과학 교실에서 교사의 개입은 학생의 실천에 주요한 영향을 끼칠 수 있다는 점에서 중요하다. 본 연구는 교사가 학생들의 과학적 설명구성 과정에서 어떤 종류의 발화를 하여 학생들의 실천에 개입하는지 질적으로 분석하였다. 두 명의 초등학교 교사인 L과 K가 본 연구에 참여하였으며, 그들의 6학년 과학 '식물의 구조와 기능' 단원이 과학적 설명 구성 수업으로 재구성되었다. 두 교사에게 매 수업에서 반응적 교수의 일환으로 학생의 과학적 실천을 도울 수 있도록 요청하였다. 연구 결과, 두 교사는 각각 주로 공감적 발화 또는 훈육적 발화를 사용하였으며, 이들은 학생들의 과학적 실천의 정서적, 과정적, 개념적 측면을 돕기 위해 사용된 것을 알 수 있었다. 이 중 공감적 발화는 알아채기, 적극적 수용, 대안 제시의 순서로 진행되어 학생들의 실천을 조력하였고, 이와는 대조적으로 훈육적 발화는 학생들의 실천을 개선하기 위한 목적에서 부족함 찾기, 평가하기, 촉구하기의 순서로 이루어졌다. 두 교사가 각각 공감적 발화와 훈육적 발화를 사용하는 까닭을 논의하였으며, 과학 교육에의 시사점을 제시하였다.
전화망을 이용하여 다양한 환경을 내포한 음성시료를 수집하여 스펙트럼 기울기의 변동을 검토함으로써 지역간 전화회선 특성을 파악하고, 시료수집은 발화자수 선정모델을 근거로 광주, 전남지역에 거주하는 84명을 대상으로 영역별, 연령별, 성별로 구분하여 수집하였다. 또한, 데이터 수집방법은 수집장치와 발화자가 시나리오의 정해진 순서에 따라 작성되었다.
본 논문에서는 대화체 번역을 위한 논항 구조에 기반한 한국어 분석에 대하여 기술한다. 논항구조 기반 문법은 순서에 관계없이 기술된다. 따라서 한국어 부분 자유 어순 특성으로 문법이 방대해지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한, 서술어가 지배하는 논항이 문법으로부터 선택됨으로서 대화체가 갖는 특성인 간투어나 중복 발화 현상 등을 효과적으로 해결할 수 있다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 ‘여행 안내’ 영역 중에서 1,335개의 훈련된 발화문과 420개의 훈련되지 않은 발화문이다. 실험 결과 훈련된 발화문에서는 99.7%, 훈련되지 않은 발화문에서는 93.3%의 분석 성공률을 보였다.
제주 해안에서 잡은 60여 개의 군소를 대상으로 한 실험 데이터 중에서 5개의 세포에 대한 실험 결과를 분석해 보니 주목할 만한 결과들이 나왔다. 이들 5개의 세포들 중에 3개의 세포에서는 $32^{\circ}C$에서 $10^{\circ}C$까지 온도를 내리는 동안에 이완된 진동 상태, 연속발화상태 사이의 과분극 기간이 짧은 버스팅, 혼돈 양상의 버스팅, 주기 배가 양상, 연속발화 기간은 길고 휴지 기간은 짧은 버스팅, 일정하게 반복되는 비팅 상태이거나 타원형 버스팅, 휴지상태가 차례차례로 나타났으며, $10^{\circ}C$에서 $32^{\circ}C$까지 온도를 올리는 동안에는 그 반대 순서로 발화 형태가 변화하였다. 같은 온도 범위에서 80분 정도의 주기로 계속해서 열변화 자극을 줄 때마다 이러한 발화 형태 변화는 일정하게 나타났다. 그러나 나머지 두 세포의 경우에는 이와는 다른 발화 형태의 온도에 따른 변화를 보였다. 이들 경우에 이러한 열변화 자극을 24시간 이상 지속하였으나 발화 진폭은 크게 줄어들지 않았다. 그리고 평균발화 진동수, 버스팅 신호 사이의 평균 과분극상태 지속시간, 활동전위 진폭과 활동전위의 최저값 등을 $C^{++}$로 짠 프로그램을 실행시켜서 비교 분석 가능하였다. 온도에 따른 발화 진동수의 분포는 저온과 고온에서는 낮으나 중간 영역에서는 높은 종 모양의 형태를 보였는데, 온도를 내리는 동안에는 온도를 올리는 동안 보다 발화 진동수가 높았다.
입모양 인식(Lip Reading) 기술은 입술 움직임을 통해 발화를 분석하는 기술이다. 본 논문에서는 일상적으로 사용하는 10개의 상용구에 대해서 발화자의 안면 움직임 분석을 통해 실시간으로 분류하는 연구를 진행하였다. 시간상의 연속된 순서를 가진 영상 데이터의 특징을 고려하여 3차원 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)을 사용하여 진행하였지만, 실시간 시스템 구현을 위해 연산량 감소가 필요했다. 이를 해결하기 위해 차 영상을 이용한 2차원 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망 (Long Short-Term Memory) 결합 모델을 설계하였고, 해당 모델을 이용하여 실시간 시스템 구현에 성공하였다.
COVID-19 이후 온라인을 통한 소통이 증가하여 다양한 플랫폼을 기반으로 소통을 위한 대화 텍스트 데이터가 대량으로 축적되고 있다. 텍스트 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위한 텍스트 요약에 대한 중요성이 더욱 증가함에 따라 딥러닝을 활용한 추상 요약 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 대화 데이터는 뉴스 기사와 같은 정형화된 텍스트에 비해 누락 및 변형이 많아 대화 상황을 다양한 관점에서 고려해야 하는 특이성이 있다. 특히 어휘 생략과 동시에 내용과 관련 없는 표현 요소들이 대화의 내용을 요약하는 데 방해가 된다. 그러므로 본 연구에서는 한국어 대화 데이터의 특성을 고려하여 발화문을 재구조화하고 KoBART 기반의 사전학습된 텍스트 요약 모델을 파인 튜닝후, 요약문에서 중복 요소를 제거하는 정제 작업을 통해 대화 데이터 요약 성능을 향상시키고자 한다. 발화문을 재구조화하는 방법으로는 발화 순서에 따라 재구조화는 방법과 중심 발화자를 기준으로 재구조화하는 방법을 결합하였다. 대화문 재구조화 방법을 적용한 결과, Rouge-1 점수가 4 정도 향상되었다. 본 연구의 대화 특성을 고려한 재구조화 방법이 한국어 대화 요약 성능 향상에 유의미함을 입증하였다.
본 연구에서는 영동지역의 임상별 대표 수종인 소나무와 떡갈나무를 대상으로 주요 부위별 함수율 측정 및 건조속도와 가연성과의 관계, KRS-RG-9000의 발화온도 시험기를 사용하여 착화특성을 고찰하였다. 강우 후의 함수율은 대체로 생엽과 가지부위가 $52{\sim}70%$ 정도로 높았으며 상온에서 144 시간 경과 시 $17{\sim}33%$정도로 건조되었으며 낙엽은 함수율이 10% 정도 건조되었다. 착화특성은 부위별로 많은 차이가 있었으며 착화 위험성 순서로는 낙엽>생엽>수피>가지 순서로 나타나 수피와 가지 부위가 발화온도가 높게 나타남에 따라 저온에서 착화가 지연되는 시간이 낙엽과 생엽보다 길게 나타남을 알 수 있었다.
TV홈쇼핑을 통한 상품 구매 과정에서, 전화망을 통한 배송지 정보의 확보는 필수적인 과정이며 동시에, 서비스 운영 효율을 높이기 위한 주요한 자동화 적용 대상 과정이다. 본 연구는 음성으로 기록된 배송지 정보를 자동으로 인식 및 검증하려는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 음성 기반의 주소 정보를 처리하는 데 필요한 다음의 세 가지 기능을 포함한다. 첫 번째 기능은 한글 발화문으로 부터 원래 주소의 표기 형태로 올바르게 변환하는 것이고, 두 번째 기능은 음성 녹취 과정에서 주소의 구성 요소별 순서 변화 혹은 동일 구성 요소의 중복 발화 같은 주소 잡음을 처리하는 것이며, 마지막 기능은 띄어쓰기 처리를 통한 최종 주소의 가독성을 보장할 수 있는 기능이다. 제안된 방법을 구현하기 위해 우정사업본부 주소 DB와 행정안전부의 주소 DB를 사용하였으며, 통화에서 획득한 주소 발화로부터 도로명 주소를 도출하고, 도출된 주소의 유효성을 검증하였다. 또한 제안 방법의 구현 결과물은 STT를 통한 발화 인식 결과뿐만 아니라, 키보드를 이용한 표준 입출력으로도 입력 채널을 확장하여, 주소 검증이 필요한 비음성 기반의 서비스에서도 활용될 수 있도록 하였다. 제안 방법은 주소 구성 요소의 위치 변화 잡음에 강건하게 동작했지만, 요소 생략의 경우 오작동 경향이 존재했다. 이는 생략된 요소에 의해 하위 요소의 지역을 명시하지 못하는 경우 처리하지 못한 모호함 때문이었다.
본 연구는 제 2언어 억양습득 과정에서 나타나는 언어 보편적 간섭현상인 피치대역(음역) 축소현상과모국어 간섭현상이 어떤 양상으로 상호작용하며 한국어 습득과정에서 어떤 순서로 나타나는지 중국인 한국어 학습자들을 통해 살펴보았다. 본 연구에는 7명의 한국어 원어민 화자와 초·중·고급 수준의 중국인 한국어 학습자 각 10명 총 37명이 발화 실험에 참여하였다. 연구 참여자들은 난이도가 다른 한국어 담화 4개와 이를 중국어로 번역한 중국어 담화 4개를 낭독 발화하였다. 한국어화자와 중국인 학습자들이 산출한 음성자료는 음성분석 프로그램 Praat을 사용하여 각 문장별로 Pitch span, Pitch level, Pitch dynamic quotient(PDQ), 왜도와 첨도를 측정하였고 이후 언어 간 분석, 그룹 간 분석, 그룹 내 분석을 통해 두 현상의 상호작용양상을 살펴보았다. 언어 간 분석결과 중국어는 한국어보다 높은 Pitch span과 Pitch level로 특징지어졌다. 이를 바탕으로 초·중·고급 중국인 학습자들의 한국어 발화문에 대한 그룹 간 분석을 실시하였다. 그 결과 초급과 중급 학습자들에게서는 모국어 간섭보다는 음역 축소현상이 두드러지게 나타났으며 고급 학습자들은 음역 축소현상이 완화되어 한국 화자에 근접한 양상을 보여주었다. 중국인 학습자들이 발화한 목표어인 한국어와 모국어인 중국어 문장을 대상으로 한 그룹 내 분석에서도 숙달도가 높을수록 모국어와 목표어 간 피치 편차가 줄어들어 음역 축소현상이 완화되었다. 문장 내 피치 변동 범위를 파악하기 위한 PDQ분석에서 중국어 문장은 한국어 문장보다 음역 변동범위가 크다는 것을 알 수 있었다. 그룹 간 분석에서는 초·중급 학습자들의 PDQ가 한국어와 중국어보다 현저히 낮은 값을 보였다. 고급학습자들도 한국어나 중국어보다 낮은 수치를 보였으나 한국어에 근접한 양상으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 숙달도가 낮은 화자일수록 음역 축소 현상이 두드러지게 나타나며 고급 화자의 경우 목표어인 한국어와 유사한 양상으로 실현됨을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 분석 대상인 음성학적 층위에서는 모국어 간섭현상이 뚜렷하게 관찰되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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