Back TranScription(BTS)기반 데이터 구축 검증 연구

박찬준,서재형,이설화,문현석,어수경,임희석 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.11

최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성 할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다. Recently, the use of speech-based interfaces is increasing as a means for human-computer interaction (HCI). Accordingly, interest in post-processors for correcting errors in speech recognition results is also increasing. However, a lot of human-labor is required for data construction. in order to manufacture a sequence to sequence (S2S) based speech recognition post-processor. To this end, to alleviate the limitations of the existing construction methodology, a new data construction method called Back TranScription (BTS) was proposed. BTS refers to a technology that combines TTS and STT technology to create a pseudo parallel corpus. This methodology eliminates the role of a phonetic transcriptor and can automatically generate vast amounts of training data, saving the cost. This paper verified through experiments that data should be constructed in consideration of text style and domain rather than constructing data without any criteria by extending the existing BTS research.

자동차 촉매장치의 유동 특성에 관한 연구

박찬준,이상원 서울産業大學校 2000 논문집 Vol.51 No.2

The flow characteristics in a typical dual-monolith automotive catalytic converter were investigated using a computational simulation method. A non-reacting, adiabatic model was considered in the flow simulation. The monolithic brick resistance was formulated using the experimental pressure drop data. It was introduced as an additional source term into the non-dimensional momentum governing equation within the monolithic brick. The flow distribution within the catalytic converter was found to depend strongly on the diffuser angle. The diffuser angles were varied from 90˚ to 27˚ and a disk was inserted at inlet of diffuser. The inlet flow of catalytic converter was assumed as a uniform distribution and it was varied from 5.9 m/s to 29.5 m/s. A distribution index was formulated to quantify the degree of uniformity at test cases considered. When the angle of the diffuser was decreased from 90˚ to 27˚, the distribution index was increased from r=0.67 to r=0.78. The gap of between dual-monolith had a good effect on uniformity because the radial flow in the gap was increased. Also the disk which was inserted at inlet of diffuser could control the uniformity, but increased the flow restriction.

가솔린 엔진에서 밸브 개폐시기 변화에 따른 엔진성능의 수치해석 연구

박찬준 서울산업대학교 산업대학원 1996 大學院論文集 Vol.4 No.-

The object of this research is to investigate the effects of valve timing on the performance of engine considered and develop the simulation model for performance and gas exchange processes in an internal combustion engine. The simulation model used the method of characteristic for gas dynamics in gas exchange process and the Wiebe function for power process. The simulation model was then used to find the effects of the valve timing of intake and exhaust valve on the performance of a gasoline engine. The engine speed was varied from 2000rpm to 5500rpm in W.O.T. It was shown that the performance of engine was increased in all engine speed range considered when the valve timing was 18/50/50/18 in case the valve open period of engine was same with standard valve timing. On the other hand, when the valve timing was 8/52/52/8 such as the overlap period of engine was decreased compared with the standard valve timing, the performance of engine was increased in low engine speed range and was decreased in high engine speed. It was also founded that the simulation model could be used to design the components of engine such as the length of intake and exhaust manifolds, the valve timing and the valve lift.

불꽃 점화 기관에서 점화 장치가 성능에 미치는 영향

박찬준 서울産業大學校 1994 논문집 Vol.40 No.1

This study is to investigate the effect of ignition system on performance in S.I. engine. The ignition systems considered were TCI(Transistorized ignition), CDI(Capacitive Discharge Ignition), and WJR ignition system which was combined CDI system and Full Transistor system. The spark plugs used were Bosch(WR8HP) and Champion(RC7YC). The gap sizes of spark plus were varied from 1.0mm to 1.8mm and coil system used were Poongsung, Daejun, Bosch, Lucas, Nipondenso. The mixture response tests were conducted in part load condition such as 2400 rpm and 2.4 bar BMEP. The NOx and HC emissions were measured to investigate the efficiency of combustion and misfire limit. The ignition timings were also measured. It was found that the misfire limit was increased when the gap size of spark plug was increased until 1.5mm. The WJR system had the higher misfire limit than that of CDI system because the spark energy of CDI system is strong but too short.

12주간의 태권도 수련이 비만 어린이들의 신체조성, 골밀도 및 슬관절 근기능 발달에 미치는 영향

박찬준,김창환 한국스포츠리서치 2006 한국 스포츠 리서치 Vol.17 No.5

공공 한영 병렬 말뭉치를 이용한 기계번역 성능 향상 연구

박찬준,임희석 한국디지털정책학회 2020 디지털융복합연구 Vol.18 No.6

Machine translation refers to software that translates a source language into a target language, and has been actively researching Neural Machine Translation through rule-based and statistical-based machine translation. One of the important factors in the Neural Machine Translation is to extract high quality parallel corpus, which has not been easy to find high quality parallel corpus of Korean language pairs. Recently, the AI ​​HUB of the National Information Society Agency(NIA) unveiled a high-quality 1.6 million sentences Korean-English parallel corpus. This paper attempts to verify the quality of each data through performance comparison with the data published by AI Hub and OpenSubtitles, the most popular Korean-English parallel corpus. As test data, objectivity was secured by using test set published by IWSLT, official test set for Korean-English machine translation. Experimental results show better performance than the existing papers tested with the same test set, and this shows the importance of high quality data. 기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.

Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 특화된 인공신경망 기계번역기

박찬준,김경희,박기남,임희석,Park, Chan-Jun,Kim, Kyeong-Hee,Park, Ki-Nam,Lim, Heui-Seok 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.9

최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다. With the recent World Health Organization (WHO) Declaration of Pandemic for Coronavirus Disease-19 (COVID-19), COVID-19 is a global concern and many deaths continue. To overcome this, there is an increasing need for sharing information between countries and countermeasures related to COVID-19. However, due to linguistic boundaries, smooth exchange and sharing of information has not been achieved. In this paper, we propose a Neural Machine Translation (NMT) model specialized for the COVID-19 domain. Centering on English, a Transformer based bidirectional model was produced for French, Spanish, German, Italian, Russian, and Chinese. Based on the BLEU score, the experimental results showed significant high performance in all language pairs compared to the commercialization system.

인공신경망 기계번역에서 말뭉치 간의 균형성을 고려한 성능 향상 연구

박찬준,박기남,문현석,어수경,임희석 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.5

최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영 향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세 스를 추가로 제안한다. Recent deep learning-based natural language processing studies are conducting research to improve performance by training large amounts of data from various sources together. However, there is a possibility that the methodology of learning by combining data from various sources into one may prevent performance improvement. In the case of machine translation, data deviation occurs due to differences in translation(liberal, literal), style(colloquial, written, formal, etc.), domains, etc. Combining these corpora into one for learning can adversely affect performance. In this paper, we propose a new Corpus Weight Balance(CWB) method that considers the balance between parallel corpora in machine translation. As a result of the experiment, the model trained with balanced corpus showed better performance than the existing model. In addition, we propose an additional corpus construction process that enables coexistence with the human translation market, which can build high-quality parallel corpus even with a monolingual corpus.

연료 조성에 따른 공연비 산정 (I) -기준 배기 조성으로서 Eltinge 차트-

박찬준,엄인용 대한기계학회 2003 大韓機械學會論文集B Vol.27 No.11

발달장애인을 위한 커뮤니케이션과 언어 학습 증진을 위한 인공지능 서비스

박찬준,김양희,장윤나,Umadevi G.R,임희석 한국융합학회 2020 한국융합학회논문지 Vol.11 No.6

Children with language developmental disabilities often struggle through their lives from a lot of challenges in everyday life and social activities. They’re often easily deprived of the opportunity to engage in social activities, because they find difficulty in understanding or using language, a core means of communication. With regard to this issue, AAC(Augmentative and Alternative Communication) can be an effective communication tool for children who are suffering from language disabilities. In this paper, we propose a deep learning-based AI service to make full use of the pictogram as an AAC tool for children with language developmental disabilities to improve not only the ability to interact with others but the capacity to understand language. Using this service, we strive to help these children to more effectively communicate their intention or desire and enhance the quality of life. 언어발달 장애를 가진 아동들은 일상생활 및 사회생활에서 많은 어려움을 겪으며 이는 생애 전반을 걸쳐 지속된다. 언어발달 장애 아동들은 의사소통 수단인 언어를 이해하거나 사용하는 데에 어려움을 겪기 때문에 종종 사회적 활동에 참여할 기회를 박탈당하곤 한다. 이와 관련해서 Augmentative and Alternative Communication(AAC, 보완대체 의사소통)는 언어장애를 앓는 이들에게 실직적인 의사소통 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문은 픽토그램을 AAC의 수단으로써 최대한 활용하여 언어발달 장애 아동이 타인과 의사소통하고 언어 이해 능력을 향상시킬 수 있도록 돕는 딥러닝 기반 인공지능 서비스를 제안한다. 본 서비스를 통해 언어 문제를 겪고 있는 이들이 자신의 의도 혹은 욕구를 보다 수월하게 표현하여 삶의 질이 향상 될 수 있을 것으로 기대한다.