본 연구는 의사소통의 관점에서 고도의 설득적 언어형식을 담은 광고콘텐츠의 암묵적 의미와 그 해석 과정을 의사소통 교육과 관련하여 논의하고 동시에 현대사회의 미디어 리터러시 교육을 위한 해석적 코드를 마련하는데 논의의 목적을 가진다. 성공적인 논의를 위해 필자는 특별한 목적을 구현하는 광고콘텐츠의 서사적 내용을 일반적인 대화행위로 가정하고, 내포된 암묵적 의미 표현에 대한 규칙성이 존재함을 새롭게 문제제기로 밝혔다. 또한 현 사회의 미디어 리터러시 교육이 올바르게 진행되기 위해선 선행연구의 의사소통의 원리로 암묵적 의미에 대한 언어적 해석을 지도할 수 없음을 밝혔다. 해결방안으로 사회 문화적 공유 지식과 인지가 필수적인 해석 코드임을 확인하였다. 확장된 논의를 위해 언어사용적인 면에서 특수한 목적을 지닌 광고미디어언어를 분석대상으로 하여 그 속에 나타난 암묵적 의미의 해석 과정을 검증하였다. 필자가 임의적으로 유형화시킨 암묵적 광고언어를 분석한 결과, 화자가 설득할 의도로 암묵화한 언어적 의미는 다양한 정보 및 인지효과에 의한 분석의 틀로 대부분 미디어 리터러시 교육으로 제공될 수 있음을 확인하였다. 즉 수용자들은 미디어 언어에 내재된 암묵적 의미를 해석해 나가는 과정 속에서 글자 그대로의 해석만을 수행하지 않아야 한다. 모국어 자료 및 자신의 배경지식, 사회문화적 관습, 일반적인 공통지식 등을 포함시켜 지도한다면 효율적인 미디어 리터러시 교육의 성과를 기대할 수 있을 것이다.
학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.
이 연구는 상황에 따라 다양한 의미 기능을 나타내는 추측 표현 중 '-(으)ㄹ 것 같다'와 '-나 보다'를 대상으로 그 의미와 기능을 분석하고 실제 한국어 교육 현장에서 비주얼 씽킹을 적용한 시각화를 통해 전통적인 수업 방법에서 확장하여 보다 효율적으로 추측 표현을 교육할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. Visual Thinking'은 '생각의 시각화'인데, 머릿속 지식이나 생각, 느낌 등을 시각적으로 나타내는 것으로 다양한 교육 현장에서 활용 가능한 것이다. 이 비주얼 씽킹을 활용하여 실제 교육 현장에서 교육 내용의 시각적 전달을 통해 학생들의 흥미를 높이고, 메타 언어적 정보 전달의 수업 방식도 보완하고자 하였다. 이 연구의 대상인 추측 표현은 화자의 어떤 일이나 상황에 대한 추측을 나타내는데, 추측의 근거와 추측의 주체 등에 따라 그 의미에 미세한 차이가 있다. 다양한 상황에서 미세한 의미 차이를 보이는 추측 표현을 정보나 지식의 시각화를 통해 교수-학습의 다변화 및 효율성을 높일 수 있는 교육 방안을 제안하였다. 비주얼 씽킹을 언어 교육에 활용하게 되면 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 단순화해서 제공할 수 있고 학습자들은 언어 지식을 정리하고 체계화하는 데 효율적일 수 있다. 또한 언어 지식의 시각화를 통해 언어 정보를 장기기억 할 수 있는 장점도 있다. 한국어 교육 현장에서 적용해 볼 수 있는 다양한 교육 방법의 시도는 좀 더 체계적이고 효율적인 교육 방법을 정립하는 데 기여할 수 있는데, 이 연구에서 제안한 비주얼 씽킹을 적용한 한국어 교육 방안은 유학생들의 한국어 학습에 또 다른 흥미와 효율성을 줄 수 있다는 데에 의의가 있다고 하겠다.
본 연구에서는 지하철 승강장에 적합한 실내음향 설계기준 제시에 앞서, 현재의 지하철 승강장의 위치별 실내음향 특성을 파악하기 위해 2개의 지하철 역사 승강장에서 현장 측정을 실시하였다. 승강장의 길이방향에 따른 분석 결과, 음원에서 수음점이 멀어질수록 음압레벨은 감소(최대 차이: 약 14 dB), 잔향시간은 증가하는 경향(최대차이: 0.8 s ~ 1.5 s)이었고, C50과 D50은 감소하는 경향(최대 차이: 5.9 dB ~ 9.1 dB와 31.8 % ~ 37.6 %)인 것으로 나타났다. 공간감의 지표인 Interaural Cross-correlation Coefficient(IACC)는 음원과의 거리에 따른 명확한 경향성은 보이지 않았지만, 전체적으로 0.3이하의 낮은 값을 보였다. 이러한 결과를 살펴보았을 때 지하철 승강장은 일반적으로 강한 반사재로 마감 되었음에도 수음위치에 따라 직접음과 반사음의 다양한 조합이 형성되어 비균일한 음장특성을 갖는 것으로 판단된다. 이는 길이 대비 높이가 낮고 긴 평면형태를 갖는 지하철 승강장에서는 음원과 수음점의 거리에 따라 근접음장과 원음장의 실내음향특성이 뚜렷이 발현되고 있음을 나타난다. 따라서, 승강장의 모든 위치에서 명료한 음정보를 갖춘 실내음향설계를 위해서 승강장에서의 스피커와 수음점 위치별 특성에 기인한 세부 건축 및 전기음향설계가 필요하다.
뉴스와 취재 프로그램 같은 방송에서는 제보자의 신원 보호를 위해 음성을 변조한다. 음성 변조 방법으로 피치(pitch)를 조절하는 방법이 가장 많이 사용되는데, 이 방법은 피치를 재조절하는 방식으로 쉽게 원본 음성과 유사하게 음성 복원이 가능하다. 따라서 방송 음성 변조 방법은 화자의 신원 보호를 제대로 해줄 수 없고 보안상 취약하기 때문에 이를 대체하기 위한 새로운 음성 변조 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Voice Privacy Challenge에서 비식별화 성능이 검증된 Lightweight 음성 비식별화 모델을 성능 비교 모델로 사용하여 피치 조절을 사용한 방송 음성변조 방법과 음성 비식별화 성능 비교 실험 및 평가를 진행한다. Lightweight 음성 비식별화 모델의 6가지 변조 방법 중 비식별화 성능이 좋은 3가지 변조 방법 McAdams, Resampling, Vocal Tract Length Normalization(VTLN)을 사용하였으며 한국어 음성에 대한 비식별화 성능을 비교하기 위해 휴먼 테스트와 EER(Equal Error Rate) 테스트를 진행하였다. 실험 결과로 휴먼 테스트와 EER 테스트 모두 VTLN 변조 방법이 방송 변조보다 더 높은 비식별화 성능을 보였다. 결과적으로 한국어 음성에 대해 Lightweight 모델의 변조 방법은 충분한 비식별화 성능을 가지고 있으며 보안상 취약한 방송 음성 변조를 대체할 수 있을 것이다.
본 연구는 그동안 '공식적' 역사 속에서 부재, 혹은 침묵되어 왔던 '양공주'의 경험을 자기재현의 서사로 재구성하면서, 재현과 사회적 편견, '듣는 자'와 '말하는 자' 사이의 긴장을 드러내고 '타자 만나기'라는 인식론적 질문을 던짐으로써, 여성주의 구술생애사의 방법론적 함의를 찾고자 한다. 기지촌 여성노인의 내러티브는 필연/우연, 강제/자발, 매춘/사랑, 양갈보/색시의 경계에 서 있는 여성이 어떻게 '정상적 한국 여성', '한민족', '정상 가족'에 관한 신화들과 충돌하고 협상하며 비/순응적으로 살아왔는지를 보여준다. 무엇보다 새로운 자기정체화 가능성을 보여주는 구술과정의 만남은 '양공주'가 누구인가에 관한 질문을, 침묵과 드러냄을 강요하는 '듣는' '우리(나)는 누구인가'의 문제로 되돌린다는 점에서 의미가 있다. 결론적으로, '타자'에 대해 연구하는 '우리'는 '서발턴이 말할 수 있는가'라는 질문에 선행해서 '우리는 과연 들을 수 있는가, 무엇을 진정으로 듣고 싶은가'에 대한 문제의식으로부터 출발해야 할 것이다.
본 연구에서는 직업군인의 말더듬 성인에 대한 군대 적응 예측 정도와 이러한 인식에 유의한 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 알아보았다. 이를 위해 89명의 직업군인을 대상으로 발화 유창성 정도와 관련해 세 가지 버전[유창한 발화(23명), 덜 심한 말더듬(34명), 심한 말더듬(32명)] 중 무작위로 배정된 하나의 음성샘플을 들려주고 발화 관련 요인(유창성, 명료도, 자연스러움, 말속도), 성격 관련 요인(호감, 지적 수준, 불안, 사교성), 그리고 군대 적응 예측 정도를 평가하였다. 연구 결과, 군대 적응 예측 정도에서 유창한 발화와 심한 말더듬 간, 그리고 덜 심한 말더듬과 심한 말더듬 간에서 유의한 차이가 나타났다. 반면, 유창한 발화와 덜 심한 말더듬 간에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 상관관계 분석 결과, 군대 적응 예측 정도에 있어 발화 특성 요인 중에서는 발화 유창성, 명료도, 자연스러움, 말속도 순으로, 성격 관련 인상 요인 중에서는 호감, 사교성, 불안, 지적 수준의 순으로 높은 상관관계가 나타났다. 발화 유창성이 군대 적응 예측 정도에 있어 상대적으로 높은 상관관계를 보이고 있는 것이다. 발화 관련 특성 요인과 군대 적응 예측 정도와의 관련성에 대해 추가적인 논의를 기술하였다.
본 연구는 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 작용하는 경계성조와 선행음절의 음높이와의 상관성을 지각실험을 통해 살펴보고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ걸'의 의미변별에 관여하는 핵심 운율변수가 무엇인지 살펴보았다. '-(으)ㄹ걸'은 추측과 후회를 전달하는 대표적인 동음다의어인데 이 두 의미가 동일한 통사·형태구조를 지닌 서술문의 형태로 제시된다. 이러한 연유로 의미 변별을 위해 문장 경계 억양의 역할이 중요하게 여겨졌다. 전통적으로 추측은 오름의 경계성조로, 후회는 내림의 경계성조로 실현되는 것으로 알려져 있다. 그러나 선행연구에서는 경계성조의 유형과 더불어 선행음절과의 음높이 차이 또한 '-(으)ㄹ걸'의 의미 변별에 핵심적 운율변수로 작용할 수 있음이 지적되었다. 이에 본 연구에서는 경계성조 형태가 '-(으)ㄹ걸'의 의미를 변별하는 유일한 운율변수가 아닐 수 있다는 가정하에, '-(으)ㄹ걸'의 마지막 두 음절의 음높이차가 경계성조 형태와 어떤 양상으로 상호작용하는지 한국어원어민 화자를 대상으로 한 지각실험을 통해 조사하였다. 지각 실험에 사용된 문장은 추측문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균음높이와 -5 Qt-15 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장과 후회문장의 경계성조의 음높이를 선행음절의 평균 음높이와 -10 Qt-10 Qt 차이로 조절한 21문장에 원 자료를 포함한 22문장, 그리고 이들 문장을 혼합한 44문장을 대상으로 이루어졌다. 지각실험은 이들 각각의 실험자료를 별개로 하여 3단계로 이루어졌다. 지각실험 참여자들은 청취하는 문장이 얼마나 추측(1단계) 또는 후회(2단계)에 가깝게 들리는지와 추측 또는 후회(3단계) 중 어떤 문장으로 지각되는지를 5단계로 평가하였다. 지각실험에는 30명의 한국어원어민 화자가 참여하였다. 지각실험 결과 추측과 후회로 발화된 문장의 경계성조 H%와 L%의 형태와는 상관없이 그 평균 음높이가 선행음절보다 높으면 추측으로 낮으면 후회로 지각되는 경향이 뚜렷이 나타났다. 즉 경계성조의 평균 음높이가 양의 방향으로 커질수록 추측으로, 음의 방향으로 작아질수록 후회로 지각되었다. 추측과 후회로 발화된 모든 문장의 경계성조의 형태가 동일한 H% 또는 L%로 고정되었지만 선행음절과의 음높이 차이에 따라 청지각적 판별은 다른 결과로 나타났다. 따라서 경계성조의 형태만으로는 '-(으)ㄹ걸'의 두 의미를 충분히 변별할 수 없음이 관찰되었다.
동영상 검색이나 축약과 같은 동영상 분석을 위해 동영상 어노테이션 기술이나 동영상 정보 표현에 대한 다양한 연구가 있어왔다. 이를 위해 본 논문은 대화 참여자 결점을 위한 영상적 요소와 이러한 요소를 이용하여 Character-net 표현을 개선하는 방법을 제안한다. 기존 Character-net이 자막이 뜨는 시간에 나타나는 등장인물들만을 대화참여자로 고려하므로 일부의 청자를 제외시키는 문제점이 있다. 대화 참여자는 대화상황 파악의 극히 중요한 요소로 동영상 검색 시에 기준이 될 수 있으며 동영상의 이야기 전개를 이끌어 나간다. 대화 참여자를 결정하기 위한 영상적 요소에는 자막의 유무, 장면, 인물 등장순서, 시선방향, 패턴, 입의 움직임 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 영상적 요소에 근거하여 대화 참여자를 판단하고 동영상 표현방법인 Character-net을 개선하고자 한다. 제안한 여러 요소들이 결합되고 일정한 조건이 만족되었을 때 대화참여자를 정확히 검출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대화참여자를 결정하기 위한 영상적 요소들을 제안하고 이를 통해 Character-net의 표현성능을 개선하고 실험을 통하여 제안된 방법론이 대화 참여자 판단의 정확성과 Character-net의 표현성능을 제고함을 증명하였다.
본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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