본 연구는 코스닥(KOSDAQ)에 상장된 총 1,358개의 기업 이름을 대상으로 의미와 내부구조를 분류하고 형태론적인 특성을 고찰한 기술적 연구이다. 어원적 측면에서 코스닥 기업 이름의 가장 큰 특성은 영어의 독점적 지위와 한국식 영어 조어로 밝혀졌다. 특히 코스닥 기업 이름의 경우 한국어 요소만 참여한 것은 20%에 불과하고 나머지는 외국어 요소가 참여하는데, 그중 영어 요소가 관여한 것이 전체의 76%로, 영어의 독점적 지위가 확인되었다. 형태 구조 면에서 합성어와 축약어, 축약 합성어가 90%에 달하는데, 영어 원단어의 형태적 특성과 무관하게 축약어가 많이 사용되고, 같은 단어라도 여러 형태로 축약되어 참여하는 형태를 보인다. 접두사나 접미사, 결합형등 영어의 의존형태소들도 자유롭게 독립어로 활용된다. 이것은 이들이 영어에서 차용된 것이 아니라 한국어에서 생성된 단어라는 것을 보여주는 것으로, 한국식 영어라는 것을 보여주는 것이다.
본 논문은 한국어 문어변환(TTS:Text-to-Speech) 시스템내에서의 음성합성시 음질 및 자연성 개선을 위한 연구 결과이다. 합성음 평가방법으로는 한국어 발음대사전에 수록된 빈도수 순위대로 추출한 음절(V형: 19개, CV형:80개, VC형:30개, CVC형: 100개, 총 229개)을 대상으로 규칙합성시킨 1음절어(합성음절수:229개)중 음절유형별로 15개씩 총 60개 음절을 20초간 3회 반복음의 녹음 테이프를 작성한 합성음에 대하여 사전지식이 없는 임의의 그룹을 선정하여 이해도, 명료도, 잡음감, 자연성 등 4 가지 항목에 대하여 오피니온 평가를 수행한 결과를 제시하였다.
이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.
본 논문에서는 BERT가 합성된 새로운 Transformer 구조를 제안한 선행연구를 보완하기 위해 cardinality residual connection을 적용한 새로운 구조의 모델을 제안한다. Transformer의 인코더와 디코더의 셀프어텐션에 BERT를 각각 합성한 모델의 잔차연결을 수정하여 학습 속도와 번역 성능을 개선하고자 한다. 그리고 가중치를 다르게 부여하는 실험으로 어텐션을 선택하는 효과적인 방법을 제시하고 원문의 언어에 맞는 BERT를 사용하는 이유를 설명한다. IWSLT14 독일어-영어 말뭉치와 AI hub에서 제공하는 영어-한국어 말뭉치를 이용한 실험에서는 제안하는 방법의 모델이 기존 모델에 비해 더 나은 학습 속도와 번역 성능을 보였다.
기계번역은 대상 언어를 해석하고 변환하여 목적언어의 대역어를 선정한 후, 목적언어를 생성하는 과정을 거친다. 이때, 대상언어의 분석 단위에 따라 대역어의 생성 단위 또는 깊이가 다르다. 그러므로, 특정한 시스템을 위한 생성기는 그 시스템의 해석 또는 변환단계에서 추출되는 대역어에 의존하게 되어 시스템 호환성을 상실한다. 따라서, 중복된 생성기의 개발을 피하기 위하여 번역시스템 특성에 국한되지 않고 독립적으로 이용될 수 있는 한국어 형태소생성기 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 해석에 사용되는 한국어 형태소 좌우인접정보를 이용하여 한국어형태소를 생성하는 시스템인 DaMaN을 소개한다. 세분류된 형태소의 활용과 접속, 조사의 변동, 띄어쓰기를 고려한 형태소 좌우접속 정보를 임의 조합 가능한 복합형태 (합성어)에도 적용할 수 있도록 확장하였다. 따라서, 대상언어의 분석단위에 제한 받지 않으므로 시스템 호환성이 있다.
Text-to-speech 시스템에서 입력 텍스트로부터 운율 정보를 생성하기 위해서는 운율구 경계, 음소 지속시간, 기본주파수 포락선 설정의 3가지 기본적인 모듈이 필요하다. Break 인덱스 (BI; Break Index)는 합성기에서 운율구의 경계를 나타내고, 자연스러운 합성음을 생성하기 위해서는 BI를 정확히 예측하여야 한다. 그러나 BI는 문장의 의미나 화자의 읽기 습관(reading style)에 따라 임의적으로 결정되는 경우가 많아 정확한 예측이 매우 어렵다. 특히 일본어 합성기에서는 악센트 구 경계 (APB; Accentual Phrase Boundary)와 major phrase 경계 (MPB; Major Phrase Boundary)의 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 APB와 MPB 예측 오류를 보완할 수 있는 방법을 제안한다. BI를 고정 break (FB; Fixed Break)와 가변 break (VB; Variable Break)로 분류하여 합성단위 선택을 수행한다. 일반적으로 BI는 한번 생성되면 변하지 않는다. 따라서 BI가 잘못 생성된 경우 최적의 합성음을 생성할 수 없게 되는데, VB는 생성된 BI와 그것과 유사한 BI를 함께 이용하여 합성단위 선택을 수행함으로써 합성음의 BI가 생성된 BI와 다를 수 있는 것을 의미한다. APB와 MPB에 해당하는 BI에 대하여 VB인지 FB인지 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측하고, VB인 경우 기본 주파수와 음소 지속시간에 대해 다중 운율 모델을 생성하여 합성단위 선택을 수행하였다. MOS 테스트 결과 원음이 4.99, 제안한 방법을 4.25, 기존의 방법은 4.01로 합성음의 자연성을 향상시킬 수 있었다.
오늘날 메타(mee)라는 용어는 '메타언어', '메타과학', '메타비평' 등의 합성어를 통해 자신의 존재를 이 사회에서 확인 받고 있다. 특히 메타언어는 메타라는 용어를 가장 적극적으로 사용하는 경우라고 할 수 있다. 왜냐하면 메타언어는 언어를 연구대상으로 하는 학문영역에서 언어의 한 특성, 흑은 자체의 구조를 설명하는 보다 일반화된 개념으로 소통되고 있기 때문이다. (중략)
텔레매틱스란 “통신(Telecommunication)”과 “정보과학(Informatics)”의 합성어로 이동통신망, 위치측정기술(GPS) 및 첨단지리정보시스템(GIS)을 통한 위치기반서비스(LBS), 지능형교통시스템(ITS) 등을 자동차에 접목하여 운전경로 안내, 차량 사고나 도난감지, 교통 및 각종 생활 편의정보를 운전자에게 실시간으로 제공하는 종합서비스를 말한다. (중략)
텔래매틱스는 통신(Communication)과 정보과학(Informatics)의 합성어로, 무선통신 기술과 위치정보시스템(GPS)기술을 이용하여 차량에 현재 위치기반정보, 차량 보안, 엔터테인먼트 등의 각종 서비스를 제공하는 차량용 컴퓨터 시스템을 말한다. 텔레매틱스 시장은 무선통신, 이동단말기, 인터넷, 전자상거래 등 주요 기술과 비즈니스가 핵심으로 활용되기 때문에 타 업종에도 미치는 파급효과가 크고 관련 산업의 동반 성장을 이끌 수 있는 산업적 속성을 가지고 있다.(중략)
쿨비즈란 시원하다(cool)와 사업 업무(business)의 합성어로 여름철 넥타이를 매지 않고 재킷을 벗는 등 간편한 옷차림으로 근무하는 것을 뜻한다. 이것은 간편한 옷차림을 입도록 권장하고, 실내온도를 $28^{\circ}C$로 유지하도록 하는 에너지 절약 캠페인의 일환이다. 현재 직장인 88.7%는 직장에서 쿨비즈 캠페인을 시행 중이며 격식 간소화, 더위 스트레스 해소 등의 이유로 만족도도 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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