• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.57-64
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• 1990

문장을 이루는 문장 구성성분 사이에는 다른 정도의 운율적 친밀성 (운율적 구성성분관계)와 상대적이며 계층적인 운율적 강도관계가 존재하며, 이를 바탕으로 문장의 운율구조를 세울 수 있으며, 운율구조는 나무그림으로 나타내는 것이 가장 효과적이다. 운율구조는 대응하는 통사구조가 보여주는 통사적 구성성분 관계 (constituency)와 계층적 지배관계와 대부분 일치하지 않지만, 문장의 운율구조는 먼저 구단위로 운율구조를 부과하고, 그 다음 단계에서 각 구들의 운율구조를 연결하여 완성해야 하며, 통사구조가 같은 구(phrase)도 구성요소들 사이에 존재하는 의미구조의 차이에 의해서 다른 운율구조를 가질 수도 있다. 그리고 문장의 일부만이 초점을 받으면, 초점받은 부분이 가장 강한 운율강도를 갖게되어 전체초점을 받을 때의 운율적 구성성분 관계와 계층적인 운율적 강도관계가 변할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.65-69
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• 1999

합성단위, 합성기, 합성방식 등에 따라 여러 가지 다양한 음성합성시스템이 있으나 순수한 법칙합성 시스템이 아니고 기본 합성단위를 연결하여 합성음을 발생시키는 연결합성 시스템은 연결단위사이의 매끄러운 합성계수의 변화를 구현하지 못해 자연감이 떨어지는 실정이다. 자연음에 존재하는 운율법칙을 정확히 구현하면 합성음의 자연감을 높일 수 있으나 존재하는 모든 운율법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어자료 구축이 필요하다. 일반 의미 문장으로부터 운율법칙을 추출하는 것이 바람직하겠으나, 모든 운율 현상이 포함된 언어자료는 그 문장 수가 극히 방대하여 처리하기 힘들기 때문에 가능하면 문장 수를 줄이면서 다양한 운율 현상을 포함하는 문장 군을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 음성학적으로 균형 잡힌 고립단어 412 단어를 기반으로 의미문장들을 만들었다. 이들 단어를 각 그룹으로 구분하여 각 그룹에서 추출한 단어들을 조합시켜 의미 문장을 만들도록 하였다. 의미 문장을 만들기 위해 단어 목록에 없는 단어를 첨가하였다. 단어의 문장 내에서의 상대위치에 따른 운율 변화를 살펴보기위해 각 문장의 변형을 만들어 언어자료에 포함시켰다. 자연감을 높이기 위해 구축된 언어자료를 바탕으로 음성데이타베이스를 작성하여 운율분석을 통해 신경망을 훈련시키기 위한 목표패턴을 작성하였다 문장의 음소열을 입력으로 하고 특정음소의 운율정보를 발생시키는 신경망을 구성하여 언어자료를 기반으로 작성한 목표패턴을 이용해 신경망을 훈련시켰다. 신경망의 입력패턴은 문장의 음소열 중 11개 음소열로 구성된다. 이 중 가운데 음소의 운율정보가 출력으로 나타난다. 분절요인에 의한 영향을 고려해주기 위해 전후 5음소를 동시에 입력시키고 문장내에서의 구문론적인 영향을 고려해주기 위해 해당 음소의 문장내에서의 위치, 운율구에 관한 정보등을 신경망의 입력 패턴으로 구성하였다. 특정화자로 하여금 언어자료를 발성하게 한 음성시료의 운율정보를 추출하여 신경망을 훈련시킨 결과 자연음의 운율과 유사한 합성음의 운율을 발생시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-14
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관 관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제14권2호
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• pp.1-18
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• 2017

본 연구에서는 인공와우이식 난청인(N = 15)을 대상으로 말소리 운율변화에 따른 구어 이해와 음도 변별, 선율윤곽 확인(Melodic contour identification: MCI) 간 관련성을 살펴보았다. 말소리 운율 변화에 따른 구어이해를 살펴보기 위해 말소리 운율지각 검사를 시행하였고, 긍정적인 운율과 부정적인 운율 조건에 따른 의미 변화를 피검자에게 판단하게 하였다. 검사 시 긍정적인 의미(Positive meaning: PW)와 중립적인 의미(Neutral meaning: NW)를 갖는 낱말 및 낱말 조합 형태를 제시하고, 긍정적인 운율과 부정적인 운율 조건에 따른 의미 변화를 피검자에게 판단하게 하였다. 음도 변별 검사를 위해서는 단음도 변화 변별 과제와 3개 음으로 구성된 패턴에서의 음도 변별 과제가 실시되었다. MCI 검사는 기대 확률을 달리한 세부 검사 1, 2로 구성하여 시행하였다. 실시한 검사 간 관련성을 살펴본 결과, 말소리 운율지각 검사 결과는 보청기 착용으로도 청지각적 이득을 기대할 수 없었던 기간과 유의한 관련성을 보였다. PW와 NW 검사에서 운율 조건에 따라 유의한 수행 차를 보였지만, 단어조합 형태에 따른 통계적 유의성은 발견하지 못하였다. 말소리 운율지각 검사 결과는 MCI 1과 유의한 상관을 보인 반면(p < .01), 말지각 검사 수행력과는 유의한 관련성을 보이지 않았다. 이는 인공와우이식 후 시각적 단서 없이 말소리, 음소 지각이 가능해졌다 하더라도 미묘한 운율 변화에 따른 의미 지각의 제한은 계속될 수 있음을 시사한다. 또한 인공와우이식 후 선율윤곽 변화 확인은 음도 변별에 비해 제한을 보이며, 운율지각과 관련 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.317-320
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• 2002

본 논문에서는 초점 연구를 위해 통사-의미론적인 검증을 거친 질의-응답문 각각 120쌍을 녹취한 음성 자료를, K-ToBI를 이용하여 분절 표기(segmentation & labeling)한 것을 토대로 초점이 실제로 강세를 가지고 실현되는지, 강세를 가지고 실현되는 경우와 그렇지 않은 경우 그 액센트구는 어떤 유형인지, 그리고 초점이 나타나는 경우에 강세 외의 다른 운율적 특징이 나타나는지와 그러한 경우에 그 특징이 무엇인지 등의 문제를 중심으로 하여 국어 초점의 운율적 실현에 관하여 살펴 보았다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2000년도 3월 학술대회지
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• pp.198-204
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• 2000

본 연구는 한국어에서 의미를 분화시키는 기능을 담당해오던 장/단의 상실로 인해 운율자질들에 어떠한 변화가 일어났는지 알아보는 것을 목적으로 한다. 먼저 길이의 대립적 기능의 소실로 인해 젊은 세대에서 액센트를 구성하는 길이의 기능이 상실되고 있지는 않는지 알아보았다. 이와 더블어 길이, 세기, 고저의 운율행동 양상이 세대간에 차이를 보이는지 살펴보았다. 실험은 장/단의 변별력을 지니는 60대 화자와 변별력을 상실한 20대 화자를 비교하여, 운율자질들의 수치를 측정하고 높은 수치의 음절 위치를 기술하였다. 실험결과 두 세대 모두에서 길이는 상대적 돋들림을 보여 액센트를 결정하는 자질의 역할을 하는 것으로 나타났다. 그러나 운율자질들의 성격에 있어서는 세대간에 차이를 보였는데, 길이에 있어서는 60대에 비해서 20대의 돋들리는 정도가 줄어든 것을 볼 수 있었다. 또 세기와 고저는 60대 화자들에게서는 이렇다할 경향성을 발견할 수 없었지만 20대화자들에서는 2번째 음절의 수치가 고정적으로 높아지는 일정할 경향을 발견할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.105-108
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• 1999

TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.

• 인지과학
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• 제19권1호
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• pp.89-105
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• 2008

본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권3호
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• pp.1-13
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• 2021

의사소통에 중요한 역할을 하는 운율은 기능에 따라 언어적 운율과 정서적 운율로 구분한다. 대뇌 편재화 관점에서 정서적 운율 처리는 우반구가 주로 담당한다는 결과가 일반론적으로 받아들여지지만, 언어적 운율에 대한 연구들은, 연구간의 방법적인 차이로 인해 결과가 상이하게 나타난다. 본 연구는 정상 화자 9명과 뇌졸중 환자 14명(좌반구 손상 7명, 우반구 손상 7명)의 세 집단을 대상으로 대뇌 편재화의 관점에서 언어적 운율 특성을 살펴보기 위해 세 가지 형태 의문문(의문사 의문문, 예-아니오 의문문, 선택 의문문)에서의 발화속도, 지속시간, 음도, 강도와 관련된 운율 특징을 청지각 평가와 함께 살펴보았다. 연구결과, 통계적으로 유의한 주요변수들이 좌반구 손상 환자의 자료에서 결함을 보였으며, 예-아니오 의문문과 선택 의문문보다 의문사 의문문에서 더욱 두드러졌다. 이러한 경향은 특히 음도와 발화속도 관련 변수들에서 두드러졌다. 본 연구의 결과는 한국어 사용자의 의문사 사용에 있어서 어휘-의미론적, 구문론적 정보와 같은 언어학적으로 관련 있는 운율 처리의 경우 우반구보다 좌반구에서 대체로 우세하다는 점을 방증한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.409-412
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• 1998

본 논문의 목적은 자연음에 가까운 합성음을 구현하기 위한 기초작업으로 한국어의 운율구조를 담화구조와 연관시켜 그 상관관계를 밝히는데 있다. 특히 문장내에서 주격표지로 작용하는 '이/가/은/는' 조사의 운율패턴에 중점을 두었다. 주어가 문장 내에서 어떤 자리에 오는가에 의해 조사어절을 구분해 본 결과 Fo값은 문장의 뒤, 즉 동사 앞 위치로 갈수록 낮아졌다. 중립적 문장에서 문두의 위치라면 '은/는' 조사의 기본주파수가 두드러짐이 예상되며, 이와 상대적으로, 담화가 구성되어 의사소통의 의미가 많이 가미될수록 '은/가' 조사의 두드러짐이 예상된다고 정리해 볼 수 있다. 운율구 경계의 발생은 특정한 문장성분의 전.후에서 주로 나타나는데 절이나 독립어 뒤에서, 그리고 부사어, 관형어, 목적어 앞에서 빈번히 일어남을 알 수 있었다.