• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.525-527
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• 2003

음차 표기된 외래어의 원어 복원 문제에 있어서 확률모델을 이용한 방법들이 기존에 많이 사용되었다. 이는‘발음단위’개념 (이재성 1998)을 이용하여 서로 대응될 수 있는 한글발음단위와 영어발음단위의 쌍들을 대역어 집합으로부터 추출하고 이를 확률모델에 적용하는 방법이다. 하지만 영어 철자를 영어 발음단위로 변환하는 과정에서 그 단어의 어원에 따라 서로 다른 발음상의 특징을 보이게 되는데. 이것이 기존의 연구에서 성능을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 따라서 본 논문에서는 학습 데이터(대역어 집합)들을 발음 특성에 따라 분류하고. 분류된 각 데이터 집합을 학습과정에서 따로 적용함으로써 서로 다른 특성을 가지는 여러 개의 복원 모델을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 원어 복원에 대한 성능을 높일 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-76
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• 2012

영어 교육의 필요성이 증가하고 그에 대한 수요가 늘어남에 따라 컴퓨터를 이용한 외국어 교육 시스템이 개인적인 영어 교육방법으로 소개되고 있다. 새로운 외국어를 접할 때 습득하기 어려운 부분 중 하나가 발음이고, 발음이 외국어 말하기 실력에 중요한 요소이기 때문에 특별한 훈련이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대하여 충분히 인지하고 외국어 발음 향상에 도움을 주기 위하여 컴퓨터 보조 발음 훈련시스템을 개발하였다. 본 시스템은 발음 훈련과 억앙 훈련, 즉 문장 강세 훈련과 끊어 읽기 훈련을 포함하며, 사용자의 발화에 대해 적절한 평가와 피드백을 제공한다. 본 논문에서는 발음 훈련 시스템의 구성요소와 동작에 대하여 중점적으로 기술하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.267-278
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• 2017

영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제40호
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• pp.79-89
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• 2000

한국어와 영어는 서로 다른 음소 배열 제약과 음운 규칙을 가지고 있기 때문에 영어 학습자들은 특정 영어 자음군을 정확하게 발음하는 데 어려움을 겪게 된다 따라서 이 논문은 영어 학습자들이 어떤 영어 자음군을 배우기 어려워 하고 왜 이러한 어려움이 생겨나는지 한국어와 영어의 음소 배열 제약과 음운 규칙을 비교해서 밝히는 것을 목적으로 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1101-1107
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• 2017

본 논문은 스마트폰의 플랫폼에 내장되어 있는 자동음성인식 기술을 활용하여 영어 학습자의 발음에 대한 즉각적인 문자 피드백을 제공하는 모바일 기반 발음 교수법이 영어 학습자의 자음 발음 (V-B, R-L, G-Z) 인식과 출력에 미치는 영향에 대해 연구했다. 특히, 자동음성인식 기술을 이용한 모바일 기반 발음 교수법을 사용한 그룹, 전통적인 교사 중심의 발음 교수법 그룹, 그리고 이 둘을 합친 하이브리드 교수법 그룹으로 나누어 영어 학습자의 발음 평가 결과를 (인지, 출력) 비교, 분석했다. ANCOVA를 이용한 분석 결과, 영어 학습자의 발음 출력에 있어 하이브리드 교수법 그룹이 (M=82.71, SD =3.3) 전통적인 교수법 그룹 (M=62.6, SD=4.05) 보다 유의미하게 높은 결과를 나타냈다 (p<.05).

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문에서는 영어 발음기호를 컴퓨터에 효과적으로 입력하는 방법을 연구하기 위해 영어 발음기호 체계와 컴퓨터 분야에 사용되는 입력 및 표현방법을 분석하였다. 이에 따라 영어 발음기호를 쉽게 입력할 수 있으면서 각종 응용 프로그램에서 호환될 수 있는 새로운 글자체와 그 배치를 제시하고 이를 구성해 실험하였다. 실험 결과에 따르면, 워드프로세서를 비롯해 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능하고, 각 프로그램 간에 데이터 호환이 이루어짐은 물론, 다른 기종의 컴퓨터에도 동일한 글자체 설치에 의해 데이터 호환이 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 글자체 자판 배치를 사용한 결과 워드프로세서 등에서 사용하는 특수문자 입력 기능에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.31-38
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• 2006

본 논문에서는 영어 발음기호의 2단계 강세뿐만 아니라 3단계, 4단계 강세기호 및 기타 특수기호를 쉽게 입력할 수 있는 방법을 위해 영어 발음기호 및 강세기호 체계와 컴퓨터 계통의 일부에서 제한적으로 사용되고 있는 영어 발음기호 표현방법들을 분석하였으며, 이에 따라 조합분음기호를 이용한 영어 발음기호의 입력방법을 제시하였다. 제시한 방법을 적용한 새로운 글 자체와 자판배치를 구성해 실험한 결과 워드프로세서뿐만 아니라 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능함은 물론 각 프로그램 간 데이터 호환이 이루어지며, 특히 4단계 강세 체계까지 쉽게 입력할 수 있음에도 불구하고 개별모음 자판을 이용한 경우와 워드프로세서의 고유기능을 이용한 경우에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문의 목적은 한국어 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음의 영어 모음 발음에 대한 영향을 연구하는데 있다. 데이터 자료는 한국인의 영어 발음 음성 코퍼스(Korean-Spoken English Corpus, K-SEC)를 활용하였다. 이중 일곱 개의 한국어 단모음이 포함된 단어와 열 개의 영어 단모음이 포함된 단어가 선정되어 분석되었다. 선정된 자료는 외국 거주 경험이 없는 성인 남성 표준어 화자와 경상 지역 방언 화자에 의해 발화되었다. 녹음된 코퍼스 자료의 포먼트 주파수는 음성 분석 프로그램인 Praat에서 제공하는 스펙트로그램을 통해 측정되었다. 녹음된 자료들은 포먼트 구역 그래프로 나타내어 분석되었다. 결과에 의하면, 한국어와 영어 모음의 발화에서 경상 지역 방언 화자가 강한 후설성을 보인 반면에 표준어 화자는 비교적 전설성이 강하게 나타났다. 또한, 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음 차이 (/으/, /어/)는 대치되는 영어 모음 발음(/ə/, /ʊ/)의 조음 방식에 영향을 미쳤다. 지역 방언의 사용과 무관한 한국인의 일반적인 모음 발음 특징은 영어 원어민 화자보다 조음 구역이 좁다는 것이다. 이에 한국인은 전반적으로 긴장 모음과 이완 모음을 구별하는 데 어려움이 있지만, 영어 원어민 화자는 모음 조음에 명확한 구분이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.203-206
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• 2007

본 논문은 음성 IC를 사용한 다기능 어린이 영어 공부상 제품개발에 관한 것으로 (1) 영어의 알파벳 A~Z까지 26개의 다양한 캐릭터를 어린이 기호에 맞게 도안하여 어린이 정서에 효과가 있도록 하였다. (2) 캐릭터 상부면에 캐릭터를 터치(누름)하면 접속될 수 있도록 FPCB 스위치와 배선을 디자인 하였다. (3) A~Z까지 알파벳의 철자발음, 26개의 단어에 맞는 단어발음, 각각의 단어에 맞는 싸운드(소리), 그리고 3가지 기능에 대한 퀴즈형식의 원어민 발음을 녹음하였다. (4) 이렇게 구동될 수 있는 전자제어 장치를 설계하여 캐릭터를 터치(누름)하면 각각의 기능에 맞게 원어민 발음의 소리를 들으면서 영어학습을 하고 놀이를 할 수 있는 다기능 어린이 영어공부상 제품을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.203-211
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• 2020

미국영어와 영국영어의 모음은 몇 개 모음에서 발음 차이를 보여주고 있는데 한국 학생들은 주로 미국영어에 노출되어 왔다. 이에 근거하여 본 연구에서는 미국영어 모음과 영국영어 모음을 한국 학생들이 어떻게 인지하는지 비교하기 위하여 27명의 대학생들을 대상으로 미국영어와 영국영어의 모음 인지 시험을 실시하였다. 인지 시험 결과 미국영어 모음의 전반적인 인지 정확도(64.7%)가 영국영어(54.7%)보다 더 높게 나타나서 한국 학생들이 영국영어보다 미국영어에 더 친숙한 점이 영어 모음 인지에 영향을 준다는 사실을 확인할 수 있었다. 그러나 개별 모음에서는 beat, bat, but, burt, bart, bite 단어들의 모음들에서만 미국영어 인지 정확도가 영국영어보다 높게 나타났다. 미국영어와 영국영어의 차이를 보이는 모음들 중에서는 burt, bart, bat 단어들의 모음에서만 미국영어의 인지 정확도가 영국영어보다 높았으므로 친숙도 뿐만 아니라 개별 모음의 특성도 모음 인지에 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 미국영어와 영국영어에서 차이를 보이는 모음들의 오류 패턴을 살펴보면, burt, bart, bat의 오류 패턴이 미국영어와 영국영어에서 다르게 나타났는데, 한국 학생들이 burt, bart에서 영국영어의 종성-r 없는 발음에 어려움을 느끼는 것을 알 수 있었고 bat의 미국영어 발음과 영국영어의 발음의 차이를 잘 알지 못한다는 사실을 알 수 있었다. 그러나 미국영어와 영국영어에서 차이를 보이는 bot과 boat에서는 [ɑ]-[ɔ]-[ʌ] 혼동과 원순 모음끼리의 혼동에 기인한 오류가 미국영어와 영국영어에서 모두 공통적으로 나타났으므로 이러한 혼동이 한국 학생들의 영어 모음 인지를 어렵게 하는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 학교 교실 현장에서 학생들을 대상으로 영어 모음 지도 방안에 대한 교육적인 함축점을 논의하고 있다.