사람의 감정 변화에는 크게 기쁨, 슬픔, 흥분, 보통 4가지 상태로 말할 수 있다. 이 4가지 상태에서 기쁨과 슬픔, 흥분과 기쁨 상태가 음성학적으로 비슷한 형태를 가지고 있다. 흥분과 기쁨의 상태에서 방언의 노말 상태가 표준어의 기쁨, 흥분상태와 비슷한 특징을 가지고 있다. 이와 같은 표준어와 방언 간의 특징 때문에 흥분 상태를 인지하는 경우 방언의 보통상태가 흥분상태로 잘못 인식되는 경우가 발생 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점이 발생하는 음성학적인 차이를 구분 하고자 한다. 이들을 비교하기 위해 Pitch, Formant와 Formant RMS error 3가지 요소를 통하여 표준어와 방언간의 흥분 상태를 연구 하였다.
주로 소형어선에서 발생하고 있는 연근해에서의 전복사고를 예방하기 위해 소형어선의 복원성 평가는 중요하다. 하지만 국내 「어선법」에서는 24m 미만의 소형어선에 대한 복원성 평가 규정이 미비한 실정이다. 2022년 해양수산부에서 안전복지를 강화하여 고시한 표준어선형에 관한 안전성 기준에 따르면, 표준어선형을 따르는 선박은 길이와 무관하게 안전성 기준에 따른 복원성을 가져야 한다. 이에 본 연구에서는 상기 기준을 활용하여 24m 미만에 해당하는 4.99톤급 어선에 대한 복원성 평가를 수행하고 해당 기준으로 복원성을 평가하는 것이 적합한지 검토하는 것을 목표로 한다. 또한 다양한 상부구조물을 가지는 4.99톤급 소형어선에 대해서도 해당 기준이 유효한지 검토를 수행한다. 이를 위해 어선의 초기횡메타센타높이(GM)를 이용한 초기복원성과 한계경사각에서의 복원정(GZα)을 평가하였다. 그리고 현재 표준어선형의 소형어선에서 주로 활용되는 상부구조물의 형태를 활용하여 대상선과 동일한 하부 선형과 제원을 가지는 소형어선 6종을 추가로 선정하여 상부구조물 변화에 따른 복원성 변화도 검토하였다. 4.99톤급의 표준어선형을 대상으로 한 연구 결과, 안전복지를 강화한 표준어선형에 대한 안전성 기준은 4.99톤급 표준어선형의 어선에도 적용 가능하며, 상부구조물에 변화에 따른 복원성 변화는 크지 않은 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 인터넷 매체 언어상에서 나타나고 있는 국어 파괴 현상의 고찰을 고찰하여, 이에 대한 기술적 개선 방법으로서 표준어 자동 번역 기술을 제안한다. 실생활 속에서 국어 파괴 현상과 관련된 경험 및 피해 사례들을 설문 조사 및 FGI(Focussed Group Interview)를 통하여 수집 및 분석한 결과를 제시하고, 분석결과 자료 기반으로, '국어 파괴도(degree of Korean destruction)'의 지표를 정의하였다. 국어 파괴도는 표준어 자동 번역 기술이 갖고 있는 번역 오류가 가진 한계를 최소화하여, 표준어 자동 번역 기술의 효율성을 최대로 활용하기 위한 척도로서 활용될 수 있음을 인터넷 매체 문장 2,480 개의 분석을 통하여 제시하였다. 본 논문에서 제안된 국어 파괴도 측정 및 표준어 자동 번역 기술은 Java 언어를 사용하여 REST API 형태로 구현하였으며, 웹브라우저상에서 동작을 확인하였다.
지역여행이나 타 지역 방문 등 해당 지방 방언을 사용하는 사람과 대화를 할 시, 단어의 뜻을 이해하지 못해 대화를 진행하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 챗봇에게 음성이나 단어, 문장을 입력하면 표준어로 번역 및 뜻을 알려주는 방언 번역기 시스템을 제안한다. 이 시스템은 카카오톡과 연동되어 누구나 이용 가능하며, 사용자가 발화한 단어를 입력하면 챗봇이 해당 내용을 표준어로 번역하여 해당 방언의 뜻, 내용, 사용지역을 알려주며, 예문이 존재 시, 해당 방언이 들어간 예문을 보여준다. 또한 문장을 작성할 시 해당 문장을 표준어로 번역된 문장으로 바꾸어주고 시각화하여 사용자는 이를 보고 상대방의 의도를 파악할 수 있도록 도와준다.
우리말에서 띄어쓰기와 버금갈 정도로 어려운 것이 우리말의 발음이다. 이에 실생활에서 혼란스럽게 사용되는 발음법과 그로 인해 올바른 발음의 선택에 대한 어려움을 덜어낼 수 있도록 표준어 규정의 표준 발음법에 따른 한국어 음소열 자동 생성기를 구현하여 교육용으로 쓸 수 있도록 하는 것이 이 논문의 목적이다.
정보 검색에서 우리가 자주 쓰는 단어는 표준어인 경우도 있고 통신어인 경우도 있고 외국어인 경우도 있다. 그러나 표준어가 아닌 다른 언어로 검색을 하면 다른 결과가 나타날 수 있다. 예를 들어 컴퓨터에 관한 정보를 찾을 때 ‘컴퓨타’로 검색을 하면 다른 검색 결과가 나오게 된다. 우리나라에서 현재 쓰이고 있는 말들은 이런 애매한 발음의 외래어가 많이 생성되고 소멸된다. 그러므로 이런 외래어들을 전부 사전에 등록할 수는 없고 설사 등록한다 하더라도 용량과 검색시간만 늘어나게 된다. 본 논문에서는 검색엔진에서 이런 외래어에 대한 인식 성능을 높이기 위해 외래어 사전 없이 외래어를 인식하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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