• 말소리와 음성과학
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• 제13권2호
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• pp.77-90
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• 2021

본 연구는 국외에서 개발된 비단어 중재접근법을 수정 및 보완하여 한국어 비단어 중재접근법을 확립하고, 아동기 말실행증 아동에게 직접 적용하여 그 효과를 확인하기 위해 실시되었다. 궁극적인 목적은 비단어를 이용한 중재가 아동기 말실행증의 말운동프로그래밍 능력을 개선시켜 비단어 산출 및 단어로의 일반화에 효과적인지 알아보기 위함에 있다. 중재는 아동기 말실행증의 진단 특성을 보이는 5세 6개월의 남아를 대상으로, ABA설계를 사용한 단일대상연구를 실시하였다. 중재에 사용된 비단어는 아동 맞춤형으로 제작하였으며, 한 회기당 60분씩 주 2회로, 총 12회기를 실시하였다. 그 결과 중재한 3음절 비단어의 모든 지표가 향상되었으며, 중재하지 않은 3음절, 4음절 비단어 및 단어로의 일반화를 확인하였다. 단, 단어로의 일반화 효과는 비단어로의 일반화 효과에 비해 미비하였다. 비단어 중재는 대상 아동의 말운동프로그래밍 능력을 개선시키는데 효과적이었다. 그 결과 운동프로그래밍 손상에 기인한 전환 오류가 크게 감소하였고, 중재하지 않은 비단어의 산출 능력이 큰 폭으로 증가하였다. 그러나 강력하게 습관화된 단어 오류를 완전히 개선시키는 데에는 한계가 있었으며, 이는 보다 집중적이고 반복적인 중재 일정을 제공했을 때 기대할 수 있는 결과일 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1-7
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• 2021

현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.227-231
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• 2003

한극 문서의 자동 띄어쓰기는 웹 문서와 검색 질의어, 법률안 제목, 문자 메시지 등에서 띄어쓰지 않은 문장에 대해 자동으로 공백을 삽입해 주는 기능이다. 기존의 자동 띄어쓰기 기법은 각 문자 경계마다 공백 삽입 일치도를 비교하는 방식으로 평가되었으나, 실제 응용 시스템에서는 어절 인식 정확률이 높고, 공백의 과생성 오류가 적으며, 바이그램 데이터 크기가 작아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 조건에 따라 새로운 평가 기준을 제시하고, 이에 따라 기존 방법보다 바이그램 데이터 크기가 매우 작고, 정확률이 높은 자동 띄어씌기 방법을 제안하였다.

• 영어어문교육
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• 제10권3호
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• pp.159-175
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• 2004

This paper investigated the types of errors on English pronunciation and intelligibility of Korean EFL students, and the relationship between the pronunciation accuracy and intelligibility. Thirty one students were evaluated by six English native speakers in terms of overall intelligibility and accuracy In five areas such as nuclear stress, word stress, syllable structure, consonants and vowels. According to the findings of the study, pronunciation errors were made by the subjects more frequently In word stress than any other area of pronunciation accuracy. The Pearson correlation analysis showed that intelligibility was related with word stress, syllable structure, consonants and vowels, and the stepwise multiple regression analysis indicated that, among the above five areas of pronunciation accuracy, word stress best accounted for the intelligibility of a given sentence. In the conclusion, the importance of teaching pronunciation of in those five areas with a special focus on word stress was emphasized m terms of intelligibility.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.80-84
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• 2006

모음을 삽입시키거나 자음을 탈락시킴으로써 한 음절 내의 영어 연속음을 없애는 자음군 축약 전략이 기존의 연구들마다 다르다는 점에 동기를 부여받아서 한국 학생들의 영어 자음군 축약 전략을 탐구하게 되었다. 대학생 60명의 어두와 어말 자음군 발음을 조사한 결과, 초성이냐 종성이냐 하는 운율적 위치와 자음군이 몇 개로 구성되어 있느냐는 자음군 숫자에 따라 모음 삽입이냐 자음 탈락이냐 하는 자음군 축약 전략에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 삽입과 탈락의 오류 비율은 초성보다는 종성에서 높았고 두 개의 자음군보다는 세 개의 자음군에서 높았다. 전반적으로 삽입 오류 비율이 탈락 오류 비율보다 높았으나, 종성 위치의 세 개의 자음군에서는 탈락 비율이 삽입 비율보다 중요하게 높았다. 종성 위치 세 개의 자음군에서 탈락 비율이 높은 것 때문에 운율 위치에 상관없이 세 개의 자음군에서 삽입보다 탈락 비율이 높게 나타났으며 전반적으로 종성에서 탈락 비율이 높이 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1087-1093
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• 2017

외국인 유학생과 국내 체류 외국인 등 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 국어 문서에서 자주 사용되는 표현을 추천 교정으로 제시하기 위해 말뭉치를 활용한다. 말뭉치에서 추출된 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 사용하여 입력된 작문에 대한 교정 후보 집합을 얻고, 외국인의 작문 특성을 반영하는 편집거리 계산 방법을 사용하여 순위화된 추천 교정을 제시한다. 구현된 시스템에서는 사용성 향상을 위해 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 다른 응용프로그램에서의 입력과 동시에 문장 교정 결과를 얻을 수 있다. 외국인의 작문 환경에 대한 평가에서는 타 시스템에 비해 검출률을 약 45% 향상시켜, 제안된 시스템을 사용하는 경우 외국인 사용자가 스스로 작문 오류를 판단하고 수정할 수 있어 한국어 학습에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 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.