• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.925-927
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• 2004

음차표기란 외국어의 발음을 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 영-한 자동 음차표기 방법에는 직접방식, 피봇방식, 혼합방식이 있다. 기존의 영-한 음차표기 연구들은 직접방식에 기반한 연구들이 대부분이었다. 하지만, 음차표기는 직접방식에서 사용하는 단순한 자소 대 자소변환 작업이라기보다는 자소의 음성적 변환 작업이라고 할 수 있다. 따라서 자소뿐만 아니라 음소 등 음성적 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 자소 정보뿐만 아니라 음소 정보를 이용한 음차표기 기법을 제안한다. 주어진 자소와 음소 및 자소와 음소의 문맥정보를 이용하여 한국어 음차표기를 생성하는 본 논문의 기법은 약 60%의 단어정확도를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.181-184
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• 2000

본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.5
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• pp.530-536
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• 2021

Recently, due to the development of deep learning, end-to-end speech recognition, which directly maps graphemes to speech signals, shows good performance. Especially, among the end-to-end models, conformer shows the best performance. However end-to-end models only focuses on the probability of which grapheme will appear at the time. The decoding process uses a greedy search or beam search. This decoding method is easily affected by the final probability output by the model. In addition, the end-to-end models cannot use external pronunciation and language information due to structual problem. Therefore, in this paper conformer with lexicon transducer is proposed. We compare phoneme-based model with lexicon transducer and grapheme-based model with beam search. Test set is consist of words that do not appear in training data. The grapheme-based conformer with beam search shows 3.8 % of CER. The phoneme-based conformer with lexicon transducer shows 3.4 % of CER.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.8
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• pp.101-113
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• 2020

This study aimed to explore how effective explicit form-focused instruction (FFI) is in teaching the schwa vowel /ə/ to EFL students in a classroom setting. The participants were 25 female high school students, who were divided into the experimental group (n=13) and the control group (n=12). One female American also participated in the study for a speech sample as a reference. The treatment, which involves shadowing model pronunciation by the researcher and a free text-to-speech software and the researcher's feedback in a private session, was given to the control group over a month and a half. The speech samples, for which the participants read the 14 polysyllabic stimulus words followed by the sentences containing the words, were collected before and after the treatment. The paired-samples t test and non-parametric Wilcoxon signed-rank test were used for analysis. The results showed that the participants of the experimental group in the post-test reduced the duration of the schwa by around 40 percent compared to the pre-test. However, little effect was found in approximating the participants' distribution patterns of /ə/ measured by the F1/F2 formant frequencies to the reference point, which was 539 Hz (F1) by 1797 Hz (F2). The findings of this study suggest that explicit FFI with multiple repetitions and corrective feedback is partly effective in teaching pronunciation.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.408-411
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• 2003

정보 검색에서 우리가 자주 쓰는 단어는 표준어인 경우도 있고 통신어인 경우도 있고 외국어인 경우도 있다. 그러나 표준어가 아닌 다른 언어로 검색을 하면 다른 결과가 나타날 수 있다. 예를 들어 컴퓨터에 관한 정보를 찾을 때 ‘컴퓨타’로 검색을 하면 다른 검색 결과가 나오게 된다. 우리나라에서 현재 쓰이고 있는 말들은 이런 애매한 발음의 외래어가 많이 생성되고 소멸된다. 그러므로 이런 외래어들을 전부 사전에 등록할 수는 없고 설사 등록한다 하더라도 용량과 검색시간만 늘어나게 된다. 본 논문에서는 검색엔진에서 이런 외래어에 대한 인식 성능을 높이기 위해 외래어 사전 없이 외래어를 인식하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1606-1609
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• 1987

Statistical information about spoken Korean was obtained. The data are the results of analyzing the Korean phonetic dictionary. This is one of the basic survey to make phoneme ballanced corpus of Korean Speech Data Base (KSDB).

• 프린팅코리아
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• s.24
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• pp.106-109
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• 2004

인쇄관련 언론매체를 보면 놀랍게도 일본어로 표기된 단어를 많이 발견할 수 있다. 하리꼬미, 베다, 고마, 돔보, 도지, 구와에, 돈땡, 모루동, 후렉소, 아지로, 도무송, 싸바리, 단보루 등이 대표적으로 많이 쓰이고 있다. 필자는 자신들의 영역에서 외래어를 순화하지 않고 사용하는 것을 보면서 안타까움을 금할 수 없다. 또한 일본어를 음역하여 견당, 습수, 정합, 노광, 타발, 사양, 중철, 소부, 돗판, 매엽, 하지, 상지 등 우리말에도 없는 것을 계속 사용하고 있는 것은 가슴아픈 일이다. 뿐만 아니라 영문 발음과 한글 표기가 정확하지 않은 것도 많다. 이에 시급히 바꾸어야 할 용어를 정리해 본다. 용어의 나열은 가 나 다 순으로 하되 먼저 잘못 표기된 용어를 적고 이어서 시정 또는 권장 용어를 나타내었다. 이해하기 어려운 것은 내용 설명을 덧붙였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.139-146
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• 1991

한글 필기행동에서 나타나는 실수들을 분석하였다. 단어이하의 수준에서 오철(spelling error)와 오기(slips of the pen)가 관찰되었다. 오철은 부분적인 철자지식에 기인하는 것으로, 음소를 철자로 변환하는 과정에 영향을 받는 것임을 시사하는 사례가 발견되었다. 오기에는 지속 예기 생략 등이 있었으며, 철자정보를 운동패턴으로 변환하는 과정에서 나타나는 것 같았다. 또한 획과 관련된 실수들도 발견되었다. 전반적으로 필기과정에는 발음관련정보의 영향이 큰 것을 부정할 수 없었다.

• 프린팅코리아
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• s.25
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• pp.126-130
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• 2004

인쇄관련 언론매체를 보면 놀랍게도 일본어로 표기된 단어를 많이 발견할 수 있다. 하리꼬미, 베다, 고마, 돔보, 도지, 구와에, 돈땡, 모루동, 후렉소, 아지로, 도무송, 싸바리, 단보루 등이 대표적으로 많이 쓰이고 있다. 필자는 자신들의 영역에서 외래어를 순화하지 않고 사용하는 것을 보면서 안타까움을 금할 수 없다. 또한 일본어를 음역하여 견당, 습수, 정합, 노광, 타발, 사양, 중철, 소부, 돗판, 매엽, 하지, 상지 등 우리말에도 없는 것을 계속 사용하고 있는 것은 가슴아픈 일이다. 뿐만 아니라 영문 발음과 한글 표기가 정확하지 않은 것도 많다. 이에 시급히 바꾸어야 할 용어를 정리해 본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.533-536
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• 2006

본 논문에서는 음성 신호로부터 감정의 특징을 나타내는 요소를 찾아내는 것을 목표로 하고 있다. 일반적으로 감정을 인식할 수 있는 요소는 단어, 톤, 음성신호의 피치, 포만트, 그리고 발음 속도 및 음질 등이 있다. 음성을 기반으로 감정을 익히는 방법 중에서 현재 가장 많이 접근하고 있는 방법은 피치에 의한 방법이 있다. 사람의 경우는 주파수 같은 분석 요소보다는 톤과 단어, 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는 것이 자연스러운 방법이므로 이러한 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 요소로 쓰일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 감정에 따른 음성의 특징을 추출하기 위해 사람의 감정 중에서 비교적 자주 쓰이는 평상, 기쁨, 화남, 슬픔에 관련된 4가지 감정을 비교 분석하였으며, 인간의 감정에 대한 음성의 특성을 분석한 결과, 강도와 스펙트럼에서 각각의 일관된 결과를 추출할 수 있었고, 이러한 결과에 대한 실험 과정과 최종 결과 및 근거를 제시하였다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.