• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.354-356
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• 2000

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.805-807
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• 2004

음차표기란 외국어의 단어를 글자나 발음을 이용하여 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 자동음차표기는 기계번역과 정보검색 등의 자연언어처리 응용에서 사용된다. 기계번역에서는 번역사전에 등재되어 있지 않은 고유명사나 전문용어를 번역하는 방법으로 사용되며, 정보검색에서는 단어불일치 문제의 해결과 질의확장 등에 사용된다. 하지만 지금까지의 영-한 자동 음차표기 연구들은 대부분 주어진 원어에 대하여 가장 적합한 음차표기를 생성하는 연구에 초점을 맞추었다. 또한, 원어로부터 가능한 음차표기를 파악하는 연구에서도 해당 음차표기에 대한 적합성을 파악하지 않고 단순 리스트형태로 음차표기를 생성함으로써, 음차표기생성 결과에 대한 품질이 낮았다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 주어진 원어로부터 가능한 음차표기를 생성하고 이들에 대한 적합성을 자동으로 파악하는 음차표기 모델을 제안한다. 본 논문의 기법은 약 72%의 단어 정확률을 나타내었으며 기존의 기법보다 최고 31%의 성능향상을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.203-211
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• 2020

미국영어와 영국영어의 모음은 몇 개 모음에서 발음 차이를 보여주고 있는데 한국 학생들은 주로 미국영어에 노출되어 왔다. 이에 근거하여 본 연구에서는 미국영어 모음과 영국영어 모음을 한국 학생들이 어떻게 인지하는지 비교하기 위하여 27명의 대학생들을 대상으로 미국영어와 영국영어의 모음 인지 시험을 실시하였다. 인지 시험 결과 미국영어 모음의 전반적인 인지 정확도(64.7%)가 영국영어(54.7%)보다 더 높게 나타나서 한국 학생들이 영국영어보다 미국영어에 더 친숙한 점이 영어 모음 인지에 영향을 준다는 사실을 확인할 수 있었다. 그러나 개별 모음에서는 beat, bat, but, burt, bart, bite 단어들의 모음들에서만 미국영어 인지 정확도가 영국영어보다 높게 나타났다. 미국영어와 영국영어의 차이를 보이는 모음들 중에서는 burt, bart, bat 단어들의 모음에서만 미국영어의 인지 정확도가 영국영어보다 높았으므로 친숙도 뿐만 아니라 개별 모음의 특성도 모음 인지에 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 미국영어와 영국영어에서 차이를 보이는 모음들의 오류 패턴을 살펴보면, burt, bart, bat의 오류 패턴이 미국영어와 영국영어에서 다르게 나타났는데, 한국 학생들이 burt, bart에서 영국영어의 종성-r 없는 발음에 어려움을 느끼는 것을 알 수 있었고 bat의 미국영어 발음과 영국영어의 발음의 차이를 잘 알지 못한다는 사실을 알 수 있었다. 그러나 미국영어와 영국영어에서 차이를 보이는 bot과 boat에서는 [ɑ]-[ɔ]-[ʌ] 혼동과 원순 모음끼리의 혼동에 기인한 오류가 미국영어와 영국영어에서 모두 공통적으로 나타났으므로 이러한 혼동이 한국 학생들의 영어 모음 인지를 어렵게 하는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 학교 교실 현장에서 학생들을 대상으로 영어 모음 지도 방안에 대한 교육적인 함축점을 논의하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.14-23
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• 1994

본 논문에서는 한국어 음성인식에 적합한 음성 인식 단위에 대해서 연구하였다. 좋은 음성 인식 시스템을 구현하기 위해서는 발음된 음성내의 조음화현상을 처리할 수 있는 인식단위를 선택해야만 한다. 따라서 음소보다 개념적으로 확대된 인식단위가 필요하게 되는데, diphone은 음소간의 전이영역을 modeling하기때문에 좋은 인식 단위가 될 수 있다. Diphone을 인식 단위로 할 경우에 안정적인 음소영역을 diphone사이에 삽입할 수도 있다. 7명의 남성화자가 발음한 74단어로 구성된 고립단어 인식 실험결과 diphone을 2-state HMM으로, 터짐소리 `ㅂ',`ㄷ','ㄱ'와 묵음을 제외한 음소에 대해서 1-state HMM으로 나타냈을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 이때 드물게 발생하는 diphone들을 하나의 단위로 merging했을 때 인식률이 $93.98\%$에서 $96.29\%$로 향상되었다. 또한 merging된 diphone과 제안한 국소보간법 (local interpolation technique)을 사용함으로써 $97.22\%$까지 인식률이 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.1092-1096
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• 2009

영어와 한국어의 차이점 중의 하나는 한국어에서는 똑같은 자음이 앞 음절의 종성과 뒤 음절의 초성으로 나와서 겹자음이 될 수 있으나 영어에서는 이것이 불가능하다는 것이다. 그러므로 영어를 배우는 한국 학생들은 영어에서 summer와 같이 겹자음 철자를 포함하는 단어들을 발음할 때 철자의 겹자음을 모두 발음하는 오류를 흔히 보인다. 따라서 본 예비 연구에서는 한국 학생들이 영어 겹자음 철자를 어떻게 발음할 뿐 만 아니라 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 겹자음과 단자음의 유사 최소변별쌍으로 구성된 36개의 실제어를 20명의 대학생이 듣고 발음하는 인지와 발화 실험을 실행하였다. 실험 결과 한국 학생들은 단자음 철자를 인지하거나 발화할 때는 각각 78.6%와 76.1%의 비교적 높은 정확율을 보이는 반면에 겹자음 철자을 인지하거나 발화할 때는 각각 55.3%와 61.7%의 낮은 정확율을 보임으로써, 영어 겹자음 철자를 더 길게 인지하고 또한 더 길게 발음하는 오류를 보였다. 또한 한국학생들의 발화를 스펙트로그램을 통해서 분석함으로써 영어 단자음 철자보다는 겹자음 철자에서 더 많은 발화오류를 일으키는 것도 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1740-1748
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• 2014

본 논문에서는 구개인두부전증 (VPI) 환자 발음과 정상인의 모의 발음에 대한 듣기 평가와 음향 분석을 실시한다. 본 연구를 위해 음성 데이터 수집을 위해 50개의 단어, 모음 및 단음절로 이루어진 발음 목록을 설정한다. 듣기 평가실험의 편의를 위해 웹 기반의 듣기 평가 시스템을 구축한다. 듣기 평가 결과는 실제 VPI 환자의 발음에 대한 오인식 경향과 모의 발음의 오인식 경향이 유사함을 나타낸다. 이러한 유사성은 모음의 포먼트 위치와 자음의 스펙트럼의 비교를 통해서도 확인할 수 있다. 실험 결과는 본 연구에서 사용한 정상인의 VPI 모의 발화 기법이 실제 환자의 음성을 비교적 효과적으로 모의하는 것을 반영하는 결과이다. 향후 VPI 환자의 음성 인식 과정에서 정상인의 모의 발화음성 데이터를 음향 모델의 적응 기법과 같은 분야에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 영어어문교육
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• 제10권3호
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• pp.159-175
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• 2004

This paper investigated the types of errors on English pronunciation and intelligibility of Korean EFL students, and the relationship between the pronunciation accuracy and intelligibility. Thirty one students were evaluated by six English native speakers in terms of overall intelligibility and accuracy In five areas such as nuclear stress, word stress, syllable structure, consonants and vowels. According to the findings of the study, pronunciation errors were made by the subjects more frequently In word stress than any other area of pronunciation accuracy. The Pearson correlation analysis showed that intelligibility was related with word stress, syllable structure, consonants and vowels, and the stepwise multiple regression analysis indicated that, among the above five areas of pronunciation accuracy, word stress best accounted for the intelligibility of a given sentence. In the conclusion, the importance of teaching pronunciation of in those five areas with a special focus on word stress was emphasized m terms of intelligibility.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.201-210
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• 1992

이 논문은 문장음성 변환시스템인 글소리II를 위한 읽기규칙에 관한 것이다. 읽기규칙이란 텍스트를 소리나는대로 읽어주는 모든 처리를 말한다. 읽기규칙의 가장 대표적인 음운변동규칙을 비롯하여 모음의 발음, 장음처리, 숫자읽기, 약어 및 기호읽기 등이 포함된다. 이 논문에서는 음운변동규칙을 6개의 대규칙과 22개의 소규칙으로 정리하고, 대규칙들 사이의 적용순서를 정의하였다. 그리고 단어의 장단이 중시되는 우리말의 특성을 반영할 수 있도록 장음처리부분을 추가하였다. 위의 읽기규칙으로 처리할 수 없는 부분에 대해서는 예외발음사전을 이용하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.401-403
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• 2000

본 논문에서는 일한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV, VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 이와 같이 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 일한 음차 변환을 적용하게 되면 인식 대상이 일어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 일어가 입력될 경우 일한 음차 변환 규칙을 이용하여 입력된 일어 발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 일어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.