본 연구는 초등학교 6학년 국어교과서 4종(6-1 읽기, 6-1 말하기 듣기 쓰기, 6-2 읽기, 6-2 말하기 듣기 쓰기)에 나타나는 어휘들에 대한 통계(전체 음절수, 음절종류, 음절 출현빈도, 어절 개수, 어절 종류, 어절 평균길이, 어절 출현빈도, 품사 등)를 조사하였다. 한글 음절수는 194,683개, 음절종류는 1,290개, 평균 음절 출현빈도는 150.9회이다. 어절 개수는 70,185개, 어절 종류는 22,647개, 어절 평균 출현빈도는 3.1회이다. 평균 음절 길이는 2.8음절이며, 가장 긴 어절은 10음절이다. 품사는 읽기 교과는 명사가 말하기 듣기 쓰기교과는 동사가 약간 많다.
최근 연속 음성 인식에서의 성능 향상을 위하여 음절을 인식 단위로 사용하고자 하는 노력들이 보고되고 있다. 그러나 음절의 경우 음소에 비해 학습성이 좋지 않고 모델의 수가 많으므로 음절 경계에서의 문맥 종속 모델링이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 음절의 이러한 단점을 극복하기 위하여 모노폰과 트라이폰을 이용하여 음절 모델을 합성하는 방법을 제안한다. 제안된 모델은 트라이폰에 비하여 평균 $55\%$, PTM에 비하여 평균 $13\%$의 인식 속도 향상을 보이며, 동일한 속도일 경우 PTM, 트라이폰 모델 모두에 대하여 ERR이 약$8\%$ 향상됨을 볼 수 있었다.
한국어 맞춤법 검사기는 문서내에서 발생되는 비표준어 오류, 띄어쓰기/붙여쓰기 오류, 조사/어미 오류, 외래어 오류, 철자 오류 등에 대해서 이에 적합한 대치어를 제시해 준다. 일반적으로 한국어의 맞춤법 오류 중 가장 빈번하게 발생되는 것이 띄어쓰기 오류이며, 이 중에서도 복합 명사에 대한 띄어쓰기 오류가 가장 많이 발생한다. 본 논문에서는 복합 명사에 대한 띄어쓰기 교정 방안으로 복합명사의 음절수에 따라 1개의 결과만을 출력하도록 하는 복합 명사 분리 방안을 제시하며, 또한 복합 명사 분리 시의 사전 참조 횟수를 줄이는 방법을 제안한다.
음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.
자연발화상에 포함되어, 음성언어 인식에 장애를 초래하는 간투사의 음성적 특성 중 가장 뚜렷이 구별되는 길이특성얼 분석하여 음성언어 인식에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 간투사의 대부분을 차지하는 단음절 단일 간투사에 한정하여, 실제 대화의 녹음자료에서 나타나는 간투사의 빈도수와, 그 길이특성을 신분별, 성별, 간투사 유형별로 분석하였다. 또 간투사를 위치에 따라, 음운구초 간투사, 음운구말 간투사로 나누고, 그 길이를 음절 평균, 음운 구초 음절이나 음운구말 음절의 길이와 비교하여 간투사의 증가율을 측정하였다. 분석결과 가장 높은 빈도수를 보이는 단음절 단일 간투사는 어 이며, 간투사 길이 증가율은, 음절평균에 대해서는 그가, 음운구초 평균에 대해서는 응이 가장 큰 증가율을 나타낸다. 전체적을 음운구초 음절길이에 대한 간투사 길이 증가율이 음절평균 길이에 대한 간투사 길이 증가율보다 더 크게 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 하위레벨에서 제거할 수 있는 간투사와, 통사적 또는 의미론적 분석이 필요한 상위레벨에서 처리해야할 간투사를 구별할 수 있다. 이와 같은 길이 특성외에 간투사에 대한 다양한 음성적 특성과, 다음절 단일 간투사와, 이중 간투사에 대한 연구가 진척된다면 음성언어 인식에 장애가 되는 간투사의 효과적 배제가 가능할 것으로 보인다.
이 연구는 한국어 음운구 억양 유형의 변별적 특성과 변이 조건을 밝히기 위한 목적의 일환으로 음운론적인 조건인 음절 수와 분절음 종류가 음운구 억양에 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 4음절을 기준으로, 음운구 억양은 LHLH를 기본형으로 설정할 수 있으며, 음절 수와 분절음 종류가 변이를 만드는 조건으로 작용한다고 할 수 있다. 음절 수는 억양을 곡선에서 직선으로 바꾸는데, 그 기준은 3음절 이하이다. 분절음은 음높이 대역과 음높이 변동에 영향을 미치는데, 첫 번째 분절음은 음운구 억양이 형성되는 음높이 대역에 영향을 미치고, 그 이하의 분절음은 음높이 변동에 영향을 미친다. 첫 번째 분절음이 [+기식성], [+긴장성], [+지속성]을 지니면 높은 대역, 그렇지 않으면 낮은 대역에서 억양이 형성된다. 높은 대역에서 실현되는 억양에서 두 번째 이하의 분절음이 [-기식성], [-긴장성], [-지속성]을 지니게 되면 음높이를 낮은 대역의 최하위까지 하강시키고, 낮은 대역에서 실현되는 억양에서는 [+기식성], [+긴장성], [+지속성]을 지닌 분절음이 LHLH의 두 번째 하강을 저지한다.
한국어는 다른 언어와는 달리 초성, 중성, 종성의 자소가 모여서 한 음절을 이룬다. 음절을 이루는 자소는 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 음절 안에서 자소간의 발생의 상관관계는 자소간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 음절이 모여서 단어를 이루고 단어를 이루는 음절은 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 한국어 단어안에서 음절간의 발생의 상관관계는 음절간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 수 있다. 그런데 가능한 음절의 종류가 매우 많기 때문에 음절 발생의 상관관계를 표시하는 지표로서 음절간 조건부 확률 대신 초성, 중성, 종성 단위의 조건부 확률을 사용하는 것이 음절간의 발생의 상관관계를 표시하는데 효과적이다. 이러한 한국어의 정보이론적 연구를 위하여서는 기초자료로서 한국어 단어의 빈도분포가 필요하다. 한국어 단어의 빈도분포의 포괄적인 조사는 1956년의 "우리말 말수 사용의 잦기 조사"가 유일한 실정이다. 시간 경과에 따른 한국어의 정보이론적 특성 변화의 분석을 위하여서는 한국어 단어 빈도의 주기적인 조사가 필요하다. 한국어에서 초성, 중성, 종성단위의 정보이론적 연구결과는 한국어 음성인식 및 함성, 자연언어처리, 암호법, 언어학, 음성학, 한국어부호 표준화 연구등에 이용될 것으로 기대된다. 남북한의 언어는 분단이 지속됨에 따라 상호 이질화가 진행되고 있다. 이러한 이질화를 극복하려는 부분적인 노력으로 남북한 언어의 한국어 영문표기의 단일화 등이 있었다. 이러한 노력에 병행하여 남한과 북한의 언어에 대한 정보이론적 비교 연구도 있어야 할 것이다. 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다. 기준으로 라이신 부산물은 어분 단백질을 40%까지 대체가 가능하였으며, 아울러 높은 라이신 부산물의 대체 수준에 있어서 사료효율과 단백질 전환효율을 고려한다면 아미노산 첨가(라이신과 아르지닌)와 중화 효과에 좋은 결과가 있을 것으로 사료된다.의한 적정 양성수용밀도는 각고 5~6cm 크기의 경우 10~15개체가 적합하였다. 수증별 성장은 15~20 m 수층에서 빨랐으며, 성장촉진과 폐사를 줄이기 위해서는 고수온이 지속되는 7~10월에는 20~30m수층으로 채롱을 내려 양성하고 그 외 시기에는 15 m층 내외가 좋은 것으로 나타났다. 상품으로 출하 가능한 크기 인 각고 10 cm이상, 전중량 140 g 내외로 성장시 키기까지는 채묘후 22개월이 소요되었고, 출하시기는 전중량 증가가 최대에 이르는 3월에서 4월 중순이 경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due
한국어의 운율구조는 발화문장(utterance), 억양구(intonational phrase), 악센트구(accentual phrase), 음운적 어절(phonological word), 음절(syllable) 순의 계층적 구조를 가지고 있다. 본 연구에서는 운율구조의 각 층에서 성조 이벤트가 얹혀지는 음절이나 또는 각 층의 운율단위말의 음절의 음향적 길이를 측정함으로써 첫째, 운율단위말의 음절의 음향적 길이 또한 계층적 순위를 보이는지 둘째, 성조 이벤트(tonal event)와 음향적 길이 사이에 높은 상관관계를 보이는지 보고자 한다. 즉, 두 가지 측면에서 길이비교가 수행되었는데 하나는 언어 보편적 현상으로 알려진 구말 장음화 현상으로써 각 층 운율적 단위의 마지막 음절의 모음 길이 비교이며 다른 하나는 억양구초 고성조가 실현되는 음절의 모음과 어절 내 모음, 그리고 고성조가 실현되는 억양구말 음절의 모음간의 길이 비교이다. 남녀 각각 200문장의 각 분절음과 운율분석을 한 후 길이에 대한 일원분산분석 실시 결과 억양구말은 악센트구말 보다 길었으나 악센트구말은 어절말과 차이를 보이지 않거나 남자 화자의 경우 오히려 짧게 나타났다. 그리고 남자화자의 경우 악센트구초 고성자가 얹혀지는 음절의 길이는 어절 내 어절말 음절을 제외한 그 외 음절과 화자에 따라 큰 차이를 보이지 않거나 그보다 조금 짧게 실현되는 것으로 나타났다. 위의 결과는 첫째, 단위말 음절 모음의 장음화는 운율적 구조의 층위에 일대일 대응을 보이지 않는 것으로 해석되며 둘째, 성조 이벤트와 그것이 실현되는 분절음의 음향적 길이와는 큰 상관관계를 보이지 않는 것으로 해석될 수 있겠다. 그러나 이러한 일반화에 대한 충분한 근거 제공을 위해서는 해당음절의 모음 길이 뿐만 아니라 초성자음의 길이간의 비교와 음절자체의 길이 비교 또한 필요한 것이며 모음길이에 대한 선행자음의 분절음적 영향 고려가 수반되어야 할 것으로 보인다. 다음 내용을 정리해 보고자 한다.리해 보고자 한다.rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고 인식하고 있으며, 난각색은 대부분의 응답자가 갈색을 선호하였다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입시 애로사항은 믿을수 없고, 구입장소를 몰라서, 값이 싸다 등이었고, 앞으로 신뢰할 수 있고 위생적인 생산 및 유통체계가 확립될 경우 더 많이 소비하겠다는 의견이었다. $\bigcirc$ 재래닭 판매업소(식당)의 판매형태는 66.7%인 대부분의 업소가 잡종과 개량종 유색닭을 판매하고 있었으며, 1개 업소에서 1일 판
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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