한 줄 요약 — 한국어 음성인식에 베이즈 딥러닝(변분 베이즈 드롭아웃)을 결합한 종단간 모델을 처음 적용한 연구. CTC·주의 기제·결합 모형을 자모 40자 출력으로 학습하고, 유한 오토마타(FA)로 초성→중성→종성 순서를 강제해 한글로 복원. 우리말샘 사전 음성 23.1시간에서 LER 4.58%·WER 26.4%로 당시 상용 API(Google 76%, Naver 35% WER)보다 우수했다.1. 배경 — 통계학과에서 본 한국어 ASR기존 한국어 음성인식은 음향모형(HMM) + 렉시콘 + 언어모형의 다단 구조라 음소·형태소 등 언어학 지식이 필수였다. 한국어는 교착어라 고유 단어 수가 무한히 늘어나("쓰다/씁니다/썼습니다") 단어 단위 학습이 어렵고, 형태소 단위 접근도 상당한 언어학적 지식을 요구한다..