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POMY: 햅틱 피드백을 적용한 몰입형 영어 학습 시스템
이재봉(Jaebong Lee),이규송(Kyusong Lee),Hoang Minh Phuong,이호진(Hojin Lee),이근배(Gary Geunbae Lee),최승문(Seungmoon Choi) 제어로봇시스템학회 2014 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.20 No.8
In this paper, we propose a novel CALL (Computer-Assisted Language Learning) system, which is called POMY (POSTECH Immersive English Study). In our system, students can study English while talking to characters in a computer-generated virtual environment. POMY also supports haptic feedback, so students can study English in a more interesting manner. Haptic feedback is provided by two platforms, a haptic chair and a force-feedback device. The haptic chair, which is equipped with an array of vibrotactile actuators, delivers directional information to the student. The force-feedback device enables the student to feel the physical properties of an object. These haptic systems help the student better understand English conversations and focus on studying. We conducted a user experiment and its results showed that our haptic-enabled English study contributes to better learning of English.
김병창,이근배,Kim Byeongchang,Lee Gary Geunbae 대한음성학회 2003 말소리 Vol.46 No.-
In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method for Korean using a hybrid method with a phonetic pattern dictionary and CCV (consonant vowel) LTS (letter to sound) rules, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method. The probabilistic method atone usually suffers from performance degradation due to inherent data sparseness problems. So we adopted tree-based error correction to overcome these training data limitations.
이성진(Sungjin Lee),이청재(Cheongjae Lee),이근배(Gary Geunbae Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.
이지민(Jimin Lee),이진식(Jinsik Lee),이근배(Gary Geunbae Lee) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.4
본 논문은 의존 구조 분석기 통합을 위해 입력 문장의 특성을 활용하는 분배기를 제안한다. 본 모델은 구성 의존 구조 분석기 중에서 입력 문장을 가장 잘 분석할 수 있는 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 이 모델을 구현하는 구체적인 방법으로 문장 수준 분배기와 단어 수준 분배기를 제안한다. 6개 언어에 대해서 제안 방법의 성능을 측정했다. 문장 수준 분배기는 MALT에 비해서 평균 2.03%, MST에 비해서 평균 0.59%의 성능 향상이 있었다. 단어 수준 분배기는 MALT에 비해서 평균 1.98%, MST에 비해서 평균 0.54%의 성능 향상이 있었다. 추가로, 본 방법론은 구성 의존 구조 분석기의 수의 관계없이 한번만 파싱을 하기 때문에 기존의 통합 방법론들에 비해서 속도상 강점을 가진다. We propose a new model that utilizes characteristics of an input sentence to integrate dependency parsers. Our model chooses an appropriate dependency parser for an input sentence out of component parsers. The dependency tree of the chosen parser becomes the result tree of the entire system. To implement this new model, we propose two approaches: sentence level approach and word level approach. We measured the LAS of our method on six languages. The average LAS of our sentence level approach is larger than MALT by 2.03%, and MST by 0.59%. The same measure of our word level approach is larger than MALT by 1.98%, and MST by 0.54%. In addition, our method has a great advantage in parsing time compared with the conventional integrations because it needs to parse an input sentence only once regardless of the number of component parsers integrated.
음성합성을 위한 C-ToBI기반의 중국어 운율 경계와 F0 contour 생성
김승원,정옥,이근배,김병창,Kim, Seung-Won,Zheng, Yu,Lee, Gary-Geunbae,Kim, Byeong-Chang 대한음성학회 2005 말소리 Vol.53 No.-
Prosody Generation Based on C-ToBI Representation for Text-to-SpeechSeungwon Kim, Yu Zheng, Gary Geunbae Lee, Byeongchang KimProsody modeling is critical in developing text-to-speech (TTS) systems where speech synthesis is used to automatically generate natural speech. In this paper, we present a prosody generation architecture based on Chinese Tone and Break Index (C-ToBI) representation. ToBI is a multi-tier representation system based on linguistic knowledge to transcribe events in an utterance. The TTS system which adopts ToBI as an intermediate representation is known to exhibit higher flexibility, modularity and domain/task portability compared with the direct prosody generation TTS systems. However, the cost of corpus preparation is very expensive for practical-level performance because the ToBI labeled corpus has been manually constructed by many prosody experts and normally requires a large amount of data for accurate statistical prosody modeling. This paper proposes a new method which transcribes the C-ToBI labels automatically in Chinese speech. We model Chinese prosody generation as a classification problem and apply conditional Maximum Entropy (ME) classification to this problem. We empirically verify the usefulness of various natural language and phonology features to make well-integrated features for ME framework.