일반기술

행선지명의 이형태 자동생성 기술

‘행선지명의 이형태 자동생성 기술’은 음성인식 시스템에서 음성인식 대상 어휘 사전을 생성하기 위한 것으로 행선지명에 대해 발화 가능성이 높은 다양한 이형태를 생성하는 기술이다.음성 인식 환경에서 사용자는 행선지의 정확한 명칭을 알지 못하거나, 길이가 긴 명칭의 경우 편의상 쉽게 불리는 명칭으로 발화를 하기 때문에 사용자 발화 키워드가 음성인식 대상 어휘 사전에 등록이 되어 있지 않으면 음성 인식에 실패할 가능성이 높다. 다시 말해, 음성인식 사용자가 본래 행선지명의 부분어(Substring)이나 그와 유사한 변이형(Variants)를 발화하기 때문이다. 이들 발화 키워드를 행선지명의 ‘이형태’라고 부른다.해당 기술은 세부 기술로서 ‘복합명사 분해 및 태깅’ 단계와 ‘이형태 생성’ 단계로 나뉘며, 효율적인 이형태 구축 작업을 도와주는 ‘이형태GUI워크벤치’기능을 제공한다.- 복합명사 분해 및 태깅원시(raw) 행선지 명칭은 거의 대다수가 문법형태소(조사나 어미 등)이 없는 명사들간의 결합만으로 구성되어 있고 명사들간의 경계가 없기 때문에 다양한 이형태를 위한 명사 조합을 생성하기 위해서는 단일 명사들로 분리되어야 한다. 각 분리된 명사들은 기 정의된(pre-defined) 의미표지(tag)로 태깅(tagging)된다.빠른 분해속도와 견고함을 위해서 Dynamic Programming기법이 사용되며, Maximum Entropy 기계학습 방법을 사용하여 분해된 명사들을 최적의 의미표지로 태깅한다.- 이형태 생성분해/태깅된 명사들을 조합하여 발화 가능성이 높은 유효한(valid) 이형태들을 생성한다. 해당 기술의 이형태 생성 기해당 방법은 통계기반으로 1차 이형태 후보들을 생성한 후에 일부 명사 결합 규칙과 사전 리소스를 적용하여 불필요한 이형태 후보들을 제거하고 유효한 이형태만 순위화하여 출력한다.각 이형태 후보를 순위화하기 위한 확률값은 다수의 N-gram모델을 Generalized Linearly Interpolation방법으로 통합(Integration)하여 최적화된 값을 얻는다. 이때 각 N-gram모델의 가중치(Weight)는 EM algorithm에 의해 최적화된다.□ 기술의 활용방안 및 기대성과 해당 기술의 주요 활용 방안은 텔레매틱스, 휴대폰, PDA, PMP, MP3, 지능형 로봇 등 다양한 플랫폼에서 행선지명의 음성인식 기술을 위한 텍스트 전처리 기술로 활용될 수 있다. 해당 기술을 통해 음성인식 시스템 성능 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.참고로, 음성인식 기술을 적용할 수 있는 텔레매틱스 분야의 경우, 국내 시장이 2007년 4,000억을 예측하고 있으며 2011년에는 약 5,000억으로 완만한 성장을 전망(TRG, 2006)하고 있다.□ 기술의 시장성국내외 음성정보산업의 시장은 2004년 26억불, 2005년 39억불이며, 신성장동력 산업과 연계할 경우, 향후 시장규모는 급속히 성장할 것으로 기대된다.