• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.239-242
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• 2018

문맥 표현은 Recurrent neural network (RNN)에 기반한 언어 모델을 학습하여 얻은 여러 층의 히든 스테이트(hidden state)를 가중치 합(weighted sum)을 하여 얻어낸 벡터이다. Convolution neural network (CNN)를 이용하여 음절 표현을 학습하는 경우, 데이터 내에서 발생하는 미등록어를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 음절 표현 CNN 기반의 포인터 네트워크와 문맥 표현을 함께 이용하는 방법을 제안하고, 이를 상호참조해결에 적용한다. 실험 결과, 질의응답 데이터셋에서 CoNLL F1 57.88%로 규칙기반에 비하여 11.09% 더 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.53-57
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• 2008

1987년 정보교환용 부호가 완성음절형 부호계로 개정되면서 한글 음절 표현은 극히 제한되어 컴퓨터상에서 한글의 표현은 제약을 받게 되었다. 1446년 훈민정음이 공포된 후로 목판, 활자시대를 지나서 타자기를 만나면서 한자와 다른 길을 걸어왔다. 특히 컴퓨터시대가 되면서 한글은 타자 이상의 적합성을 가지고 있지만 훈민정음 창제원리에 대한 이해부족으로 음절문자로 분류하여 완성음절형 부호를 지원하게 됨에 따라서 많은 문제를 야기하고 있다. 국제표준인 유니코드에는 세가지 종류의 부호가 반영되어 있는데 음절문자 중심의 부호화이므로 훈민정음의 특성을 해치는 일이며 또한 한글의 과학성을 부정하는 일이기도 하다. 본 논문은 훈민정음 창제원리에 입각하지 않음으로 생긴 문제에 대한 근본적인 해결책으로 훈민정음을 표현하는 최적 폰트 설계 방안을 검토하고 현행의 한글부코드표준의 개선 방향을 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.77-80
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• 2009

훈민정음 창제당시의 모든 한글 음절인 약 399억 음절을 표현하기 위해서 자소형 코드만을 입력하여 이를 조합 음절 형태로 구성하고, 최적 폰트 코드를 출력함으로써 모든 한글을 표현할 수 있었다. 하지만, 이러한 최적 폰트 코드는 모든 한글을 표현하는 데에만 치중하였지만, 키보드로부터 입력되는 자소형 코드와 화면에 음절을 구성하며 출력되는 폰트 코드의 일치하지 않는 문제점이 발생하였다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 실험을 통하여 입력된 자소형 코드를 파일입출력을 이용하여 파일로 저장 후 이를 본 연구에서의 옛한글 입력기의 폰트 변환 모듈을 사용하여 음절을 표현하여, 자소형 코드와 폰트 코드와의 일치함을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.690-693
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• 2007

훈민정음 창제당시의 모든 한글 음절을 모두 표현함에 있어서 현재의 컴퓨터 환경은 표현방법과 폰트의 부족으로 입력 및 출력을 완전하게 할 수 없다. 본 연구에서는 훈민정음해례에서 정의한 약 399억 음절을 컴퓨터 위에서 표현할 수 있는 폰트를 제작함에 있어서 글꼴 설계의 경제적이고 효율적인 방법을 개발하는 데 초점을 둔다. 그렇게 하려면 완성형이 아닌 조합형 글꼴 설계가 요구되며, 자소들을 복자모를 뺀 오직 낱자소만으로 제작함으로써, 음절구성 형태에 따른 낱자소 8개 형식과 세 가지 타입으로 설계한다. 즉, 컴퓨터상에서는 모든 한글이 낱자소만 이용하여 풀어쓰기 형태로 입력되며, 화면에 출력할 때는 풀어쓰기 형태의 자소들을 모아쓰기로 표현하여 낱자소를 초성, 중성, 종성만으로 둘 또는 세 글자 복자모로 확장하여 표현한다. 그러므로 최소한의 폰트모양을 이용하여 훈민정음 창제 당시의 모든 한글 399억 음절을 컴퓨터에 표현할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.85-88
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• 2011

본 논문에서는 3명의 재즈보컬리스트에 의해 가창된 보컬즉흥연주를 분석하여 스캣음절의 사용실례를 살펴보고 그 결과를 통하여 스캣음절의 사용 및 표현방식에 대한 이해를 돕고자 하는데 그 목적이 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.65-69
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• 2015

우리 모두 소리의 표현력이 뛰어난 한글의 우수성은 너무나 잘 알고 있으며, 한글의 세계화를 외치고 있다. 그러나 그런 일을 해야할 국립국어원 등 국가기관은 외국어 표기법을 만들지 않고 있다. 외래어표기법으로 충분하다고 생각하고 있는 것이다. 외래어표기법은 현재의 한글을 유지하면서 외국어를 한글 단어로 만들 때 어떻게 만드느냐를 규정한 것이다. 한글세계화에 필요한 외국어 표기법은 한글로 외국어를 잘 표현함으로써 한글을 외국에 퍼트리는 것이 목표이다. 따라서 외국인이 쓰기에 편리해야하고 외국어 발음 왜곡을 최소화 하면서 잘 표현해 내기엔 현재 한글로는 부족한 면이 있음으로 표현력이 확장된 한글을 만들어야한다. 물론 확장된 한글이 현재의 한글과 동떨어지면 안될 것이다. 많은 분들이 여러 아이디어로 제안을 해 왔지만 대부분 자음을 추가하는 데에 집중되어 있다. 확장한글에서 다루어야할 것은 1) 추가되는 자음과 모음 2) 한글에 없는 성조나 강약 및 장단 등에 관한 규정 추가 등이면 된다고 생각하고 있다. 그러나 한글의 큰 특성인 음절이 외국어 표현 때에 왜곡되는 현상이 있는데, 어떻게 외국어와 한글의 음절개념을 일치시킬 수 있을지에 대해 관심을 가지고 방안을 제안하고자 한다. 그 방안으로는 1) 합용병서와 2) 풀어쓰기 활용법이 가능하나, 필자는 중간선으로 3) 촉진자 표기법을 제안한다. 또한, 크기조절법에 대응해 음절인 글자 위에 점을 표기하는 음절점표기법도 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.350-355
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• 1998

감정을 표현하는 음성 합성 시스템을 구현하기 위해서는 감정음성에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에선,s 평상, 화남, 기쁨, 슬픔의 네 가지 감정에 대한 음성 데이터에 대해 음절 세그먼트, 라벨링을 행한 감정 음성 데이터베이스를 구축하였고, 감정표현이 음성에 영향을 미치는 요인에대하여, 운율, 음운적인 요소로 나누어 분석하였다. 또한 기본 주파수, 에너지, 음절지속시간에 대한 분석과 감정 음성의기본 주파수, 에너지, 음절지속시간, 스펙트럼 포락의 인지 정도를 측정하기 위하여 평상 음성에 감정 음성의 운율 요소를 적용하는 음성을 합성하여 ABX 방법으로 평가하였다. 그 결과, 기본 주파수의변화가 73.3%, 음절지속시간은 43.3% 로 올바른 감정으로 인지되었으며, 특히 슬픈 감정에서 음절지속시간은 76.6%가 올바르게 감정을 나타내는 것으로 인지되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.605-607
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• 2018

본 논문에서는 음절 임베딩과 양방향 LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 문장에 대한 자질 벡터 표현을 위해 문장을 구성하는 음절을 Unigram 및 Bigram으로 나누어 각 음절을 연속적인 벡터 공간에 표현하고, 양방향 LSTM을 이용하여 현재 자질에 양방향 자질들과 의존성을 부여한 새로운 자질 벡터를 생성한다. 이 새로운 자질 벡터는 전방향 신경망과 선형체인(Linear-Chain) CRF를 이용하여 최적의 띄어쓰기 태그 열을 예측하고, 생성된 띄어쓰기 태그를 기반으로 문장 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 문장 13,500개와 277,718개 어절로 이루어진 학습 데이터 집합과 문장 1,500개와 31,107개 어절로 이루어진 테스트 집합의 학습 및 평가 결과는 97.337%의 음절 띄어쓰기 태그 분류 정확도를 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.3
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• pp.19-28
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• 2001

In this paper, we describe an algorithm for transliterated foreign word extraction in Korean language. In the proposed method we reformulate the transliterated foreign word extraction problem as a syllable-tagging problem such that each syllable is tagged with a transliterated foreign syllable tag or a pure Korean syllable tag. Syllable sequences of Korean strings ale modeled by Hidden Markov Model whose state represents a character with binary marking to indicate whether the character forms a Korean word or not. The proposed method extracts a transliterated foreign word with high recall rate and precision rate. Moreover, our method shows good performance even with small-sized training corpora.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.12 no.1
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• pp.51-63
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• 2020

Phonological awareness is a metalinguistic awareness ability of phonology and is known to predict language skills, such as reading and vocabulary skills. The purpose of this study was to investigate the relationship between phonological awareness, phonological processing, and language skills in 4- to 6-years-old typically developing (TD) children and children with language delay (LD). A total of 32 children (TD=18, LD=15) participated in this study. They performed a phonological awareness task consisting of counting, deletion, and discrimination at syllable level. Nonword Repetition, Digit Backward, Receptive & Expressive Vocabulary Test, and Grammaticality Judgment Task were performed to analyze the correlation between phonological awareness, phonological processing, and language ability. A multiple stepwise regression analysis was performed to examine the phonological awareness subtasks that predict language ability. In the TD group, the syllable categorization task significantly predicted the receptive vocabulary and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The LD group showed that the syllable counting task significantly predicted the receptive vocabulary, the expressive vocabulary, and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The results showed that the phonological awareness performance was significantly different between the two groups. Further, correlation analysis and regression analysis showed different results for each group. The result of the phonological awareness performance predicted the language ability of each group significantly, suggesting the importance of the meta-linguistic awareness ability of phonology.