본 연구는 한국인 학습자의 어휘복잡성 및 구문복잡성에 대해서 알아보았다. 이를 통해 이들의 한국어 실제 능력을 알아보며, 이를 토대로 이들에 대한 한국어 지도 방향을 설정하기 위해 실시하였다. 연구 결과 첫째, 국적에 따른 어휘복잡성 및 구문복잡성에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 한국어 학습기간에 따른 어휘복잡성과 구문복잡성을 살펴본 결과 어휘복잡성의 하위 변인 중 다른 낱말 수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으나, 구문복잡성의 하위 변인에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 한국거주기간, 한국어학습기간 및 언어 관련 변인들과의 상관을 살펴본 결과 한국어 학습기간과 TTR을 제외한 다른 변인들은 유의한 상관을 보였다. 연구결과에 따른 융합적 관점에서 한국어 학습자들을 위한 교육적 방향에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.
본 연구는 정상 및 불안 집단 대학생을 대상으로 하나 또는 그 이상의 부정적 어휘를 포함하는 서술어의 의미추론 과정에서 정서유형 및 부정어휘 출현의 정도가 과제처리 속도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 정서 3유형, 자극 2유형 그리고 부정어휘 횟수 3유형을 피험자 내 변인으로, 벡(Beck) 불안척도로 구분된 불안수준을 피험자 간 변인으로 혼합반복측정 설계를 적용하여 피험자 반응시간에 대해 분석한 결과, 정서유형과 자극의 종류 그리고 부정어휘 횟수에 대한 주효과를 확인하였으며, 불안수준 x 부정어 횟수에서 상호작용이 발견되었다. 긍정적 정서에 비해 부정적 정서에서, 비언어 자극보다는 언어 자극 환경에서 과제처리에 더 효율적이었지만, 부정어휘 변인에서는 그 횟수의 증가가 정상집단의 신속한 반응과 불안집단의 지연된 반응으로 분기되면서 부정어휘처리 반응시간의 지체로 나타났다. 또한 유입 정서유형 및 자극의 종류와 상관없이 불안수준은 과제처리 속도를 지연시키는 요인으로 확인되었다. 아울러 추후 연구를 위한 함의와 한계를 논의하였다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.
문맥독립형 음향모델을 채택하고 있는 기존의 가변어휘 음성인식기는 주변환경에 따른 음소의 변화를 모델링 할 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 변이음을 이용한 문맥의존형 음향모델을 사용해야 한다. 본 논문은 가변어휘 음성인식기의 음향모델을 효과적으로 개선하기 위하여 적용한 방법에 대해서 기술하고 있다. 즉, 음향모델의 개선은 엔트로피를 이용한 군집화 기법을 적용하여 변이음의 개수를 변경시키면서 최적의 변이음 모델을 추출하는 방법을 사용하였다. 개선된 모델에 대한 성능은 POW(Phonetically Optimized Words) 3848 DB 및 SNR이 크게 다른 2종류의 PC168 DB를 이용하여 훈련 및 인식 실험을 수행하면서 평가하였다. 결론적으로 변이음의 개수를 낮추면서도 인식 성능의 저하를 가져오지 않는 최적의 변이음 모델을 얻을 수 있었으며 PC168 DB를 이용한 인식실험을 통하여 확인할 수 있었다.
This study examined the influence of lexical factors on verbal Eojeol recognition. To meet the goal, forty-five L2 Korean learners and twenty-two Korean native speakers took Eojeol decision tasks measured with the lexical factors such as 'number of strokes', 'number of consonants and vowels', 'number of syllables', 'number of morphemes', 'whole Eojeol frequency', 'root frequency', 'first-syllable-sharing frequency', and 'number of dictionary meanings.' As a result, 'whole Eojeol frequency' was the most effective factor to predict Eojeol recognition reaction time for native speakers and L2 learners, which supports the full-list model. Other lexical factors influencing Eojeol recognition reaction time in L2 learners were different following their proficiency level.
본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9%, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3%의 성능향상을 보였다.
교차언어 검색 과정에서는 질의나 문서의 언어를 일치시키기 위한 변환 과정이 필수적이며, 이런 변환 과정에서 어휘의 중의성으로 인해 하나의 어휘에 대응하는 다수의 대역어가 생성됨으로써 사용자의 정보 욕구를 왜곡시켜 검색의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 어휘 중의성 문제를 해결하기 위해서 질의의 문맥 정보를 이용하여 변환 질의의 확률을 구함으로써 중의성을 해소하는 방식을 제시하고, 질의의 길이, 중의도, 중의성을 가진 어휘의 비율 등에 따라서 성능이 어떻게 변하는지 비교함으로써 이 방법의 장점과 단점을 분석한다. 또한 현재의 단점을 보완하기 위한 차후 연구 방향을 제시한다.
습득연령효과는 연령 초기에 습득된 단어가 후기에 습득된 단어에 비해 효율적으로 처리되는 현상이다. 습득연령은 단어빈도와 함께 단어처리과정의 주요한 변인으로 간주되고 있다. 본 연구는 한국어/한글 단어재인에서 습득연령효과를 검토하였다. 실험 1에서는 단어명명과제와 어휘판단과제에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 과제유형과 습득연령 간의 상호작용을 관찰하였다. 습득연령효과는 단어명명과제에서는 나타나지 않았고 어휘판단과제에서만 유의하게 나타났다. 실험 2에서는 어휘판단과제를 사용하여 습득연령과 단어빈도의 관계를 검토하였다. 그 결과, 습득연령과 단어빈도는 각각 유의한 변인으로 드러났다. 후기습득 단어에 비해 초기습득 단어의 어휘 판단 수행이 우수했으며, 저빈도 단어에 비해 고빈도 단어의 어휘 판단 수행이 우수했다. 두 변인의 독립적 효과는 확인했으나, 둘 간의 상호작용은 없었다. 실험 3에서는 음 변화가 일어나는 단어 조건과 음 변화가 일어나지 않는 단어 조건에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 습득연령효과는 두 조건에서 유사하게 나타났으며 두 조건 간 차이는 없었다. 본 연구 결과에 대해 여러 가설들을 비교 논의하였다.
감성어휘는 텍스트로 감성을 표현하거나, 반대로 텍스트로부터 감성을 인식하기 위한 특징으로써 감성분류 연구에 필수요소이다. 본 연구는 감성어휘의 집합인 감성사전을 자동으로 구축하는 그래프 기반 준지도 학습 방법을 제안한다. 특히 감성어휘가 사용되어지는 분야에 따라 그 감성이 변하는 중의성 문제를 고려하여 분야 별 감성사전을 구축하고자 한다. 제안하는 방법은 어휘와 어휘들 간의 밀접도를 토대로 그래프를 구성하고, 사전에 학습 된 일부 소량의 감성어휘들의 감성을 구성된 그래프 전체에 전파하는 방식으로 모든 어휘의 감성을 추론한다. 감성어휘는 대표적으로 감성단어와 감성구문이 있으며, 본 연구에서는 이들 각각에 대한 그래프를 구성하고 감성을 추론하여 전체 감성사전을 구축하였다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 영화평 분야의 감성사전을 구축하고, 이를 이용한 영화평 감성분류 실험을 수행하였다. 그 결과 기존 범용 감성사전의 어휘들을 이용한 감성분류보다 더 높은 분류 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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