• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.41-53
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• 2020

내포절의 의문사 어구는 모문의 작용역일 경우 의문사 섬 제약을 위배하게 되는 통사 구조를 갖게 된다. 그러나 의문사 억양으로 발화될 경우 이러한 제약을 벗어날 수 있는 것으로 알려져 있다. 동남 방언의 경우 모문의 의문문 종결 어미에 따라 모문의 작용역을 갖는 의문문으로 발화되어 고 평탄조나 저 평탄조의 운율 특징을 갖으며, 내포문의 작용역을 갖는 문장의 억양과 다른 패턴을 보인다. 모문의 작용역 문장 발화에서 고 평탄조의 의문사 억양일 경우, 내포문 보문소의 F0가 내포문 작용역에서의 동일 요소보다 높고, 저 평탄조일 경우 의문사의 F0 정점이 내포문 작용역에서보다 높음과 동시에 모문 동사의 F0 정점은 낮은 것으로 보고되었다. 이 연구에서는 이전 연구에서 주장한 운율 특징이 경북 방언에서도 동일하게 작동하는지 살펴보고, 모문의 작용역일 경우 의문사 억양의 종류에 따라 두 가지 운율 단서를 분리하여 내포문 작용역 문장과 비교하는 이전 연구와 달리, 의문사 억양의 종류와 관계없이 모문의 작용역인 문장들과 내포문 작용역인 문장들을 구분하는 새로운 하나의 단서를 제시하였다. 고 평탄조나 저 평탄조일 경우라 하더라도 내포문 동사의 F0 정점과 내포문 보문소의 F0 값의 차이는 큰 변화가 없는 반면, 내포문 작용역일 경우 이 값은 큰 차이를 보이게 된다. 또한 모문 동사의 F0 정점과 모문 종결 어미의 F0의 차이도 저 평탄조와 고 평탄조에서 사이에 큰 차이가 나타나지 않으나 내포문 작용역의 문장 발화에서는 그 값이 크게 나타난다. 결과적으로 작용역에 따른 운율 특징의 차이는 내포 동사와 모문 동사에서 F0 정점과, 내포 동사와 함께하는 보문소, 그리고 모문 동사와 연결된 종결 어미의 F0 값의 차이로 일관되게 설명할 수 있다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1998년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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• pp.189-192
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• 1998

오늘날의 산업사회는 새로운 화학물질의 개발과 합성 등으로 화학공업도 대형화, 다양화 되어가고 있으며, 모든 부분에서의 에너지 사용량이 증대하여 가연성물질을 대량으로 수송, 저장하는 기회가 많아짐에 따라 착화원이 존재하지 않음에도 자연발화가 원인이 되어 화재, 폭발을 일으키는 사고가 발생하고 있다. 또한 위험성이 잠재적이기 때문에 소홀하게 다루기 쉬워 큰 피해를 초래하는 경우가 있다. (중략)

• 한국과학교육학회지
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• 제40권3호
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• pp.321-336
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• 2020

본 연구는 실제 교실에서 이루어진 학생의 과학 논증과정을 기계학습을 활용한 자동 채점에 적용함으로써, 논증 자동 채점의 가능성 및 개선 방향을 탐색한다. 분자 구조에 대한 고등학생의 과학 논증수업 중 발생한 2,605개의 모든 발화를 대상으로 연구를 진행하였다. 지도 학습을 위해 5가지의 논증 요소로 발화를 분류하였고, 분류된 발화를 대상으로 텍스트 전처리를 수행하였다. 전처리된 학생 발화를 활용하여 서포트 벡터 머신, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 인공신경망의 기계 학습 방법으로 자동 채점 모델을 구성하였다. 불용어 처리가 되지 않은 학생 발화를 활용한 자동 채점의 결과 랜덤 포레스트의 정확도는 65.96%, kappa는 0.5298의 유미한 결과를 얻었다. 불용어 처리를 수행한 학생 발화를 활용한 새로운 채점 모델의 결과 채점의 정확도가 크게 변화하지 않음에도 논증 발화 중 과학 용어 및 논증 요소의 담화표지가 채점 모델의 분류 기준이 되는 결과를 얻었다. 또한 인간 전문가의 논증 채점 과정을 분석하여 얻어진 전문가 형태소를 자동 채점 모델에 생성 규칙 알고리즘으로 적용하였다. 그 결과 의사결정나무에서 반박에 대한 재현율(recall)이 21.74% 증가하였다. 이에 본 연구 결과는 과학 교육 연구에서 기계 학습 및 논증에 대한 자동 채점의 활용 가능성과 연구 방향성을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.415-417
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• 2002

본 논문은 HTML을 분석하여 추출된 내용을 트리로 표현하여 문서구조안내에 이용하고, 웹 문서의 내용의 숙독 필요성에 따라 실시간으로 음성 발화속도를 제어할 수 있는 음성 웹 브라우저의 설계와 구현에 관한 것이다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에 태그로 표현된 모든 요소를 추출하고, 이러한 정보를 트리로 표현하고 음성인식으로 정보를 선택하도록 하고, 선택한 정보의 이도와 필요성에 따라 사용자가 실시간 발화속도제어를 통하여 정보를 쉽게 알 수 있도록 했다. 이 방식은 문서의 내용에 따른 구조를 쉽게 인식하여 사용자가 빠른 시간 내에 필요한 정보를 수집할 수 있고, 문서가 발음되는 것을 청취하여 문서의 필요성을 인식하고, 숙독 필요성에 따라 실시간으로 낭독 속도를 제어할 수 있는 장점이 있다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2010년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.192-199
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• 2010

본 연구에서는 전기를 이용한 발화 관련기기중 하나인 충전식 랜턴의 화재사례를 살펴보고 원인 규명을 위한 가상의 시나리오를 작성하여 충전식 랜턴의 충전회로에서 일어날 수 있는 사례와 배터리의 이상으로 인한 화재 모의실험 연구를 하였다. 실험 결과 충전식 랜턴의 화재 발화요인으로 가능성이 있는 만큼 국가화재 분류체계의 발화 관련기기에서 기타로 분류하고 있는 것을 충전식 랜턴 조사항목으로 분류해야 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-34
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• 2018

대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권1호
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• pp.69-85
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• 2018

본 연구의 목적은 논변 중심 과학 수업에서 교사의 반응적 발화가 학생들의 논변 활동에 어떠한 영향을 미치는지 수업 사례를 탐색함으로써 반응적 교수 실행 전략을 제안하는 것이다. 논변 수업의 경험이 없는 중학교 교사 2명과 학생 57명이 연구에 참여하였으며 '자극과 반응' 단원을 중심으로 논변 활동 중심의 과학 수업이 이루어졌다. 모든 수업과 인터뷰는 녹화, 녹음 후 전사하여 주요 분석 자료로 활용하였다. 근거 이론에 따라 두 교사의 반응적 발화를 유형화하여 논변의 구조적 대화적 측면으로 범주화하였으며, 이를 토대로 교사의 반응적 교수 실행이 드러난 수업 사례를 중심으로 질적 분석을 수행하였다. 연구 결과 두 교사는 논변의 대화적 측면 보다는 구조적 측면에 주로 반응하였는데, 특히 전체 논의 보다는 소집단 활동에서 이러한 양상이 두드러졌다. 이는 한 명의 교사가 짧은 시간 내에 여러 소집단에 개입해야 하는 교실의 상황과 논변 활동의 구조적 측면에 주된 목표를 둔 교사의 인식이 주요 요인이었다. 논변의 구조적 측면에 대한 교사의 반응적 발화 중 학생의 사고를 탐색하거나 추론을 촉진하는 발화는 학생들이 자신의 사고를 드러내고 수업의 목표를 인식하며 추론의 책임을 갖고 스스로 사고해 나가도록 지원하였다. 논변의 대화적 측면에 대한 교사의 반응적 발화는 주로 5차시 수업의 전체 논의에서 다수 나타났는데 소집단 간 논변의 차이를 명확히 보여준 수업 과제가 대화적 상호작용 촉진의 기회를 제공하였다. 이때 교사의 논변 간 공통점과 차이점을 부각시키는 발화, 소집단의 논변을 학급 전체에 발표하게 하는 발화, 특정한 학생을 지목하여 논변을 검증하고 평가하게 한 발화들은 소집단 간 논변의 차이를 명확히 드러내게 하여 소집단 간 검증과 반박을 이끌었고, 서로 다른 주장을 담은 논변 간의 연결을 지속적으로 지원하며 대화적 상호작용을 촉진하였다. 이러한 결과를 바탕으로 논변 활동에서 교사의 반응적 교수 실행을 위한 교수 전략을 제언하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.51-66
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• 2022

본 연구의 목적은 한국인 영어 학습자가 영어문장을 읽을 때 어떠한 초분절 요소가 영어 원어민 화자에 가깝게 구현되는데 영향을 미치는지를 밝혀 영어 발음교육에 도움이 되고자 하는 것이다. 본 연구에서는 연구대상자를 중학생 영어학습자로 선택하고, 다양한 유형의 문장(평서문, 의문문, 명령문, 감탄문)과 음절수로 연구 자료를 구성하였다. 이들 영어 문장 발화의 분석대상으로는 초분절 요소 중 발화속도, 휴지빈도, 휴지길이, F0 범위, 리듬을 이용하였고 음성분석 결과는 평균분석, 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 발화속도, 휴지빈도, 휴지길이, F0 범위가 유창성 등급 평가에 영향을 미친다는 결과를 얻었다. 모든 초분절 요소와 유창성 등급 간의 회귀분석에서는 유창성 등급에 영향을 미치는 초분절 요소는 발화속도와 F0 범위이다. 리듬은 유창성 등급과의 관계에서 통계적으로 유의미하지 않았다. 따라서, 영어 발음교육을 할 때 발화속도를 높이고, F0 범위를 크게 하도록 교육하는 것이 필요하다. 또한, 발화시 휴지개수와 휴지시간을 줄이도록 하는 교육이 유창성을 높이는데 도움이 된다. 문장유형을 분류하여 분석한 결과, 감탄문의 경우 다른 문장유형에 비해 발화속도가 더 빠르고, 휴지빈도는 더 적고, 휴지길이는 더 짧으며, 리듬값은 더 높았다.

• 진공이야기
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• 제2권2호
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• pp.49-58
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• 2015

진공 배기 시스템에 위험한 환경을 초래할 수 있는 모든 가능성을 찾아 낼 수는 없지만 누적된 현장 경험과 연구 결과에 맞추어 최대한 필요한 안전 조치들을 취해야 한다. 진공 배기 시스템이나 그 구성품들에 대한 심각한 파손을 유발하는 공통적인 요인들은 발화성 물질의 점화나 진공 배기 시스템의 배기구 막힘에 의해 발생한다. 따라서, 진공 펌프와 진공 시스템의 안전한 가동과 사용을 위해서는 다음과 같은 것들을 반드시 준수하여야 한다. ${\blacksquare}$ 발화성, 폭발성 공정 물질을 사용하는 진공 배기 시스템은 정규 유지 보수 작업(PM) 후 첫 번째 배기 과정은 매우 천천히 진행하여 진공 배기 시스템 내부에 급격한 난류가 형성되지 않도록 해 주어야 한다. ${\blacksquare}$ 진공 배기 시스템 내에서 발화성 물질들의 농도가 발화 영역(flammable zone, potentially explosive atmosphere)에 들어가지 않도록 하여야 한다. 이를 위해서는 불활성 가스를 이용하여 진공 펌프와 진공 배기 시스템의 가동 예상 조건이나 고장 환경하에서 안전한 농도 이하로 희석시켜야 한다. ${\blacksquare}$ 진공 펌프와 진공 배기 시스템에 장착되어 사용되는 밸브 등의 기계적 부품들이나 공정에 사용되는 물질과 공정 부산물들(by-products)로 인하여 배관, 필터 배기구 등이 막히지 않도록 하여야 한다. ${\blacksquare}$ 공정에 사용되는 물질들, 특히 산소($O_2$), 오존 ($O_3$) 등의 산화제 농도가 높을 때는 오일 회전 배인 진공 펌프(Oil rotary vane vacuum pump)에 미네랄(mineral) 오일을 사용하지 말아야 하며, PFPE(Perfluoropolyether) 오일을 사용하여야 한다. 시판되는 진공 펌프 오일 중 비발화성(non-flammable)으로 표기된 오일이라고 하더라도 산화제(oxidant)의 농도가 체적비로 30 % 넘는 공정 환경에는 사용하지 말아야 한다. ${\blacksquare}$ 진공 펌프와 진공 배기 시스템에 의해 배기되는 물질들이 물($H_2O$)과 격렬하게 반응하는 경우는 물이 아닌 다른 냉각제를 사용하여야 한다. ${\blacksquare}$ 안전하지 않다고 판단되는 상황에서는 해당 전문가의 조언이나 해당 전문가의 직접적인 현장 도움을 통해 문제를 해결하여야 한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.45-56
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• 2022

본 논문은 만성콩팥병 환자의 음성을 사용하여 질병을 자동으로 진단하고 중증도를 예측하는 최적의 방법론을 제안한다. 만성콩팥병 환자는 호흡계 근력의 약화와 성대 부종 등으로 인해 음성이 변화하게 된다. 만성콩팥병 환자의 음성을 음성학적으로 분석한 선행 연구는 존재했으나, 환자의 음성을 분류하는 연구는 진행된 바가 없다. 본 논문에서는 모음연장발화, 유성음 문장 발화, 일반 문장 발화의 발화 목록과, 수제 특징 집합, eGeMAPS, CNN 추출 특징의 특징 집합, SVM, XGBoost의 머신러닝 분류기를 사용하여 만성콩팥병 환자의 음성을 분류하였다. 총 3시간 26분 25초 분량의 1,523개 발화가 실험에 사용되었다. 그 결과, 질병을 자동으로 진단하는 데에는 0.93, 중증도를 예측하는 3분류 문제에서는 0.89, 5분류 문제에서는 0.84의 F1-score가 나타났고, 모든 과제에서 일반 문장 발화, 수제 특징 집합, XGBoost의 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능이 나타났다. 이는 만성콩팥병 음성 자동 분류에는 화자의 발화 특성을 모두 반영할 수 있는 일반 문장 발화와 거기로부터 추출한 적절한 특징 집합이 효과적임을 시사한다.