본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관 관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
이 논문에서는 첫 번째로 운율구 경계를 자동으로 추출하고자 할 때 인간의 지각과 관련하여 어떠한 자질을 이용하는 것이 좋은가 하는 점을 밝혀 보았다. 운율구 경계의 유형은 크게 경계가 없는 강도(zero), 약한 경계 강도(minor break strength), 강한 경계 강도(major break strength) 3 단계로 정하는 것이 통계적으로 의의가 있으며 지속시간의 정보가 강한 경계 유형의 결정에 중요하게 작용하는 자질이었음을 알 수 있었다. 두 번째로는 운율구 경계현상 분석결과를 바탕으로 운율구 경계의 경계 강도를 약한 경계 강도(zero를 포함)와 강한 경계 강도로 나누고, 2단계의 경계 강도를 텍스트상에서 문장성분의 bigram, trigram을 정보를 이용하여 자동으로 할당하였다. Bigram의 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB에 대해 각각 46.0%, 38.2%의 강한 경계 강도 예측정확률과 22.8%, 8.4%의 삽입오류율의 성능을 내었으며, Trigram인 경우 Test-I, Test-II 텍스트 DB 각각에 대해 58.3%, 42.8%의 강한 경계 강도 예측정확률과 30.0%, 11.8%의 삽입오류율를 나타냈다.
운율구 경계 예측은 TTS(Text-To-Speech) 엔진이 정확하고 자연스러운 음성합성을 하기 위해 꼭 필요한 기술이다. 하지만, 소프트웨어나 하드웨어적 자원을 많이 요구하는 기술이기 때문에 실행 환경의 제약을 많이 받는다. 본 논문에서는 소형 전자제품과 같이 제한된 환경에서도 안정적으로 실현되는 경량화 운율구 경계 예측 시스템의 개발 과정과 결과에 대하여 설명한다. 운율구 경계 예측 시스템의 필수 요소인 형태소 분석기의 경량화와 전통적인 규칙 기반 운율구 경계 예측 기술과 달리 품사 분석과 구문 분석이 필요하지 않은 운율구 경계 예측 기술을 소개한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.218-221
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1998
한국어 음성 인식기의 향상을 위한 방법으로서 운율구 단위의 음성인식을 제안하고 운율구 경계를 예측하는 방법을 제시하였다. 실험을 위해서 서울 말씨를 쓰는 남자가 보통속도로 읽은 100개의 문장과 학교 방송국 여자 아나운서가 읽은 100개의 문장에 대해서 운율구 청취테스트한 데이터를 기주능로 사용했다. 피치 정보와 휴지기 경계정보를 이용해서 강한 운율경계강도가 나타나는 지점을 운율구의 경계로 예측했을 때 평균 70% 정도의 예측율을 보여주었다.
본 연구는 한국어 말소리 단어를 처리할 때, 운율구성성분인 음운구 경계와 어휘변인인 단어빈도가 상호 작용하는지를 알아보았다. 이를 위해 4개의 음운구로 발화된 문장에서 참가자가 목표단어를 찾을 때, 음운구 경계에 걸침 유무에 따라서 생기는 방해효과를 단어찾기 과제(word monitoring task)를 통해서 조사하였다. 목표단어는 2음절의 고빈도와 저빈도 단어들이 실험자 내 조건으로, 4개의 음운구로 발화된 문장에서 각각 음운구 경계 간(목표단어: 대표, 음운구 경계: [이사회의] [반대] [표명이] [있었다]) 조건과 음운구 경계 내(목표단어: 마차, 음운구 경계: [세뱃돈은] [항상] [우리] [엄마 차지였다]) 조건이 실험자 간 조건으로 설계되었다. 실험 결과, 두 변인 중 음운구 경계의 주 효과가 유의미하였으며, 상호작용도 유의미하였다. 사후분석 결과 음운구 경계 내 그룹에서만 고빈도 목표단어를 저빈도 목표단어보다 유의미하게 빠르게 탐색하는 것으로 나타났고 음운구 경계 간 그룹에서는 목표단어의 빈도효과가 나타나지 않았다. 이 결과를 기반으로 음운 단어재인시 단어의 빈도변인이 초기 단계에 영향을 미치는 여부와 한국어 말소리 처리에서 두 변인의 중요성을 논의하였다.
본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.
한국어의 연속 음성 인식을 위하여 운율구 단위로 경계를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 그 과정의 일부로서 본 연구에서는 여러 음향 특징들을 조합하여 연속음성에서 음절 경계의 검출하는 방법을 제시하였으며, 연속 음성으로부터 한국어 운율구인 강세구의 경계를 운율 특징만을 이용한 패턴 비교 방법을 이용하여 검출한 것과 비교 검토하였다. 그 결과, 패턴 비교 방법으로 검출한 강세구의 경계를 음절의 경계와 일치되도록 정렬해줄 필요가 있음을 알 수 있었다.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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