이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.
최초의 저술가 아담은 12권을, 이브도 2권의 책을 썼음이 성서연구서에 밝혀졌다. 또 아담이 동물가죽에서 피지를 만들고 잉크와 펜을 고안해 글을 썼다는 것도 밝혔다. 아담의 첫 문자는 감탄사 '오!'와 '우!'였으며, 갓 태어난 아기의 제일성이 낙원에서 사용한 말이라는 주장도 폈다.
"우와! 멋지다, 정말 장관이네!" 연신 감탄사를 내면서 우리는 달리는 전용차량 유리에 이마를 맞대고 카메라 셔터를 눌렀다. 집 떠나온 지 16시간이 흐른 후 펼쳐지는 이색 풍경에 우리 눈들이 호강을 하고 있었다. 여성낙농인 선진지 연수를 앞두고 남아있는 식구들을 위해 김치, 국거리, 밑반찬 등을 분주하게 준비하면서도 입가에는 미소가 떠나지 않았다. 그러나 한편으로는 식구와 젖소들에게 미안한 마음이 들었다. 내 생전에 유럽이라니!! 정말 믿기지 않았지만 내 눈에는 이미 바다보다 낮은, 작지만 강한 나라인 네덜란드의 광활한 초지 위에 유유히 거닐며 아그작 아그작 풀 뜯는 소들이 비춰지고 있었다. 여성상위국가라고 하니 왠지 내 마음에 더욱 좋은 이미지로 남을 듯싶다.
항상 긍정적이고 미래지향적인 사고로 맡은 일에 최선을 다하는 사람. 그래서 '일이 있는 곳에 그가 있다'는 말을 늘 듣는 사람. 이의근 경상북도지사에게 붙어다니는 이런 수식어들이 그저 형식적인 미사여구가 아니다. 두 차례에 걸친 민선 도지사로서, 도민을 위한 봉사의 길을 걷고 있는 그가 도민의 건강과 복지, 도의 발전을 위해 쌓아 온 업적이 '아! 그렇구나'하는 감탄사를 자아내게 하고도 남음이 있다. 새 천년을 앞두고 도의 발전을 위해 더 많은 봉사를 하겠다는 이의근 지사를 만났다.
인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.
연속분포 HMM을 사용한 실시간 로봇 암 제어 시스템에 대해 기술하고 있다. 본 시스템은 자연스러운 문장의 로봇 암 제어 명령 발성을 받아 핵심단어 인식의 framework을 통한 명령 인식 및 로봇 제어를 구현하고 있다. 로봇 몸체의 부분, 방향, 각도, 동작명령들에 대해 각기 우향 HMM, 이외의 비 핵심어들에 대해서는 이들을 한데 모아 ergodic형 상태천이를 모델링하는 garbage HMM을 형성했는데, 조사, 감탄사 등을 따로 모은 garbage 모델과, silence 및 배경 잡음에 대한 garbage 모델을 형성, 학습 및 인식에 포함시켜 연결단어 인식을 수행함으로써 핵심단어 인식의 효과를 얻었다. 이때 핵심단어들의 사용에 있어 간단한 문법적 제약을 가정하였다. 남성화자 35명을 대상으로 30개 문형에 대해 데이터 수집용 개념적 문장을 구성하여 음성 데이터를 수집하였다. 학습 화자에 대한 제어 명령 인식률은 95% 이상을 나타내고 있으며, 비 학습화자에 대한 인식율은 90% 이상이다. 또한 학습된 단어외의 비 핵심단어들의 사용에 대해서도 긍정적인 인식 성능을 보였다.
음성인식 처리기술의 발전은 STT, TTS 기술과 함께 각종 동영상, 스트리밍 서비스에서 적용되어 사용되고 있다. 그러나 실제 대화내용의 음성인식은 사투리 사용과 불용어, 감탄사, 유사어의 중복 등으로 명료한 문어체적 표현에 장벽이 높은 편이다. 본 연구에서는 음성인식에 모호한 사투리에 대해 범주별 사투리 중요 단어 사전 처리 방식과 사투리 운율을 음성 인식 네트워크 모델 속성으로 적용한 음성인식기술을 제안한다.
In der vorliegenden Arbeit wurde die Auffassung motiviert, dass es sich bei der deutschen $K\"{o}rpersprache$ in semiotischer Hinsicht um kommunikative Geste handelt. Die semio-syntaktischen, -semantischen und -pragmatischen Charakteristika dieser Geste wurden erortert. Insbesondere die ermittelten syntaktischen und semantischen Eigenschaften der $K\"{o}rpersprache\;sprechen\;f\"{u}r$ die Auffassung, dass sie in semio-syntaktischer, -semantischer und -pragmatischer Hinsicht mit Interjektionen $verkn\"{u}pfen\;k\"{o}nnen$. Beispielsweise wurde eine deutsche Geste 'Telefone handhaben' $angef\"{u}hrt$. Bei dieser Geste tritt eine deutsche vokalische Interjektion 'Klingeling' auf. Diese Geste stellt drei Ausdrucksvariationen(1- 3) und vier Bedeutungsvaritionen(A-D) dar: 1) Die Faust neben das Ohr halten, 2) Daumen neben das Ohr und Kleinfinger neb en den Mund halten und 3) Mit dem Zeigefinger var dem $K\"{o}rper$ frontal kreisen; A) Telefonieren thematisieren, B) Einen Telefonanruf aufforden, C) Zu einen Telefonanruf aufforden und D) Den Eingang eines Anrufs an zeigen. Mit Hilfe der semiotischen Gestenanalyse $k\"{o}nnen$ die deutschen $K\"{o}rpersprache$ mit Interjektionen alphabetisch geordnet werden, und die Gestenliste soll $f\"{u}r$ den DaF-Unterricht von Nutzen sein.
본 논문은 연속 분포 HMM을 사용한 핵심어 추출기법(Keyword Spotting)과 화자 인식에 기반한 음성 다이얼링 및 부서 안내에 관한 것이다. 개발된 시스템은 상대방의 이름, 직책, 존칭 등에 감탄사나 명령어 등이 혼합된 형태의 자연스런 음성 문장으로부터 다이얼링과 안내에 필요한 핵심어를 자동 추출하고 있다. 핵심 단어의 사용에는 자연성을 고려하여 문법적 제약을 최소한으로 두었으며, 각 단어 모델에 대해서는 음소의 갯수 더하기 $3{\sim}4$개의 상태 수와 3개 정도의 mixture component로써 좌우향 모델을, 묵음모델에 대해서는 2개 상태의 ergodic형 모델을 구성하였다. 인식에 있어서는 프레임 동기 One-Pass 비터비 알고리즘과 beam pruning을 채택하였으며, 인식에 사용된 어휘는 36개의 성명, 8개의 직위 및 존칭, 5개 정도의 호출어, 부탁을 나타내는 동사 및 그 활용이 10개 정도이다. 약 $3{\sim}6$개 정도의 단어로 구성된 문장을 실시간($1{\sim}3$초이내)에 인식하고, 약 98% 정도의 핵심어 인식 성능을 나타내고 있다.
이 글은 삼국~고려시대에 이르는 우리 민족어시가의 전개과정을 살펴본 것이다. 논의된 내용은 다음과 같다. 삼국~나말여초의 이른바 "사뇌가"의 전형적 모습은 고승의 깨달음의 내용을 표현하는 견고한 짜임의 3단구조였다. 사뇌가는 같은 시대의 다른 민족어시가에 비해 문학적 특성이 두드러진 시가 양식이었다. 이는 당대의 10구체 향가가 한시를 의식하면서 자신의 시적 수준을 고양해간 결과이다. 고려시대에 들어오면서 이런 문학사적 구도 내부에 변화가 일어난다. 그것은 사뇌가가 쇠락하고 4행시가 문학사의 전면으로 부상하는 것이었다. 고려시대 4행시의 발전은 삼국~나말여초와 달리 우리의 민족어시가가 시보다는 노래적 특성을 강화해 나간 결과였다. 그것은 이 시대 한시가 보편화되면서 우리말 시가가 그것과 시로서 경쟁하는 대신 노래로서 위상을 조정함으로써 서로 상호보완적인 관계로 나아간 결과였다. 고려시대 사뇌가가 쇠퇴하고 이를 이어 시조가 문학사에 등장한 것은 민족어시가가 대중들로부터 더욱 사랑받을 수 있는, 그리고 보다 일상적인 정서를 자유롭게 표현할 수 있는 시가 형식으로 발전해 나간 결과였다. 이는 4행시 형식의 민족어시가가 한시와의 위상 조정을 통해 노래로서의 특성을 강화함으로써 자신의 생명력을 높여간 것과 같은 맥락에 놓여 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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