http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
LVQ-HMM-FSN기반의 음성명령 결합 다중양식 한글문서편집기의 구현
이근배(Geunbae Lee),김상억(Sangeok Kim),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 1996 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.2 No.2
최근 미소전자공학의 급속한 발전에 힘입어 일반 PC사용자들 조차도 강력한 수치연산용 보조 프로세서나 DSP 칩들을 장착할 수 있게 되었다. 마침내 강력한 연산능력을 컴퓨터와 인간이 대화하며 일하는데 사용할 수 있게 된 것이다. 본 논문은 그러한 시도중의 하나인 ABrain과 쉬운글에 대해 설명하고 있다. ABrain은 Auditory Brain의 약자로 LVQ와 이산분포 출력확률 HMM을 바탕으로 한 음성인식 시스템이다. 쉬운글은 '쉬운 글 편집기'라는 뜻으로 EuroBridge 위젯과 X 윈도우 시스템을 바탕으로 한 한글편집기이다. 쉬운글은 직접조작(Direct manipulation)과 음성에 의한 명령이 가능한다, 직접조작은 EuroBridge 위젯의 특성으로 부터 나오는 것이며 음성 명령기능은 ABrain에 의한 것이다. ABrain과 쉬운글은 유닉스의 공유기억장치와 세마포어를 이용하여 서로 교신한다. ABrain은 화지종속, 고립단어 인식 시스템으로서 132개의 단어를 93%의 정확률로 인식하며, 2개의 상태를 가지는 FSN(Finite State Network)을 적용한 92개의 명령에 대해 최고 97.7%의 인식률을 보인다. Recent progress in micro-electronics enables any personal computer user to equip powerful computing environment such as fast floating point mathmatical co-processors and DSP chips. So it is the right time for us to use this auxiliary computing power to communicate with a computer by speech and graphic oriented direct manipulation. This paper describes one of such an endeavor, that is ABrain and Shiunkul. ABrain, an acronym of Auditory Brain, is a voice recognition system based on LVQ(learning vector quantization) and DHMM(discrete output probability density hidden markov model). Shiunkul, which means easy to, use text editor, is a Korean text editor based on the EuroBridge widget set and X window system. Shiunkul provides integrated direct mainpulation and voice commanding interface. The direct manipulation capability is implemented from the Text widget of EuroBridge and the voice commanding capability is integrated by developing the ABrain The ABrain and Shiunkul communicate each other using the shared memory and the semaphore facility of UNIX. The ABrain is a user dependent, isolated word recognizer and it can recognize 132 isolated words with 93% accuracy. But it can also recognize 92 command sequence with a 97.7% accuracy when 2 state finite state network is applied as a language model.
이근배(Geunbae Lee) 한국정보과학회 1993 정보과학회논문지 Vol.20 No.8
전통적으로 자연어 처리는 기호주의(Symbolism) 파라다임(paradigm)하에서 연구가 되어 왔다. 최근들어 성공적으로 응용되고 있는 신경망 기술에 의거하여 연결주의(connectionism)가 자연어 처리의 새로운 파라다임으로 등장하였으나 두 파라다임의 종합적이고 체계적인 비교 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문은 여태까지 연구된 연결주의 자연어 처리 이론들을 기호주의 이론들과 체계적으로 비교 분석하여 두 파라다임의 특성을 종합적으로 고찰한다. 아울러 자연어 처리에 필요한 여러 기능들을 설계 구현하는데 있어서 각각의 파라다임의 적합성을 검토하여 향후 자연어 처리 연구를 위한 두 파라다임의 선택적인 적용의 기준을 제시한다. Natural language research has long been conducted under the symbol processing paradigm. Even though recent resurrection of neural network introduces a connectionism as a new paradigm for natural language research, a systematic and comprehensive comparative study of both paradigms is still called for. In this paper, previous connectionist natural language research results are analyzed and both paradigms are compared and contrasted. We explain the major features of connectionism and symbolism for knowledge represenation and induce strong and weak features of both paradigms to implement several functionalities of a natural language system.
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.
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.
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.
이승우(Seungwoo Lee),이원일(Wonll Lee),이근배(Geunbae Lee),이종혁(Jong-Hyeok Lee),박재득(Jaduk Park) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
본 논문에서는 자연어 질의가 가지는 특징들을 살펴보고, 범주 문법과 논리구조에 기반한 한국어 의미 분석기[권혜진 1997]를 기반으로 parsing기법을 개선하여 시스템의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 또 자연어 처리의 각 단계의 분석 점수를 결합하여 애매성을 내포하고 있는 자연어 질의로부터 의미 분석의 best result를 얻는 방법을 소개하고 튜닝을 통해 그 결과를 확인한다.
이종훈(Jongoon Lee),이동현(Donghyeon Lee),이근배(Geunbae Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
최근 활발하게 연구 되고 있는 통계 기반의 기계 번역 시스템에서는 입력 문장이 길어지면 번역 성능이 떨어지는 현상이 나타난다. 이를 완화하기 위해 긴 문장을 같은 의미의 짧은 문장들로 분할하여 각각 번역하면 기계 번역 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계적 기계 번역을 위한 변환 기반의 문장 분할 방법을 제안한다. 변환 기반의 문장 분할 방법은 사람이 직접 분할한 예문으로부터 변환 규칙을 학습하여 기계 번역의 입력 문장에 적용함으로써 구절 기반의 통계적 기계 번역 성능을 최대화 한다.
이동현(Donghyeon Lee),이종훈(Jonghoon Lee),이근배(Geunbae Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10
본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한, 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.