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송화전,김현우,정의석,오성찬,이전우,강동오,정준영,이윤근,Song, H.J.,Kim, H.W.,Chung, E.,Oh, S.,Lee, J.W.,Kang, D.,Jung, J.Y.,Lee, Y.K. 한국전자통신연구원 2019 전자통신동향분석 Vol.34 No.4
Currently, a majority of artificial intelligence is used to secure big data; however, it is concentrated in a few of major companies. Therefore, automatic data augmentation and efficient learning algorithms for small-scale data will become key elements in future artificial intelligence competitiveness. In addition, it is necessary to develop a technique to learn meanings, correlations, and time-related associations of complex modal knowledge similar to that in humans and expand and transfer semantic prediction/knowledge inference about unknown data. To this end, a neural memory model, which imitates how knowledge in the human brain is processed, needs to be developed to enable knowledge expansion through modality cooperative learning. Moreover, declarative and procedural knowledge in the memory model must also be self-developed through human interaction. In this paper, we reviewed this essential methodology and briefly described achievements that have been made so far.
자연어 음성인식 기술을 이용한 음성 대화 서비스 개발동향
정호영,송화전,강병옥,정의석,정훈,오유리,권오욱,이기영,이윤근,Jung, H.Y.,Song, H.J.,Kang, B.O.,Chung, E.S.,Chung, H.,Oh, Y.R.,Kwon, O.W.,Lee, K.Y.,Lee, Y.K. 한국전자통신연구원 2011 전자통신동향분석 Vol.26 No.5
모바일 혁명과 빅데이터(big data) 시대에 접어들면서 사용자 중심의 자연스러운 인터페이스와 정보검색에 대한 요구가 늘어가고 있다. 모바일 환경에서의 쉽고 자연스러운 검색을 위해 음성인식 기술을 이용한 음성검색 서비스가 대세를 이루고 있으며 대화형 검색 서비스로 발전하게 될 것이다. 음성 대화 서비스의 주요 응용 분야인 음성검색 및 외국어 교육 서비스에서의 자연어 음성인식 기술 역할 및 사용자 경험을 바탕으로 하는 선순환 구조의 인식 성능 개선에 대해 소개한다. 또한 두 응용분야에서의 국내외 개발동향을 소개하고 실제 개발 사례를 통해 무제한급 자연어 음성인식 기술에 기반한 음성 대화 서비스의 가능성을 살펴본다.