일관되게 사용되지 않고 여러 이형태로 사용되고 있기 때문에, 정확한 질의어 일치를 지원하는 검색 시스템에서 외래어 질의로 문서를 검색하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 하나의 외래어로 질의할 경우, 원 질의어와 같은 뜻의 다양한 이형태 외래어 질의로 자동 확장하고 정제하여 더 많은 관련 문서를 손쉽게 검색할 수 있는 메타 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 1차로 원 질의어에서 다양한 외래어 이형태를 통계적 방법으로 확장하고, 2차로 그 결과를 각 검색 엔진에게 질의하여 일정 개수 이상의 질의어가 문서에 나타났는지, 원 질의어의 문맥과 유사한 문맥에서 그 질의어가 쓰였는지를 비교하여, 같은 뜻의 유효한 외래어를 판별해 내고 이를 이용하여 검색할 수 있도록 한다. 실험 결과, 기준점으로 쓰인 1차로 만든 이형태로 검색했을 때 F값은 평균 38%이었으나, 제안된 방법인 2차로 정제된 질의어로 검색했을 때의 F값은 평균 81%로 매우 향상된 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1171-1179
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• 2004

본 논문에서는 음성인식의 전처리 단계로서 음성 영역과 비음성 영역 사이의 경계를 검출하는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 음성경계 추출을 위해 두 가지의 특징벡터를 사용한다. 첫 번째는 백색잡음(white noise)에 강건한 시간 영역의 정보인 정규화된 RMS이고, 두 번째는 주파수 영역의 정보인 정규화된 멜주파수 대역 최대 에너지(met-frequency band maximum energy)이다. 본 논문에서 사용하는 음성경계 추출 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하고 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 순환 퍼지연상기억장치이다. 퍼지부의 가중치 학습은 헤비안 학습 방법을 사용하고, 순환부의 가중치 학습을 위해서는 오류 역전파(error back-propagation) 알고리즘을 사용한다. 실험에서는 KAIST에서 제공한 연령과 성별로 구분된 음성 자료를 사용하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.140-143
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• 2006

본 논문에서는 최상급 질의에 대한 정답을 추출하는 질의-응답시스템에 대해 기술한다. 최상급 질의란 "가장", "제일", "처음", "최고의", "최대의", "최소의", "최초로", "최초의" 등의 최상급 단서 어휘를 포함하고 있는 질의를 말한다. 최상급 질의는 4가지 주요 성분-최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보, 용언-과 기타 문장 성분으로 구성된다. 이 중 최상급 단서 어휘는 자신이 수식하는 용언을 반드시 필요로 하느냐에 따라 두 가지 유형으로 나뉘며, 이는 정답 추출을 위한 필수요소를 결정하는 기준이 된다. 모든 최상급 질의에 대해 최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보는 정답을 추출하기 위한 필수요소이지만, 용언은 최상급 단서 어휘의 유형에 따라 필수요소로 결정된다. 본 논문의 시스템은 최상급 질의 분석을 통하여 정답 추출을 위한 필수요소를 찾고, 이를 이용하여 후보 문서와 후보 문장을 검색한 후, 정답을 추출한다. 실험 결과 최상급 질의에 대한 높은 정확률과 재현율을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1419-1425
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• 2017

법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1702-1709
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• 1994

한글인식 후처리에서 문맥정보의 저장구조는 인식율 및 인식속도를 결정짓는 중요한 요소이다. 단어사전의 형태로 문맥정보를 표현하기 위해서는 트라이(trie)를 주로 이용하지만, 기억공간 이용효율이 저조하다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 트라이의 장점을 유지하면서 공간효율을 향상시키는 기억구조를 제안한다. 한글은 조합문자이기 때문에 자모나 문자별로 기억시킬 수 있다. 그런데 자모단위로 기억시키면(P-모드) 검색시간은 빠르지만 공간효율이 나쁘고, 또한 문자단위로 기억시키면(C-모드) 공간효율은 좋지만 검색시간이 길어진다. 따라서 노드이용율과 분산율로 최적레벨을 선정한 다음, 입력단어의 시작자모부터 최적레벨까지는 자모 단위의 트라이로 기억시키고, 그 이상은 문자단위의 순차연결구조로 저장시켰다. (H-모드). 6가지 단어집합에 대하여 실험한 결과, H-모드에서의 검색시간은 P-모드만큼 빠르면서, 공간효율은 C-모드와 같게 되어 그 효용성을 확인할 수 있었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.33-36
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• 2003

Two experiments were conducted to support the suggestion that the same information processing was used in both input modalities, visual and auditory modality in Wonil Choi & Kichun Nam(2003)'s paper. The primed lexical decision task was performed and pseudoword prime stimuli were used. The result was that priming effect did not occur in any experimental condition. This result might be interpreted visual facilitative information and phonological inhibitory information cancelled each other.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.46-49
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• 2003

The use of confidence measures for word/utterance verification has become art essential component of any speech input application. Confidence measures have applications to a number of problems such as rejection of incorrect hypotheses, speaker adaptation, or adaptive modification of the hypothesis score during search in continuous speech recognition. In this paper, we present a new utterance verification method using vowel string. Using subword HMMs of VCCV unit, we create anti-models which include vowel string in hypothesis words. The experiment results show that the utterance verification rate of the proposed method is about 79.5%.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1705-1709
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• 2005

This paper covers review and challenges in the area of speech recognition by taking into account different classes of recognition mode. The recognition mode can be either speaker independent or speaker dependant. Size of the vocabulary and the input mode are two crucial factors for a speech recognizer. The input mode refers to continuous or isolated speech recognition system and the vocabulary size can be small less than hundred words or large less than few thousands words. This varies according to system design and objectives.[2]. The organization of the paper is: first it covers various fundamental methods of speech recognition, then it takes into account various deficiencies in the existing systems and finally it discloses the various probable application areas.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권4호
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• pp.137-143
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• 2010

In this paper, a speech endpoint detection algorithm is proposed. The proposed algorithm is a kind of state transition-based ones for speech detection. To reject short-duration acoustic pulses which can be considered noises, it utilizes duration information of all detected pulses. For the optimization of parameters related with pulse lengths and energy threshold to detect speech intervals, an exhaustive search scheme is adopted while speech recognition rates are used as its performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the baseline state-based endpoint detection algorithm. At 5 dB input SNR for the beamforming input, the word recognition accuracies of its outputs were 78.5% for human voice noises and 81.1% for music noises.