최근 , 심층 학습 ( Deep Learning ) 이론 및 활용 에 관련 된 연구 가 학술계 , 산업 계 의 큰 주목 을 받 고 있 다 . 컴퓨터 비전 , 패턴 인식 , 음성 인식 ( Automatic Speech Recognition ) 등 여러 분야 에 심층 학습 이 적용 되 어 해당 분야 의 평가 대회 에서 큰 폭 의 성능 향상 을 이루 어 최고 성능 을 기록 했 는데 , 이러 한 연구 경향 은 자연 언어 처리 ( Natural Language Processing ) 분야 에 도 영향 을 미쳐 심층 학습 을 이용 한 품사 태 깅 ( Part - Of - Speech Tagging ) , 문장 구조 분석 ( Natural Language Parsing ) , 의미 역 인식 ( Semantic Role Labeling ) , 감성 분석 ( Sentiment Analysis ) , 질 의 응답 ( Question Answering ) 등 관련 연구 가 활발 하 게 진행 되 고 있 다 . 심층 학습 을 포함 한 기계 학습 을 위해서 는 고품질 및 대 규모 의 말뭉치 ( Corpus ) 가 필요 하 게 되 지만 , 타 국가 에 비해 국내 에서 말뭉치 를 연구 및 구축 하 기 시작 한 시기 가 상대 적 으로 늦 고 그 축적량 이 적 기 때문 에 , 최고 성능 의 기계 학습 을 이용 하 더라도 한글 기반 의 음성 인식 정확도 가 다소 떨어지 는 편 이 다 .