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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
159 - 165 (7page)

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딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
#Morphological Analyzer #Retrieval Based Model #Korean #Speech Recognition #Command

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Hebronstar / VR/AR Trends / Hebronstar google schola 한경훈 / 2011 / 사이버멀미의 유발원인과 감소방법 / 한국심리학회지: 인지 및 생물 23(2):287~299 dbpia 정지영 / 2017 / VR 콘텐츠의 사이버 멀미 유발 요인: 시점과 움직임의 효과에 대한 실험 연구 / 한국콘텐츠학회 논문지 17(4):200~208 dbpia 최만영 / 2016 / HMD VR 콘텐츠의 빠른 적응을 위한 초기 사용 경험에 관한 연구 -삼성 기어 VR 게임 앱 중심으로- / 기초조형학연구 17(6):605~616 google schola 박지원 / 2018 / HMD의 인터페이스 디자인 특성 연구-Oculus Home을 중심으로- / 한국디자인문화학회지 24(3):281~296 dbpia

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