한글은 세계 여느 문자처럼 자연 발생적으로 생긴 문자체계가 아니라 수천년간 인류의 어음에 대한 사유와 고도의 어음기술이 집약된 문자관에 의해 연역적 방법으로 창제된 문자체계이므로 다른 문자와는 차별적인 연구방법이 요구된다. 세종조에 편찬되었던 ${\ll}훈민정음{\gg}{;\}.{\;}{\ll}홍무정운역훈{\gg}{;\}.{\;}{\ll}동국정운{\gg}$는 제작 동기와 목적이 달라서 각각 상이한 어음체계를 가지고 있는데, 각 어음체계가 필요로 하는 글자꼴을 한글은 27개(자음16개, 모음11개)의 기본글자꼴에 발음부위 및 발음방법을 상형한 새로운 글자꼴을 제공하여 각각의 문자체계를 구성하였다. 유교적 언어관의 토양에서 세상 모든 음의 생성원리에 의해 창제된 한글은 바로 세상의 모든 음을 표기할 수 있는 문자체계인 것이다. 이러한 한글음성문자는 오늘날 이질어음체계의 외국어를 표음하는 데에도 예외 없이 적용될 수 있을 뿐만 아니라 글자꼴의 유연성.응용면에서 국제음성문자(I.P.A)보다 월등히 과학적이고 완정한 음성문자로서 기능할 수 있다.
Chinese is the most spoken language in the world. However, because Chinese is a hieroglyphic language, using Chinese in a digital environment is very inconvenient. Chinese users are using Pinyin for Chinese input, but the phonetic representation of the Latin alphabet is not good. Hunminjeongeum has an excellent phonetic representation which can improve Chinese usage in digital environment. Therefore, it is possible to improve the use of Chinese by Chinese users in digital environment and to help Korean users who are learning Chinese. Therefore, this paper proposes a Chinese input method using Hunminjeongeum. In addition, we develop an input software using this input method and verify its effectiveness by evaluating usability.
The Purpose of this paper is to gather pairs of heteronyms in modern Korean and transcribe them in the IPA and the Roman alphabet in order to propose that all of them should be differentiated in Hanngul orthography. More than a quarter of the whole Korean vocabulary consists of words with a long vowel and the number of minimal pairs distinguished only by the chroneme reaches nearly ten thousand (i.e. twenty thousand words). The letter h syllable-finally is used here to represent the long vowel in Romanization except the vowel '으‘[?:] which is transcribed by doubling the letter u (i.e. uu). Another factor bringing forth lots of heteronyms in Korean is the lack of full indication as to the non-automatic reinforcement in the initial consonant of a word (or a morpheme) when preceded by another within a phrase (or a word). These reinforced word-initial consonants are written with the letter c and an apostrophe (like c'g- , c'd- , c'b-, c's-, c'j-) in Romanization here. The reinforced morpheme-initial consonant within a word is written with the letters k t, p, ss and cz for ㄲ, ㄸ, ㅃ, ㅆ and ㅉ sounds respectively. The contrasted pronunciations of pairs of heteronyms beginning with ㅅ /s/sup h// and ㅆ /s/ sounds are transcribed here for exemplification.
한국어 문서에서 외래어 표기는 한 단어에 대해 한 개만 존재하는 것이 아니라 여러 개의 다른 표기로 사용되고 있다. 이러한 표기상 불일치는 하나의 단어가 다른 개념으로 인식되어 정보 검색 시스템의 성능 저하의 원인이 된다. 따라서 정보 검색 시스템에서는 다양한 외래어 표기에 대해 같은 개념으로 인식하여 검색할 수 있도록 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정하는 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 질의어로 외래어가 입력되면, 이를 근거로 외래어 표기법에 맞는 외래어 표기로 교정해주는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 한국어 자모의 viable prefix를 이용하여 후보 외래어 표기를 생성하는 가상 트리를 작성하고 불필요한 외래어를 가지치기함으로써 검색 정확도를 높이고 속도를 개선한다.
한국어에서 한자어와 외래어가 차지하는 비중은 매우 높다. 일상어의 경우 한자어와 외래어의 비중이 약 53%, 전문어의 경우 약 92%에 달한다. 한자어나 외래어는 중국이나 다른 나라로부터 영향을 받아 한국에서 쓰이는 단어들이다. 한국어에서 사용되는 한자어와 외래어의 한글 표기과 원어 표기를 발음해보면, 발음이 상당히 유사하다는 것을 알 수 있다. 한자어인 도서관(图书馆)을 중국어로 발음해보면 thu.ʂu.kwan'로 해당 단어에 대한 한국 사람의 발음과 상당히 유사하다. 본 논문에서는 Source Length, Source IPA Length, Target Length, Target IPA Length, IPA Distance 등 총 5가지의 음성학적 특징을 고려한 한국어-중국어 한국어-영어 단어 기계번역 데이터 세트를 구축하고자 한다.
An annotation model of a non-native speech database has been devised, wherein English is the target language and Korean is the native language. The proposed annotation model features overt transcription of predictable linguistic information in native speech by the dictionary entry and several predefined types of error specification found in native language transfer. The proposed model is, in that sense, different from other previously explored annotation models in the literature, most of which are based on native speech. The validity of the newly proposed model is revealed in its consistent annotation of 1) salient linguistic features of English, 2) contrastive linguistic features of English and Korean, 3) actual errors reported in the literature, and 4) the newly collected data in this study. The annotation method in this model adopts the widely accepted conventions, Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet (SAMPA) and the TOnes and Break Indices (ToBI). In the proposed annotation model, SAMPA is exclusively employed for segmental transcription and ToBI for prosodic transcription. The annotation of non-native speech is used to assess speaking ability for English as Foreign Language (EFL) learners.
본 논문에서는 한국어 번역문과 영어 원문으로 구성된 병렬 코퍼스로부터 자동으로 외래어 표기 사전을 구축하는 시스템을 제안한다. 구축 시스템은 첫 단계로 한국어 문서에서 명사를 추출하고, 두 번째 단계에서 추출된 명사 중 언어 모델에 근거하여 외래어만을 추출한 후, 마지막 세 번째 단계에서 확률적 정렬 방법을 이용하여 외래어에 대응되는 영어를 추출한다. 특히, 외래어는 한국어 어미나 조사가 붙어서 같이 쓰이기 때문에, 한국어 어절 내에서 정확하게 외래어 부분만을 분리하기 위해, 병렬 코퍼스 내에 존재하는 대응 영어 단어 정보를 활용하였다. 또, 문자체계가 다른 두 단어를 같은 문자로 변환하지 않고 직접 음운 유사도를 비교할 수 있도록 했다. 실험 결과, 성능은 전처리 단계인 한국어 미등록어 및 외래어 추정에 영향을 많이 받았고, 수작업으로 전처리를 한 모델 중 가장 성능이 높은 것은 재현률 85.4%, 정확률 91.0%를 보였고, 전 과정을 자동으로 한 모델중에서는 재현률 68.3%, 정확률 89.2%를 보였다.
인간과 기계를 연결하는 새로운 인터페이스인 Brain-computer interface (BCI)를 이용해 휠체어를 제어하거나 단어를 입력하는 등, 사용자를 위한 다양한 장치를 개발하는 연구들이 진행되어 왔다. 특히 최근에는 뇌파를 이용한 음성인식을 구현하고 이를 통해 무음통신 등에 적용하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 electroencephalogram (EEG) 기반의 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계로서, 국제음성기호에 기반을 둔 모음들의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 실험은 건장한 세 명의 남성 피험자를 대상으로 진행되었으며, 한 개의 모음을 제시하는 첫 번째 실험 과정과 두 개의 연속된 모음을 제시하는 두 번째 실험 과정으로 두 단계에 나누어서 실험이 진행되었다. 습득된 64개의 채널중 선택적으로 32개의 채널만을 사용해 특징을 추출하였으며, 사고 활동과 관련된 전두엽과 언어활동에 관련된 측두엽을 기준으로 영역을 선택하였다. 알고리즘 적용을 위해서 특징으로는 신호의 고유 값을 사용하였고, support vector machine (SVM)을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과, 첫 번째 단계의 실험을 통해서, 언어의 뇌파를 분석하기 위해서는 10차원 이상의 특징 벡터를 사용해야 됨을 알게 되었고, 11차원의 특징 벡터를 사용할 경우, 평균분류율은 최고 95.63 %로 /a/와 /o/를 분류할 때 나타났고, 가장 낮은 분류율을 보이는 모음은 /a/와 /u/로 86.85 %였다. 두 번째 단계의 실험에서는 두 개 이상의 모음을 발음하는 것이 단일 모음 발음과 어떤 차이가 있는지 확인해 보았다.
본 연구는 계몽주의 시대에 프랑스 문법서에서 기술한 다양한 운율을 현대 음성학적 관점에서 분석하고 국제음성기호의 효시가 된 도상표기법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 세 권의 문법서와 한 권의 표기법 서적을 비교·분석하여 운율 구조를 음성학적으로 재구성하는 연구방법을 도입하였다. 당시에는 규칙성이 있는 운율악센트와 의미적·화용적 맥락에서 발생하는 웅변악센트로 악센트를 분류하여 분석을 시도한 점이 대표적이다. 운율악센트는 억양과 관계가 있으며, 웅변악센트는 억양과 세기가 중요한 운율 자질이다. 여러 문법학자에 의하여 공통적으로 관찰된 현상은 단어의 말음절 장음화이다. 현대프랑스어 악센트의 중요한 특징인 말음절 장음화는 18세기에 자리 잡은 것으로 추정할 수 있다. 다만 억양을 악센트와 동일시하는 관습 때문에 말음절 장음화를 악센트로 보지 않고 단순히 음량의 패턴으로 간주한 것으로 보인다. 또한, 억양을 통한 악센트에 관한 기술이 이전 세기의 일반이성문법학자보다 덜 정교함을 보여주었다. 운율악센트의 위치를 정확히 명시하지 않은 점, 웅변악센트에 음의 고저와 세기가 어떻게 결합되는지에 대한 설명이 부재한 점이 대표적이다. 18세기의 문법가들이 운율에 관하여 기술한 내용을 분석하면 당시의 운율 현상은 전반적으로 오늘날의 프랑스어 운율 현상과 유사하다. 현대 음성학적 관점에서 보면 말음절 장음화가 프랑스어 악센트의 중요한 특성으로 자리 잡은 시기가 바로 18세기인 것이다.
최근 게임에도 다국어를 대상으로 하는 음성인식에 대한 요구와 여러 나라의 서로 다른 언어로 표현된 음성을 하나의 음성 모델로 표현하는 다국어 시스템의 개발에 대한 필요성이 점차 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 언어로 구성되어 있는 음성을 하나의 음성 모델로 표현할 수 있는 다국어 음성인식 시스템의 발전에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다국어 음성 모델을 통합적으로 구축하기 위한 기본 연구로 한국어 음성과 영어 음성을 국제음소기호(IPA)로 인식하는 시스템을 연구하였고 한국어와 영어 음소를 동시에 만족하는 IPA모델을 찾는데 중점을 두어 실험한 결과 한국어 음성에 대하여 90.62%, 영어 음성에 대하여 91.71%라는 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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