국어의 구어는 격식적으로도 사용되고 비격식적으로도 쓰인다. 회의, 토론, 강의, 뉴스 방 송 등에서는 주로 격식적 국어가, 그리고 가족 사이나 친구 사이의 대화, 소설 및 희곡의 대화 등에서는 주로 비격식적 구어가 쓰인다. 국어의 문어도 구어와 마찬가지로 격식적으로도 사용되고 비격식적으로도 쓰인다. 학술 논문, 논설문, 보고서, 신문 기사 등에서는 주로 격식적 문어가, 그리고 편지, 일기, 동화 등에서는 주로 비격식적 문어가 쓰인다. 이 논문의 목적은 주로 비 격식적 구어와 격식적 문어를 대상으로 하여 국어의 구어와 문어의 문법적 특성, 돋 의미적, 통사적, 음운적 특성을 밝히는 데에 있다. 그러나 여기에서는 국어의 비격식적 구어와 격식적 문어의 의미적 특성만을 살펴보기로 한다.
연구 배경 및 목적 : 많은 구어 장애 환자들은 구어 장애 자체로 인한 고통과 불편뿐만 아니라, 의사소통이 원활하지 못함으로 인해 느끼는 좌절감 등의 2차적인 고통을 받고 있다. 장기간에 걸친 구어의 병리는 반복되는 의사소통의 실패를 낳게 되고, 궁극적으로는 의사소통 자로서의 자신에 대하여, 또는 의사소통 상황에 대하여 부정적인 태도를 키우게 된다. 따라서 본 연구는 구어 장애로 인한 의사소통 태도가 정상인들과 차이가 있는 지와 함께 구어장애의 하위 유형에 따라 개인이 느끼는 의사소통에 대한 태도에 차이가 있는지를 알아보기 위하여 실시하였다. (중략)
비유창성(disfluency)은 문어와 같이 정연한 구조로 말하지 못하는 현상 전반을 지칭한다. 이는 구어에서 보편적으로 발생하는 현상으로 구어 의존 구문 분석의 난이도를 상향시키는 요인이다. 본 연구에서는 비유창성 요소 유형을 담화 표지, 수정 표현, 반복 표현, 삽입 표현으로 분류하였다. 또한 유형별 비유창성 요소를 실제 말뭉치에서 어떻게 구문 주석할 것인지를 제안한다. 이와 같은 구어 데이터 처리 방식은 대화시스템 등 구어를 처리해야 하는 도메인에서의 자연언어이해 성능 향상에 기여할 것이다.
노인인구 증가와 함께 신경학적 결함을 가진 장 노년기 성인들이 증가하면서 신경 말 언어장애 성인들 의 재활을 위하여 구어 유창성에 대한 기초연구가 필요하다. 그래서 본 연구에서는 신경언어장애가 없는 50대에서 70대 정상 성인을 대상으로 언어표본을 수집하여 연령 및 성별로 구어 유창성의 특성을 비교 분석하였다. 50대, 60대, 70대 각 연령대별 30명(남15명, 여15명)씩 총 90명의 언어 표본을 수집하여 구어 속도, 비유창성 빈도 등을 비교한 결과, 첫째, 70대 성인의 구어 속도가 50대 및 60대 성인의 구어 속도보다 느렸다. 그리고 50대, 60대 및 70대 모두 성별 간 구어 속도에서 차이가 없었다. 둘째, 50대, 60대 및 70대 성인들 간 정상적 비유창성 및 전체 비유창성의 빈도에서 차이가 없었다. 각 연령대별 성별 간에도 차이가 없었다. 셋째, 모든 연령대 성인들의 구어 속도와 비유창성 빈도와 상관이 없었다.
지난 5월 말레이시아 쿠알라룸프르에서 열린 구어만드 월드쿡북어워드에서 한국에서 출간된 <김영모의 행복한 빵의 세계>가 디저트 부문의 최고상인 '베스트 인 더 월드'를 차지해 세계 출판업계의 이목을 집중시켰다. 요리책의 아카데미상으로 불리는 '구어만드 월드쿡북어워드' 시상식 현장을 들여다본다.
본 논문에서는 기존의 문어를 다루는 태거와는 달리 구어를 처리할 수 있는 구어태거를 구현하였다. 구어태거는 크게 심층구조와 표층구조의 두 가지 부분으로 구성되어 있으며, 촘스키의 구조에 따라 설계하였다. 심층구조에서 예측된 문장은 표층구조에서 실제의 입력과 음소열수준으로 비교되고 그 결과 가 다시 심층구조로 되메김된다. 이를 통해 가장 적합한 후부가 선택되며 또한 강화학습을 통해 문법과 어휘가 학습된다. 실험을 통해서 여러 가지 잡음이 섞인 입력단어를 본 태거가 얼마나 정확한 예측을 할 수 있는가를 보았으며, 그 결과 잡음에 강한 특성을 나타내는 것을 확인하였다.
구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.
통계적 기계 번역을 이용한 구어-수화 번역 연구가 활발해짐에도 불구하고 수화 말뭉치의 자원 희소성 문제는 해결되지 않고 있다. 본 연구는 수화 번역의 첫 번째 단계로써 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수지 신호 번역에서 말뭉치 자원 희소성으로부터 기인하는 문제점들을 해결할 수 있는 세 가지 전처리 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 1) 구어 문장의 패러프레이징을 통한 말뭉치 확장 방법, 2) 구어 단어의 표제어화를 통한 개별 어휘 출현 빈도 증가 및 구어 표현의 번역 가능성을 향상시키는 방법, 그리고 3) 수지 표현으로 전사되지 않는 구어의 기능어 제거를 통한 구어-수지 표현 간 문장 성분을 일치시키는 방법이다. 서로 다른 특징을 지닌 영어-미국 수화 병렬 말뭉치들을 이용한 실험에서 각 방법론들이 단독으로 쓰일 때와 조합되어 함께 사용되었을 때 모두 말뭉치의 종류와 관계없이 번역 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.
목적 : 본 연구의 목적은 기질적 조음장애 중 운동구어장애자의 유형에 따른 음운변동 패턴을 연구하여 각 집단만의 신경학적 손상으로 인한 조음운동 패턴을 분석하고자 하는데 있다. 운동구어장애자의 조음 오류에 대해서 SDO(substitution, distortion, omission) 분석적 접근을 하는 것이 일반적이며 따라서 음운변동 분석을 함으로써 이들의 오류패턴의 유형을 찾고, 언어중재 시에 이들의 조음기관 관련 근운동의 훈련을 보다 체계적으로 실시할 수 있을 것이라고 본다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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