• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-93
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• 1997

본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2361-2368
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• 1998

본 논문에서는 한국어대화체를 분석하고 의미패턴에 기반한 대화체 한영 기계번역 시스템에 대하여 기술한다. 한영 기계번역에서 구문정보를 이용한 한국어 모호성은 의미패턴을 이용하여 해결할 수 있다. 따라서 대화체 번역을 위하여 한국어 스케쥴링 도메인으로부터 추출된 의미패턴에 기반한 시스템을 구성한다. 번역의 강건함을 위하여 한국어 문장 분석시 음절을 건너뛰어 분석할 수 있도록 하였으며, 패턴수를 줄이기 위하여 의미패턴에 옵션을 부가하였다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 스케쥴링 도메인으로 실험결과 88%의 번역율을 보인다.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1982년도 제16차 학술대회연제순서 및 초록
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• pp.16.1-16
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• 1982

구순은 음식이 구강을 통과하는데 뿐만 아니라 음절을 구성 하는데도 중요한 역할을 한다. 구순을 이루고 있는 Orbicularis oris 근육이 괄약근으로 작용하여 강한 수축을 하여야 구순의 완전한 폐쇄를 이룰수 있고 구순의 모양을 형성할 수 있게 된다. 또 이 Orbicularis oris근육이 유지되기 위해서는 Orbicularis oris 근육주위의 여러 근육들이 서로 길항 혹은 협력할수 있어야만 한다. 구순재건술의 관점에서 가장 중요한 것은 안면신경과 혈관은 보존하면서도 괄약작용에 손실없이 주위근육으로부터 Orbicularis oris 근육을 분리할 수 있어야 한다는 것이다. 저자들은 교상으로 인하여 하구순 결손 환자에서 구순재건술을 시행하여 그 기능과 미용에 있어서 좋은 결과를 얻었으므로 문헌과 함께 보고하는 바이다.

• 인지과학
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• 제20권2호
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• pp.225-241
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• 2009

본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제13권2호
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• pp.67-83
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• 2016

본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.623-629
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• 1998

일반전화기로 통화가 어려운 난청인에게 충분한 수신음량을 공급하기 위해서는 큰 증폭이 필요한데 큰 증폭은 하울링(howling)을 발생시킨다. 본 연구에서는 소리를 크게 증폭하면서 하울링을 억제하는 새로운 방법을 제안하고 이를 적용한 보청전화기를 개발하여 평가하였다. 통화수신 음성은 3개의 밴드로 나뉘어져 각각 독립적으로 증폭되어 난청인의 청력에 알맞게 적합(fitting)된다. 수신음성의 주파수는 카운터에 의하여 시간영역에서 모니터링되는데 카운터부는 비교기를 이용하여 수신 정현파를 구형파로 변환시키고 시간영역에서 구형파 수를 계수함으로써 주파수를 분석하여 하울링이 발행하는가를 판단한다. 전화기는 송수화기 구조가 결정되어 있고 송수신 주파수 범위가 제한되어 있으므로 하울링 또한 일정주파수 범위내 발생하게 된다. 계수기에 의해 하울링이 검출되면 중앙제어부는 해당대역의 증폭도를 빠르게 낮춤으로써 하울링을 억제시킨다. 시험결과 개발전화기는 하울링 없이 40dB 이상 증폭할 수 있으며 중고도 난청인의 어음인지력이 1음절어의 경우는 20%에서 60.8%로, 2음절어의 경우는 28.9%에서 78%로 향상되는 탁월한 개선 효과를 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제31_32호
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• pp.173-193
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• 1996

불어의 "묵음 e(e muet)"에 대한 정의를 내리기는 매우 까다롭다. 불어에서 "e"가 "묵음 e(e muet)"로 불리우는 이유는 "e"가 흔히 탈락되기 때문이다. 현재 "e muet"는 다음 발화체에서 볼 수 있듯이 열린음절에서만 나타난다. "Je/le/re/de/man/de/ce/re/por/ta/ge/." [omitted](나는 그 리포트를 다시 요구한다. : 이 경우 실제 발화시 schwa 삭제 규칙이 적용된다.) 둘째, 접두사에 나타나는 "e muet"는 s의 중자음 앞에서 s가 유성음, [z]로 발음되는 것을 막기 위해 쓰인다. "ressembler[omitted](닮다); ressentir[omitted](느끼다)" 같은 경우, 셋째, 몇몇 낱말의 경우 고어의 철자가 약화되어 "e muet"로 발음이 되고 있다. "monsieur[$m{\partial}sj{\emptyset}$](미스터), faisan[$f{\partial}z{\tilde{a}}$](꿩), faisait[$f{\partial}z{\varepsilon}$]("하다"동사의 3인칭 단수 반과거형)"등. 또 과거 문법학자들은 이를 "여성형의 E"로 불렀는데, 이는 형태론적으로 낱말의 여성형을 남성형과 구분짓기 위해 사용되고 있기 때문이기도 하다. 예를 들어, "$aim{\acute{e}}-aim{\acute{e}}e$"(발음은 둘 다 [${\varepsilon}me$]로 동일하다 : 사랑받다)의 경우. 현대불어의 구어체어서 "e muet"는 어말자음을 발음하기 위해 쓰이고 있다. 예를 들어, "pote[pot](단짝)-pot[po](항아리)". 이러한 "e muet"는 발음상으로 지역적, 개인적 및 문맥적 상황에 따라 그 음색 자체가 매우 불안정하며 여러 가지 음가(열린 ${\ae}$ 또는 닫힌 ${\O}$)로 나타난다. 예를 들어 "seul[$s{\ae}l$](홀로), ceux[$s{\O}$](이것들)"에서와 같이 발음되며, 또한 원칙적으로 schwa, [${\partial}$]로 발음이 되는 "Je[$\Im\partial$]"와 "le[$l{\partial}$]"의 경우, Paris 지역에서는 "Je sais[${\Im}{\ae}{\;}s{\Im}$](나는 안다); Prends-le[$pr{\tilde{a}}{\;}l{\ae}$](그것을 집어라)"로 발음을 하는 한편, 프랑스 북부 지방세서는 동일한 발화체를 [${\ae}$]대신에 [${\o}$]로 발음한다. 실제로 언어학적 측면에서 고려되는 "e muet"는 schwa로 나타나는 "Je[$\Im\partial$]"와 "le[$l{\partial}$]"의 경우인데, 불어 음운론에서는 schwa에 의해 대립되는 낱말짝이 없기 때문에 schwa를 음소로 인정할 것인가에 대해 논란이 있다. 그러나 불어에서 schwark 음운론적 역할을 한다는 사실은 다음과 같은 예에서 찾아 볼 수 있다. 첫째, 발음상으로 동사의 변화형에서 "porte[$p{\jmath}rte$](들다: 현재형), porte[$p{\jmath}rte$](과거분사형), porta[$p{\jmath}rte$](단순과거형)"등이 대립되며, 이휘 "Porto[$p{\jmath}rte$](포르토)"와도 대립된다. 둘째, 어휘적 대립 "le haut[$l{\partial}o$](위)/l'eau[lo](물)"와 형태론적 대립 "le[$l{\partial}$](정관사, 남성단수)/les[le](정관사, 복수)"등에서 "묵음 e"는 분명히 음운론적 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 음색이 복잡하게 나타나는 "e muet"의 문제를 리듬단위, 문맥적 분포 및 음절모형 측면, 즉 음성학 및 음운론적 측면에서 다양하게 분석하여 그 본질을 규명해 보고 "e muet"탈락현상을 TCG(Theorie de Charme et de Gouvernement) 측면에서 새롭게 해석해 보았다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.178-185
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• 2022

본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.65-72
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• 2004

본 논문에서는 백오프 통계 정보를 이용하여 일반적인 복합명사 뿐만 아니라 외래어 미등록어를 포함한 복합명사도 잘 분해하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 입력으로 형태소분석기가 내주는 많은 분석 후보들을 받는다. 단음절 명사를 포함한 분석 후보도 포함되므로 입력 분석 후보의 수는 대단히 많게 된다. 본 모듈의 주요 작업은 이 중에서 가장 좋은 분석후보를 선택하는 것이 된다. 미등록어가 포함된 경우 이에 부합되는 분석 후보를 잘 선택하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 본 시스템에서 사용하는 주요 정보는 단어간 어휘 바이그램 통계정보이다. 또한 외래어 미등록어의 인식 정확성을 높이기 위해 음절 바이그램 정보도 이용한다. 통계정보는 대량의 품사 태깅 말뭉치에서 추출하였다. 데이터 부족 문제를 해소하기 위해서 우리는 백오프(back-off) 평탄화(smoothing) 기법을 이용하였다. 미등록어가 포함된 복합명사의 분석 후보의 수를 줄이기 위한 기술도 연구하였다.