• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.2
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• pp.77-90
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• 2021

This study is to develop a Korean version of nonword intervention by modifying and supplementing a Rapid syllable transition treatment (ReST) and to determine its effect by applying it to children with CAS. Ultimately, the purpose of this study is to investigate whether nonword interventions are effective for nonword production ability and generalization of real words. Single-subject research using the ABA design was performed for a child aged five years and six months with diagnostic features of CAS. The nonwords used in the interventions were made suitable for the individual child. The intervention was provided in one-hour sessions, twice a week for six weeks. In all cases, performance of the treated three-syllable nonwords improved, and untreated three-syllable words, four-syllable words, and nonwords showed a generalization effect. However, the generalization of treatment effects to words was smaller than for nonwords. The nonword intervention was effective in improving the subject's speech motor programming skills. As a result, transition errors due to impaired speech motor programming were greatly reduced, and the ability to produce untreated nonwords was greatly increased. However, there was a limit to the full improvement of strongly habitable word errors, which would be expected if a more intensive and repetitive intervention schedule was provided.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.14 no.7
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• pp.343-362
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• 2020

English is a stress-timed language that has a phonetic system in which the speech is restructured by stress changes. On the other hand, Korean is a syllable-timed language in which each syllable is pronounced at almost the same length and intensity, and Korean and English have distinctly different metrical systems in general speech. However, as the language of the lyrics in K-Pop music is mixed in both languages, Korean and English, the Korean lyrics in K-Pop music have a metrical system by stress changes as in English. The writer's view is that the change in the metrical structure of Korean lyrics is inevitable in order to sustain the new Korean Wave. Therefore, in this study, dance music - a major genre of K-Pop music that focuses on rhythm expression - is classified into 1998, 2003, and 2009 according to the changes in the Korean Wave, and the metrical structure of each period is compared and analyzed. Based on this, the current K-Pop metrical structure features are derived and the K-Pop Korean writing method is proposed that deviates from the existing limited writing method which allocates one syllable per note. The author hopes this research will be used as a methodology for writing lyrics in Korean songs in K-Pop, as well as a way to encourage the use of Korean lyrics.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.5
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• pp.69-72
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• 1998

본 논문에서는 문장독립형 화자인식 시스템에 MQ(Matrix Quantization) 방법 사용 을 제안한다. 또한 인식율을 높이기 위해 MQ를 수정한 방법인 SMQ(Separated Matrix Quantization)을 제안한다. 기존의 VQ-distortion 방법은 대체로 좋은 성능을 가지나 화자의 동적 특성을 이용하지 못한다는 단점이 있다. MQ와 SMQ는 화자의 동적 특성을 이용할 수 있으므로 시간 변화에 대한 화자의 특징 변화까지 모델링 할 수 있는 장점이 있다. MQ는 여러 프레임을 묶어 Matrix Codebook을 가지며 SMQ는 MQ의 기본 codebook을 다시 켑스 트럼의 차수에 따라 나누어 codebook을 만든다. 즉, 켑스트럼 차수를 저, 중, 고차로 나누어 각 부분별로 Matrix codebook을 만들도록 한다. 인식실험은 문장독립 음성 데이터에 대해 실행했으며 MQ모델의 경우 Matrix의 크기를 짧은 음소크기부터 음절단위까지 변화시켜 실 험하였다. 아울러 SMQ 모델에서의 실험은 차수별 유용도를 보기 위하여 부분 차수를 이용 하여 실험하였다. 실험결과 MQ와 SMQ방법이 VQ에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.29-34
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• 2008

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.266-270
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• 2010

본 논문에서는 구두점이나 띄어쓰기가 없는 비형식적인 문서에서도 문장의 경계를 잘 인식할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 기존의 문장인식기는 문장경계의 후보를 구두점 출현 위치만으로 하였는데 이는 잡음이 많은 웹문서를 처리하는데 한계가 있다. 반면에 제안한 방법은 문장 경계의 후보를 구두점의 출연 위치로 제한하지 않고 문장 경계 인식을 위한 자질로 구두점에 비 의존적인 음절 n-gram을 사용함으로써, 구두점이 잘 표현된 문서뿐만 아니라 구두점의 생략이 빈번한 웹문서의 문장 경계 인식까지 효과적으로 수행할 수 있다. 통계기반의 기계학습 기법으로 CRFs를 이용하여 하였고, 학습과 실험에 세종계획 말뭉치를 사용하였다. 제안한 문장 경계 인식기는 세종계획 말뭉치에서 99.99%의 정확률과 100.00%의 재현율을 보였고, 세종계획 말뭉치에서 문장 경계의 구두점을 제거한 경우에도 96.20%의 정확률과 87.51%의 재현율을 보여 구두점이 없는 경우에도 문장 경계 인식이 잘이루어짐을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.498-500
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• 2021

본 연구에서는 음운 변동에서 나타나는 오류가 어떤 변수에 영향을 받는지 확인하여 음운 변동 연구 및 교육의 기초 자료를 제공하고자 하는 데에 목적이다. 이를 위해 유음화 발음 데이터를 이용하여 성별, 유음화의 방향, 품사, 단어의 빈도, 단어의 음절수와 유음화의 발음 적격 유무를 변수로 설정하였다. 유음화 적격률에 영향을 줄 수 있는 독립변수를 찾기 위해 카이제곱 검정과 다중공선성의 팽창계수를 먼저 확인하였다. 이후 다중 로지스틱 회귀분석과 오즈비를 통해 유의한 예측인자를 검토하였다. 그 결과 5개의 독립 변수 중 성별과 유음화의 방향, 품사가 결과를 오류에 영향을 주는 주요한 인자가 되는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.11
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• pp.378-390
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• 2020

English stress plays such a critical role in understanding spoken English words that its misplacement can lead to a breakdown of communication. Korean learners of English, whose native language is known to lack this feature, are expected to have some difficulty acquiring this English prosodic system. This study explored how Korean is different from English in manifesting prominence at the word level and how the interlanguage of Korean learners of English is dissimilar to both languages in that regard. Four polysyllabic English loanwords in Korean and their English source words were used as stimuli. Ten native English speakers read the English source words while ten Korean learners of English read the English loan words first and then the English source words. The analysis of 120 speech samples revealed that Korean words did not have any salient syllable realized by all stress features: duration, amplitude, and F0. On the contrary, English words had syllables with relative prominence, which was consistently manifested by all the features. Interestingly, in realizing English stress, the interlanguage of the Korean English learners bore more resemblance to that of English than that of their native language.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.3
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• pp.195-200
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• 2012

In Korean, spelling change in various forms must be recovered into base forms in morphological analysis as well as part-of-speech (POS) tagging is difficult without morphological analysis because Korean is agglutinative. This is one of notorious problems in Korean morphological analysis and has been solved by morpheme recovery rules, which generate morphological ambiguity resolved by POS tagging. In this paper, we propose a morpheme recovery scheme based on machine learning methods like Na$\ddot{i}$ve Bayes models. Input features of the models are the surrounding context of the syllable which the spelling change is occurred and categories of the models are the recovered syllables. The POS tagging system with the proposed model has demonstrated the $F_1$-score of 97.5% for the ETRI tree-tagged corpus. Thus it can be decided that the proposed model is very useful to handle morpheme recovery in Korean.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1092-1096
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• 2009

While Korean allows the same consonants at the coda of the preceding syllable and at the onset of the following syllable, English does not allow the geminate consonant in the same position. Due to this difference between Korean and English, Korean learners of English tend to incorrectly produce geminate consonants for English geminate graphemes as in summer. Based on this observation, a pilot study was designed to investigate how Korean learners of English perceive and produce English doubleton graphemes and singleton graphemes. Twenty Korean college students were asked to perform a forced-choice perception test as well as a production test for the 36 real word stimuli which consist of near minimal pairs of singleton and doubleton graphemes. The result showed that the accuracy rates for the word with singleton graphemes were relatively high both in perception and production (78.6% and 76.1%, respectively), while those for the word with doubleton graphemes were low both in perception and production (55.3% and 61.7%, respectively). Also, spectrographic analyses were provided where more production errors were witnessed in doubleton grapheme words than singleton grapheme words.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.316-320
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• 2018

복합명사는 둘 이상의 말이 결합된 명사를 말하며 문장에서 하나의 단어로 간주된다, 그러나 맞춤법 및 띄어쓰기 검사나 정보검색의 색인어 추출, 기계번역의 미등록어 추정 등의 분야에서는 복합명사를 구성하는 개별 단어를 확인할 필요가 있다. 이 과정을 복합명사 분해라고 한다. 복합명사를 분해하는 방법으로 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등이 있으며 본 논문에서는 규칙을 기반으로 최소한의 통계 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 4개의 분해 규칙을 적용하여 분해 후보를 생성하고 분해 후보들 중에 우선순위를 정하여 최적 후보를 선택하는 방법을 제안한다. 기본 단어(명사)로 트라이(trie)를 구축하고 구축된 트라이를 이용하여 양방향 최장일치를 적용하고 음절 쌍의 통계정보를 이용해서 모호성을 제거한다. 성능을 평가하기 위해 70,000여 개의 명사 사전과 음절 쌍 통계정보를 구축하였고, 이를 바탕으로 복합명사를 분해하였으며, 분해 정확도는 단어 구성비를 반영하면 96.63%이다. 제안된 복합명사 분해 방법은 최소한의 데이터를 이용하여 복합명사 분해를 수행하였으며 트라이 자료구조를 사용해서 사전의 크기를 줄이고 사전의 검색 속도를 개선하였다. 그 결과로 임베디드 시스템과 같은 소형 기기의 환경에 적합한 복합명사 분해 시스템을 구현할 수 있었다.