• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.128-141
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• 1996

한국어-영어 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생들을 대상으로 두 언어 처리의 독립성과 영어 처리의 사고 억제 과정을 알아보기 위해서 두 개의 산출실험을 실시하였다. 실험 1에서는 한국어와 영어로 산출 과제를 준 후에 한국어, 영어 단어에 대한 어휘 판단 과제를 하였다. 이중언어자는 한국어-영어 처리 체계가 분리되어 있어서 산출 언어와 목표 단어의 언어가 바뀐 경우에 단어 판단시간이 더 길 것으로 예상하였으나 유의미한 결과는 나오지 않았다. 비이중언어자는 영어 산출 후에 한국어, 영어 단어에 대한 판단 시간이 모두 느려졌으며 이것은 영어 산출에 많은 심적 자원을 소모하였기 때문이라고 해석하였다. 실험2에서는 영어로만 1분간 산출 과제를 주고 20초씩 나눈 세 구간에서 발화된 단어 수를 측정하였다. 이중언어자는 세 번째 구간에서 유의미하게 발화된 단어수가 감소하였지만 비이중언어자는 세 구간에서 발화된 단어수가 비슷하였다. 이것을 영어 산출시의 처리 부담과 관련하여 논하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.241-247
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• 1993

이 연구에서는 지식 유형, 텍스트 유형 및 언어 산출 양식이 언어 산출 과정에 미치는 효과를 알아보았다. 본 연구에서는 산출할 말글에 대한 1) 사전정보를 대형(거시적) 의미구조, 소형(미시적) 의미구조, 관련 단어들의 모음의 세 지식 유령에 의해 조작하고, 2) 산출할 말글 유형을 이야기 말글과 논술 말글의 두 유형으로 변화하고, 3) 언어 산출 양식을 말하기, 펜으로 쓰기, 컴퓨터로 쓰기의 세 양식으로 변화하였을 때에, 언어 산출 과정에 어떠한 처리 부담이 가하여지는가를 3개의 실험을 통하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-207
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• 2002

본 연구에서는 한국사람이 모국어인 한국어 단어를 산출할 때와 외국어인 영어 단어를 산출할 때 관여하는 대뇌 영역을 fMRI 를 통해 조사하였다. 또한, 단일 언어를 산출할 때와 두 언어를 수시로 바꾸어서 인출할 때 관련되는 뇌 영역이 어디인지를 조사하였다. 실험에 참가한 피험자는 외국어를 공식적인 교육을 통해 12 세 근처에서 배우기 시작한 대학생이었다. 흔히 분류하는 방식으로 late learner로 구분되는 학생들이었다. 한 피험자가 세 종류의 실험 모두에 참여하였다. 피험자의 실험과제는 그림을 보고 그림에 해당되는 이름을 인출하여 말하는 과제였다. 실험 1, 2, 3 모두에서 사건관련 fMRI(event-related fMRI) 기법을 사용하였다. 실험 1에서는 그림을 보고 그림 이름에 해당되는 한국어 어휘와 외래어 어휘를 산출하게 하였다. 언어관련 뇌영역인 Wernicke 영역, Broca 영역, SMA 영역, SMG 영역 등에서 유의미한 활성화가 있었다. 실험 2 에서는 실험 1 에서 사용하지 않았던 그림을 사용하여 그림의 영어 이름과 외래어 이름을 인출하게 하였다. 외국어인 영어 단어를 산출할 때에도 모국어 단어를 산출할 때와 유사한 영역이 활성화되었다. 특히 외래어 산출 시에는 뇌 활성화 영역이 모국어와 영어 단어 산출할 때와 모국어 산출할 때 활성화되는 공통 영역이 활성화되었다. 모국어 산출과 영어 단어 산출의 차이점은 외국어 산출 시에 활성화 영역이 전반적으로 더 컸다는 것과 외국어 단어 산출 시에 Broca 영역보다 조금 밑쪽에서 그리고 모국어 단어 산출시에는 전전두엽 영역에서 더 많은 활성화가 있었다. 실험 3 에서도 실험 1 과 실험 2 에 사용하지 않았던 그림을 사용하였다. 실험 3 의 특이한 결과는 언어 switching 이 있는 경우에 전통적인 언어 영역 활성화 외에 전전두엽의 활성화가 컸다는 것이다. 아마도 언어를 바꾸어 가면서 단어를 산출하는 것이 전전두엽의 정보선택과정에 많은 영향을 주었던 것으로 해석된다. 전체적으로 어휘 산출시에 모국어 어휘, 외국어 어휘, 외래어 등을 산출할 때 공통되는 언어 영역과 언어 특성적 영역이 활성화된다고 결론지을 수 있을 것 같다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.2
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• pp.113-154
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• 1996

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.3-22
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• 1994

한국어의 이해와 산출의 심리적 과정에 대한 인지심리학적 연구들을 개관하였다. 한국어의 통사적 구분분석처리 과정, 대용어 참조 해결 과정, 덩이글 이해와 지식구조의 활용 과정, 말실수와 글쓰기의 언어 산출 과정 등에 대한 심리학적 연구를 개관하여 주요 실험적 결과와 이론적 의의를 논하고, 이들이 앞으로의 한국어 이해와 산출 과정에 대한 인지과학적 연구에 시사하는 바를 논의하였다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.12 no.1
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• pp.11-17
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• 2020

Non-tonal language speakers may have difficulty learning second language lexical tones. In the present study, we explored this issue with Korean-speaking learners of Mandarin Chinese (i.e., non-tonal first language speakers) by examining their perception and production of Mandarin lexical tones. In the perception experiment, the Korean learners were asked to listen to the tone of each stimulus and assign it to one of four Mandarin lexical tones using the response keys; in the production experiment, the learners provided speech production data for the lexical tones and then their productions were identified by native listeners of Mandarin Chinese. Our results showed that the Korean learners of Mandarin Chinese had difficulty in perceptually distinguishing Tone 2 and Tone 3, with the most frequent production error being the mispronunciation of Tone 3 as Tone 2. We also investigated whether unfamiliar non-native phonemes (i.e., Chinese phonemes) that do not exist in the native language phonemic inventory (i.e., Korean) may hinder the processing of the non-native lexical tones. We found no evidence for such effects, neither for the perception nor for the production of the tones.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.313-316
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• 2002

본 연구에서는 기능적 자기공명 영상법(functional magnetic resonance imaging)을 이용하여, 한국어, 일어, 프랑스어, 영어 등 여러 언어를 구사할 수 있는 다중언어화자들을 대상으로 각 언어에 따른 대뇌 언어처리 과정을 알아보고, 그 처리과정이 해당언어의 유창성, 습득시기에 따라 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 실험 결과, 언어처리에 있어 핵심적인 역할을 하는 것으로 보고되는 Broca 영역은 언어의 이해와 산출 과정에 모두 관계된 것으로 보이며, 언어의 산출과정에는 언어의 이해과정에 관계되는 영역외에 조음과정에 따른 영역의 활성화가 보고되었다. 또한 언어습득시기와 유창성에 따른 각 언어의 활성화를 살펴보면, 유창성이 높을수록 대뇌 활성화는 줄어들며, 유창성이 낮은 언어조건에서는 언어처리 영역의 활성화 수준이 높아지며 또한 우반구 및 전전두회(prefrontal gyrus)의 활성화가 높아지는 것이 보인다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.14 no.1
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• pp.37-47
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• 2022

The purpose of the this study is to observe the effects of healthy adults' age on temporal features of speech and identify which could differentiate older and young adults. We examined speech rates(i.e., overall speaking rate, articulation rate), occurrence of pause, and duration of pause per utterance by utilizing the National Institute of Korean Language's open corpus. We selected a total of 30 healthy adults (10 young, 10 middle-aged, and 10 older adults) in this study. There were significant differences among the groups in the overall speaking rate, articulation rate, total occurrence of pause, the occurrence of pause between syntactic words, total duration of pause, and duration of pause between syntactic words. The older and middle-aged adults showed slower speech rates and longer and more frequent pause than young adults. But there were no significant differences among the three groups in terms of pause within syntactic word. The overall speaking rate significantly differentiated older adults from young adults. These findings suggested that the effect of speakers' age was reflected in gradual changes in the temporal features of their speech.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.73-76
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• 2009

본 논문에서는 한국어 단어를 산출하는 과정에서 음절 내 부호화 과정을 규명하기 위해 2개의 단어번역과제 실험을 수행하였다. 한국어 산출에서 종성점화효과를 검증한 실험 1에서 종성 반복 조건과 통제조건 간에 단어번역시간에서 차이를 보이지 않았다. 반면에 실험 2에서는 11ms의 부적인 중성점화효과를 보였다. 구민모와 남기춘(2009)과 본 연구의 결과를 종합하면, 다음과 같은 결론에 도달한다: (1) 한국어 산출 어휘집에서 음절은 "음절체+종성"의 위계적인 내적 구조로 표상된다. (2) 음절 내 부호화는 음절체와 종성이 계열적인 순서로 진행된다. (3) 음절체를 구성하는 초성과 중성이 계열적인 순서로 음절구조에 삽입된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.