• 한국음향학회지
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• 제35권4호
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• pp.319-329
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• 2016

본 논문에서는 브로카 실어증 환자에 대한 멜로디 억양 치료(Melodic Intonation Therapy, MIT)에서 호흡훈련이 조음 명료도를 개선하는지를 평가했다. 실험군은 MIT에 선행하는 2단계 호흡 훈련을 받도록 했다. 중재 효과를 평가하기 위해, 피실험자의 폐쇄음의 폐쇄 길이(VOT), 단어 전체의 발화 길이(TD), 음성 강도 및 호기량을 중재 전과 후에 측정하여 비교 했다. 실험 결과 폐쇄음의 폐쇄 길이 및 단어 전체의 발화 길이는 양순음/p/, 치조음/t/, 연구개음/k/에서 증가했으나(p < 0.05) 파찰음/c/와 마찰음/s/은 변화가 없는 것으로 나타났다(p > 0.05). 반면 대조군에서는 폐쇄음의 폐쇄 길이 및 단어 전체의 발화 길이가 증가하지 않는 것으로 나타났다(p > 0.05). 조음 명료도에 영향을 주는 호기량과 음성 강도는 실험군에서 증가했으나(p < 0.01) 대조군에서는 유의한 변화가 없었다. 결론적으로, 브로카 실어증 환자의 MIT에서 호흡 훈련은 환자의 조음 명료도를 개선하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2002년도 11월 학술대회지
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• pp.137-140
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• 2002

This study was conducted to examine the korean word length effects on auditory word recognition. Linguistically, word length can be defined by several sublexical units such as letters, phonemes, syllables, and so on. In order to investigate which units are used in auditory word recognition, lexical decision task was used. Experiment 1 and 2 showed that syllable length affected response time, and syllable length interacted with word frequency. As a result, in recognizing auditory word syllable length was important variable.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.1-9
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• 2005

코드는 단어들의 집합이다. 어떤 단어도 다른 것의 Prefix가 아닌 단어들의 집합을 Prefix(-Free) Code라 부르고, 여기서 Prefix Coding이란, 주어진 수 n에 대하여, n개의 단어로 이루어진 Prefix 코드들 중에서 단어길이의 총합이 최소인 최적 Prefix 코드를 찾는 것을 말한다. 이 논문에서는 이의 특수한 경우로서, 특정 정규언어군에 속하는 임의의 정규언어 L에 대하여, L에 속하는 Prefix 코드들 중 최적의 코드를 찾는 방법을 제시한다. 또, 수 n이 변함에 따라 최적 Prefix 코드의 구조가 어떻게 변하는지, 그 성질을 트리구조를 이용해 밝힌다.

• 한국보육지원학회지
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• 제10권6호
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• pp.43-56
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• 2014

본 연구에서는 자발적인 발화를 통해 유아의 구어 발화 특성을 분석하기 위해 놀이상황 유형별 구어 발화 자료를 수집하고, 구어 발화의 특성을 어절, 단어, 형태소 단위 평균발화길이와 어휘다양도로 구분하여 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 5세 유아 32명을 대상으로 또래와의 친숙한 놀이상황 및 낯선 놀이상황에서의 대화를 수집하였다. 수집된 언어자료는 CSB(2014) 프로그램에 의해 전사 및 분석되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 친숙한 놀이상황에서 여아의 어절, 단어, 형태소 단위 평균발화길이는 남아보다 더 긴 것으로 나타났다. 둘째, 유아의 단어 단위 평균발화길이는 친숙한 놀이상황보다 낯선 놀이상황에서 더 긴 것으로 나타났으며, 어휘다양도도 친숙한 놀이상황보다 낯선 놀이상황에서 더 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과에 기초하여 유아의 자발적 발화 수집, 전사 및 분석프로그램의 중요성에 대해 논의한 후 향후 과제와 제언을 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.393-401
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• 1997

블록화한 $2^{n-k}$부분실시법에서 총 실헙횟수를 32회로 고정할때, 요인수가 ${6\leqq}n{\leqq10}$인 경우 가능한 모든 요인들간의 조합에 대해서 독립 생성자와 블록생성자를 구하고 이들 각 요인과 블록생성자로 구성된 디자인의 단어길이구조를 구하였다. 그리고 최소길이 방법으로 구한 최적의 부분실디자인을 Soren(1994a)의 방법에 따라 블록화하였다. Brownlee등(1948)의 최소길이 성질을 블록화한 부분실디자인에 확장시키고, 블록화한 부분실디자인은 확장된 최소길이 성질을 만족하는 최적의 디자인임을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.463-466
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• 2010

길이가 긴 질의에는 검색에 불필요한 단어가 포함되어 있어서 사용자가 원하지 않는 문서가 검색결과에 포함된다. 질의에서 불필요한 단어를 제거하고 핵심 단어만 선택한다면 검색에 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 질의 조합을 기반한 클러스터를 이용해 핵심 단어를 찾고 핵심 단어와의 근접도를 이용해 상위 문서의 정확율을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험은 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 검색한 결과를 제안한 알고리즘으로 재순위화하여 초기 검색 결과의 상위 문서의 정확율을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.209-212
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• 2000

본 논문에서 마우스 대신에 음성으로 명령을 입력하여 퍼지 추론을 통해 윈도우 화면상의 커서를 이동시키는 인터페이스를 구현하였다. 입력된 음성이 대체로 짧은 언어이기에 이를 인식하기 위하여 고립단어 인식에 강한 DTW방식을 사용하였다. DTW방식의 단점중인 하나가 음성길이가 비슷한 명령을 입력하였을 때 표준패턴 중 오차 값이 가장 작은 패턴으로 인식하는 것이다. 예를들면 아주 많이 이동해 라는 음성이 입력되었을 때 동일한 음성길이를 가진 아주 많이 오른쪽으로 인식하는 경우가 있다. 이런 오류를 해결하고자 각 패턴의 DTW 오차 값 범위와 표준 패턴의 음성길이를 기준으로 임계값을 퍼지 추론하여 명령으로서 수락 여부를 결정하였다. 판단이 애매한 부분은 사용자에게 질의를 하여 응답에 따라 수락 여부를 결정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2010

인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.111-118
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• 2011

인터넷 웹페이지나 XML 등을 통해 정보를 공유할 때, 친숙한 정보항목 명칭은 사용자 간에 혼동을 최소화한다. 친숙한 단어를 선택하기 위해 언어 전문가의 의견을 구하는 경우 비용과 시간이 소모되지만, 자동화된 지표는 별도의 비용 없이 참고정보를 제공하여 사용자가 친숙한 단어를 선택하도록 돕는다. 본 논문은 사용자가 인터넷에서 쉽게 접할 수 있는 지표를 수집하여, 친숙한 단어를 선택하는데 사용 효과를 비교 조사하였다. 수집된 지표는 단어 길이, 관련 사이트에 사용되는 빈도, 검색 사이트에서 결과 건수이다. 관련 사이트에 사용되는 빈도에 의해 선택된 단어가 여성의 것과 최고 76%, 남성의 것과 최고 71% 매칭 되는 것으로 나타나, 참고 지표로 사용 가능한 것으로 결과가 나타났다.