公开(公告)号：KR101037247B1

公开(公告)日：2011-05-26

申请号：KR1020090054423

申请日：2009-06-18

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 이성진 ,  이근배 ,  정상근 ,  이청재 ,  김경덕

IPC: G09B19/06 ,  G09B7/04 ,  G09B19/04

Abstract: 본 발명은 인공지능 자연어 처리 기술을 이용한 외국어 회화 연습 방법 및 장치와 이것의 빠른 개발과 검증을 돕는 학습자 시뮬레이션 방법과 장치에 관한 것이다. 본 발명은 PC, PDA, 휴대폰, 인공지능 에이전트 등 모든 컴퓨팅 장치에 탑재하여 외국어 회화 학습에 활용될 수 있다. 본 발명은 외국어 학습자의 자연어 음성입력을 받아서 발화 내용과 오류를 파악하고 오류에 적절한 교정 피드백을 제공하는 동시에 상황에 맞는 원어민식 표현 응답을 생성한다. 생성된 응답은 자연어 음성합성을 이용하여 원어민 수준의 음성으로 학습자에게 전달된다. 본 발명은 다양한 학습자의 다양한 어학수준을 고려하고 대화 문맥을 고려하여 오류를 포함한 학습자의 발화에서도 발화의도를 추출할 수 있고 이 발화 의도를 바탕으로 교정 피드백을 가능하게 하는 다양한 대화 현상을 모델링하는 대화 기술을 사용하여 자연스러운 회화 교육 대화를 제공할 수 있다. 그리고 상기의 기술을 개발하고 검증할 때 다양한 수준의 실제 학습자들을 동원하는 것은 많은 비용과 시간을 요구하는 작업이므로 기술 개발 시간과 비용을 최소화시키기 위해 실제 학습자의 대화 방법, 오류, 수준별 특성 등을 시뮬레이션할 수 있는 기술이 필요하다. 본 발명을 통해 외국어 학습자에게 원어민 교사처럼 외국어로 회화 상대를 하면서 필요한 부분을 교육할 수 있는 지능적인 자연어 처리 외국어 회화 학습 장치를 구현할 수 있다.
외국어, 회화, 연습, 학습자, 시뮬레이션

公开(公告)号：KR1020110044345A

公开(公告)日：2011-04-29

申请号：KR1020090100962

申请日：2009-10-23

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 노형종 ,  이종훈 ,  이성진 ,  이근배

IPC: G06F17/21 ,  G06Q50/10

CPC classification number: G06F17/30864 ,  G06F17/2745 ,  G09B19/06

Abstract: PURPOSE: A document processing apparatus and a method for extracting expression and description are provided to automatically construct a script document and a description document. CONSTITUTION: A document collection unit(110) collects a document from a website, and separates the document into a script part and a description part. The document collection unit generates a script document and a description document. Based on the description document, an expression extraction unit(150) extracts expression description sentence.

Abstract translation: 目的：提供用于提取表达和描述的文档处理装置和方法，以自动构建脚本文档和描述文档。 构成：文档收集单元（110）从网站收集文档，并将文档分离成脚本部分和描述部分。 文档收集单元生成脚本文档和描述文档。 基于描述文件，表达式提取单元（150）提取表达式描述语句。

公开(公告)号：KR100932644B1

公开(公告)日：2009-12-21

申请号：KR1020070115694

申请日：2007-11-13

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 정민우 ,  이근배

IPC: G10L15/183 ,  G10L15/197 ,  G10L15/06

Abstract: 본 발명에 의한 전역 유발 자질을 이용한 통계적 음성 언어 이해 방법은 학습용 데이터를 적용한 이전의 제1 음성 언어 이해기와 새로운 전역 문맥 정보를 추가한 제2 음성 언어 이해기의 성능을 비교 평가하는 정량적 기준에 따라 반복적으로 전역 유발 자질을 추출하여 유발 자질 리스트에 추가하는 과정; 음성 인식 문장에 입력되면 해당 음성 인식 문장에서 국소 문맥 정보와 상기 유발 자질 리스트를 이용하여 전역 문맥 정보를 추출하는 과정; 및 상기 제1 음성 언어 이해기에서 상기 국소 문맥 정보와 전역 문맥 정보를 종합처리하여 의미 부착 문장을 출력함을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면 음성 언어 이해의 성능을 향상시키데 필요한 전역 문맥 정보를 추출하기 위해 유발 자질 정보를 자동으로 추출함으로써 구문 분석이나 규칙 작성에 소요되는 노력과 비용을 절감하며 다양한 응용 영역에 쉽게 적용 가능한 확장성을 제공한다.

Abstract translation: 根据根据由第二音频语言的更多的理解组施加所述训练数据的前者的第一音频语言理解瓦片新的全球环境信息的性能比较评价的定量标准使用本发明的全球诱导质量统计口语理解方法 反复提取全局诱导品质并将其添加到诱导品质列表中; 当语音识别语句被输入时，使用语音识别语句中的本地语境信息和触发语属性列表提取全局语境信息; 第一个语音验证器综合处理本地上下文信息和全局上下文信息，输出有意义的附加语句。

公开(公告)号：KR1020090084212A

公开(公告)日：2009-08-05

申请号：KR1020080010256

申请日：2008-01-31

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 이근배 ,  김경덕

IPC: H04L12/12 ,  H04L12/16

CPC classification number: H04L12/2816 ,  G06F3/017 ,  G06F17/28 ,  G10L15/02 ,  G10L15/22

Abstract: A home network control system and a method using multimodal conversation interface are provided to offer the status information and control method of the home network using voice conversation interface and gesture interface. A voice recognition/understanding unit(130) recognizes voice from the inputted voice, and converts the acknowledged voice as described above to a meaning structure. A gesture recognition/understanding unit(140) recognizes gesture from the gesture input, and converts the acknowledged gesture into a meaning structure. A multimodal meaning integration unit(150) produces an integrated meaning structure from the meaning structure as described above. A multimodal control command administration unit(160) converts the integrated meaning structure as described above into a control command.

Abstract translation: 提供家庭网络控制系统和使用多模式会话接口的方法，使用语音对话界面和手势界面提供家庭网络的状态信息和控制方法。 语音识别/理解单元（130）从输入的语音识别语音，并将如上所述的确认语音转换成意义结构。 手势识别/理解单元（140）从手势输入识别手势，并将确认的手势转换成意义结构。 多模式意义整合单元（150）从如上所述的含义结构产生一个整合意义结构。 多模式控制命令管理单元（160）将如上所述的综合含义结构转换为控制命令。

公开(公告)号：KR100853173B1

公开(公告)日：2008-08-20

申请号：KR1020070006707

申请日：2007-01-22

Applicant: 포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 이종훈 ,  이동현 ,  이근배

IPC: G06F17/28 ,  G10L15/187

Abstract: 본 발명은 통계적 자동 번역 기술에 기반하여 번역 성능을 높이기 위한 음성 자동 통역 시스템, 및 그에 적용되는 통계적 자동 번역기의 번역 처리 방법 및 훈련 방법에 관한 것이다. 음성 자동 통역 시스템은 크게 음성 인식기, 통계적 자동 번역기, 음성 합성기의 세 부분으로 나눌 수 있으며 본 발명에서 제시하는 기술은 음성 인식기 결과를 통계적 자동 번역기에 전달할 때의 중간 결과 가공 방법 및 그에 따른 통계적 자동 번역기 훈련 방법과 음성 인식기로부터 다수의 후보를 생성하여 번역결과를 토대로 순위를 재정립하는 방법 및 음성 인식기의 언어 모델을 상황별로 나누어 적용하는 방법을 포함한다. 이 기술을 통해 보다 높은 성능을 가진 시스템을 구축할 수 있다.
통계적 자동 번역, 자동 통역, 전처리, 후처리, 기계 번역, 음성 인식, 음성 합성

公开(公告)号：KR1020080024911A

公开(公告)日：2008-03-19

申请号：KR1020060089664

申请日：2006-09-15

Applicant: 학교법인 포항공과대학교 ,  포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 정민우 ,  이근배

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/28 ,  G10L15/10 ,  G10L15/20

Abstract: A method for correcting a recognition error in a speech recognition system is provided to correct errors included in a result of a speech recognizer automatically, and adapt the speech recognizer even to a new speech area easily. A channel model(16) and an N-gram language model(17) are generated by using transcribed sentences of a speech recognition result and a corresponding speech, and then the channel model and the N-gram language model are studied. A plurality of candidate sentences is generated by combining words, which have high possibility to be equal to words of sentences recognized by a speech recognizer and words transcribed by using the studied channel model and N-gram language model. A corresponding candidate sentence is selected, and is constituted of words having the most suitable meaning by comparing words in a semantic-based language model with respective words constituting each of the candidate sentences.

Abstract translation: 提供了一种用于校正语音识别系统中的识别误差的方法，用于自动校正包含在语音识别器的结果中的错误，并使语音识别器甚至适应新的语音区域。 通过使用语音识别结果和对应语音的转录语句来生成信道模型（16）和N语言模型（17），然后研究信道模型和N-gram语言模型。 通过组合具有与语音识别器识别的句子相同的词语的高可能性和通过使用研究的频道模型和N-gram语言模型转录的单词来生成多个候选句子。 选择相应的候选句子，并且通过将基于语义的语言模型中的词与构成每个候选句子的各个词相比较，由具有最合适含义的词组成。

公开(公告)号：KR1020070092005A

公开(公告)日：2007-09-12

申请号：KR1020060021875

申请日：2006-03-08

Applicant: 학교법인 포항공과대학교 ,  포항공과대학교 산학협력단

Inventor： 김석환 ,  송유 ,  김경덕 ,  이근배

IPC: G06F19/10 ,  G06F9/00 ,  G06F19/28

CPC classification number: G06F17/278 ,  G06F17/24

Abstract: A method and a system for recognizing a biological entity name based on a workbench are provided to reduce expense for constructing a biological document learning corpus and enhance entity name recognition for automatically extracting the biological entity name from a biological document on the basis of the workbench. An entity name recognizer(12) recognizes the biological entity name from the biological document by using a biological entity name recognition model(16). An entity name corrector(14) receives and corrects corrected data if a biological entity name recognition result needs correction. A machine learning part(15) constructs the new biological entity name recognition module by performing machine learning for a corrected result. The biological entity name recognition module is a statistics-based biological entity name recognition model constructed by the machine learning based on the biological document learning corpus. A document receiver(11) receives the biological document and an entity name recognition result output part(13) provides the recognition result to a user. A correction database(18) receives and stores the corrected data if the biological entity name recognition result needs the correction.

Abstract translation: 提供了一种用于基于工作台识别生物实体名称的方法和系统，以减少构建生物文献学习语料库的费用，并增强实体名称识别，以便根据工作台从生物文件自动提取生物实体名称。 实体名称识别器（12）通过使用生物实体名称识别模型（16）从生物文件识别生物实体名称。 如果生物实体名称识别结果需要校正，则实体名称校正器（14）接收并校正校正数据。 机器学习部分（15）通过执行校正结果的机器学习来构建新的生物实体名称识别模块。 生物实体名称识别模块是基于生物学文档学习语言的机器学习构建的基于统计的生物实体名称识别模型。 文档接收器（11）接收生物文档，并且实体名称识别结果输出部分（13）向用户提供识别结果。 如果生物实体名称识别结果需要校正，校正数据库（18）接收并存储校正数据。