본 연구에서는 한국 학생들이 영어 모음들을 어떻게 인지하고 발화하는지 알아보기 위해서, 영어 전공과목을 수강하는 42명의 대학생들을 대상으로 11개의 영어 목표 모음 /i, ɪ, eɪ, ${\varepsilon}$, ${\ae}$, ${\alpha}$, ɔ, oʊ, ʊ, u, ʌ/이 들어간 영어 단어를 가지고 인지와 발화테스트를 사전과 사후 두 차례 실시하였다. 통제집단에 대해서는 영어음성학 전공수업을 통한 이론학습만을 진행하였고, 실험집단에 대해서는 이론학습과 더불어 인지와 발화 훈련을 4주간 실시하였다. 구체적인 연구의 목적은 사전테스트를 실시한 이후 4주간의 훈련과 연습을 통해 사후 인지와 발화 정확도가 얼마나 향상되었는지를 알아보는 것과 두 집단이 보인 인지와 발화의 상관관계가 사전과 사후테스트에서 어떠한지를 살펴보는 것이다. 테스트 결과 사전테스트에서는 통제와 실험 두 집단이 인지와 발화에서 강한 상관성을 보인 반면, 사후테스트에서는 두 집단 모두 인지와 발화 간에 상관성이 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 두 집단의 사후 인지와 발화 정확도의 변화가 주된 요인인 것으로 나타났다. 통제집단은 인지에서 사후 변동 폭이 컸던 반면, 실험집단은 발화의 변동 폭이 더 컸고, 이러한 사후 인지와 발화의 변동이 상관관계에도 영향을 주었다. 이와 같은 실험 결과를 바탕으로 교육적인 함축점도 논의되었다.
모국어 습득과 달리 제2언어 또는 외국어 습득 분야에서는 발화와 인지의 관계가 연구마다 다르게 나타나고 있다는 점에서 본 연구는 영어를 외국어로 배우는 한국 EFL 대학생들의 영어 모음의 발화와 인지 테스트의 사례연구를 통해서 인지와 발화의 관계를 심도 있게 고찰하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 19명의 수도권의 대학생을 대상으로 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 테스트를 실시하였으며, 그 결과를 통해서 발화와 인지의 선행관계와 상관관계를 살펴보았다. 첫 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지의 선행관계는 전체 모음의 결과에서 발화와 인지 정확도 사이의 유의한 차이가 나타나지 않았으므로 인지 선행론이나 발화 선행론에 대한 증거가 되지 못했다. 개별 모음에서는 [ɛ], [α], [ɔ], [u] 모음들의 발화와 인지 정확도 차이만 유의하게 나타났으며 나머지 모음들의 발화와 인지 정확도의 차이는 유의하지 않았으므로 발화와 인지의 선행 관계는 모음에 따라서 다르다고 볼 수 있다. 두 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 사이의 상관관계는 전체 모음 뿐 만 아니라 개별 모음들에서도 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉, 인지 정확도가 높다고 해서 발화 정확도가 높거나, 거꾸로 발화 정확도가 높다고 해서 인지 정확도가 높을 만큼의 발화와 인지 사이에 밀접한 관계를 보여주지 못했다. 언어습득은 인지와 발화를 통합하는 과정이고, Flege와 동료들이 보고한 것처럼 L2 경험이 많을수록 발화와 인지 능력이 밀접하게 관련되어 발전한다는 점을 고려하면, 영어 경험이 상대적으로 적은 EFL 학생을 대상으로 한 본 연구 결과는 발화와 인지 사이의 상관관계는 언어 습득 단계에 따라서 발화와 인지가 서로 연결되는 방향으로 변화한다는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 바탕으로 영어교육현장에 접목하는 시도가 있었다.
21명의 한국인 대학생의 영어모음 발화와 원어민의 발화를 비교하여 두 집단의 음향적 특성을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 한국인 영어학습자들의 전반적인 영어 모음의 발화 양상을 알아보기 위하여 11개의 영어모음([i, ɪ, eɪ, ɛ, æ, ɑ, ʌ, ɔ, oʊ, ʊ, u])을 사료로 하여 발화테스트를 실시하였다. 원어민과 한국인 사이의 포먼트값(F1, F2)과 모음의 길이를 비교한 결과 전체적으로는 원어민에 비해 전설 모음에서 한국인이 더 앞쪽에서 발화하고, 또한 모음들을 길게 발화한 특징이 보였다. 특히 긴장과 이완모음의 경우, 원어민은 이 모음들을 발화시 음향적인 단서(F1, F2)와 발화 길이를 모두 사용하여서 음향적으로도 두 모음을 구별하여 발화하였고, 길이에 있어서도 긴장모음을 이완모음 보다 더 길게 발화하여 구별하였다. 반면에, 한국인은 긴장과 이완모음을 구별할 때 음향적인 차이로 구별하지 않고, 긴장모음을 더 길게 발화함으로써 길이로써 긴장과 이완모음을 구별하는 것으로 나타났다. 끝으로 이러한 모든 결과를 종합하여 교육적인 함축점도 논의되었다.
자연발화 현상은 산업현장 또는 우리 생활 속 어디에서나 발생하며 물질이 대기 중에서 점화원 없이 스스로 발화되는 현상이다. 화학반응 속도가 빨라져 발생하는 열이 증가하게 되어 자연발화의 위험성은 더욱 커진다. 본 연구에서는 식품과 화장품 소재로 이용되는 안전한 원료를 배합하여 다양한 자연발화 현상 중 특히 석탄 자연발화 방지제를 제조하였다. 인도네시아산 저열량, 저급탄에 대한 Lab과 Field Test를 통하여 석탄 자연발화 억제 효과를 확인하였다. 옥외 현장 테스트 결과, 비교군(90일 후 발화)에 비하여 본 연구에서 제조한 발화방지제는 120일 이상 우수한 자연 발화억제 효과를 나타내었으며 실내저탄장에서 50일 동안의 CO의 농도변화를 비교하여 CO 농도 제어 효과를 확인하였다. 비교군인 석탄, 기존의 발화 방지 방법보다 우수한 결과를 확인하였다. 또한, 환경을 고려한 토양 및 수질 시험, 작업 근로자를 고려한 발화방지제의 MSDS, 수질, 안 자극 등의 공인시험을 통하여 환경과 근로자 작업환경의 안전성 등을 연구하여 2024년부터 적용되는 실내저탄장용 석탄 발화방지제의 가능성을 확인할 수 있었다.
가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.
오늘날 대부분의 화재조사의 기본 원칙은 숫자를 찾는 데 목적이 있고, 화재의 중요한 양상을 묘사할 수 있는 물리학적으로 정확한 경험식과 하나의 모델로 바꾸는 데 가치를 두고 있다. 화재는 일반적으로 화재 초기에 발생하는 열이 상호작용 과정에 의해 성장하며, 이 간단한 과정이 화재 성장률을 결정하며, 그 예측을 어렵게 한다. 그러므로 화재성장에서 대부분의 모델은 경험으로부터 정해지게 되는데, 그 모델은 매우 제한적이다. 콘칼로리미터는 특별히 노출된 부분에서 중요한 재료 특성의 변화 수치를 얻을 수 있으며, 측정기준은 발화, 질량손실률, 열 발생률, 연기 발생률, 가스 분석 등이며, 이 모든 측정은 테스트의 시작에서 끝날 때까지 실행되며, 이는 발화 전, 발화 후를 모두 포함한다. 국내외 콘칼로리미터의 연구를 비교, 분석하여 화재안전 데이터베이스 구축에 활용되는 콘 칼로리미터의 중요성 평가를 본 연구의 목적으로 한다.
본 논문에서는 단어독립 음성인식 시스템을 위한 음성인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 때 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 본 연구에서는 단어독립 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하 평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ? 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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