• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.475-477
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• 2019

문장 부호란, 글에서 문장의 구조를 잘 드러내거나 글쓴이의 의도를 쉽게 전달하기 위하여 사용되는 부호들로, 따옴표나 쉼표, 마침표 등이 있다. 대화 시스템과 같이 컴퓨터가 생성해 낸 문장을 인간이 이해해야 하는 경우나 음성 인식(Speech-To-Text) 결과물의 품질을 향상시키기 위해서는, 문장 부호의 올바른 삽입이 필요하다. 본 논문에서는 이를 수행하는 딥 러닝 기반 모델을 훈련할 때 필요로 하는 한국어 말뭉치를 구축한 내용을 소개한다. 이 말뭉치는 대한민국정부에서 장관급 이상이 발언한 각종 연설문에서 적절한 기준을 통해 선별된 고품질의 문장으로 구성되어 있다. 문장의 총 개수는 126,795개이고 1,633,817개의 단어들(조사는 합쳐서 한 단어로 계산한다)로 구성되어 있다. 마침표와 쉼표는 각각 121,256개, 67,097개씩이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.213-222
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• 2019

지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.17-25
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• 2023

이 논문은 국립국어원에서 배포한 한국인 대화 음성 말뭉치에서 화자의 성대의 진동을 나타내는 fundamental frequency(f0)값을 측정해서 한국인이 일상 대화를 할 때 f0값의 기초적인 통계자료를 살펴보고, 나이와 f0값의 분포는 어떤 관계를 보이는지를 조사했다. 연구자료 수집과 분석은 Praat과 R을 이용했고, 개인별 억양구마다 상자도를 구하고 사분위값을 활용하여 극단값을 제거하는 방법으로 최종 f0값 자료를 구했다. 그 결과 전체 한국인들의 f0값의 평균값은 185 Hz이고 중앙값은 187 Hz로 나왔다. 자료의 분포모양을 나타내는 왜도는 0.11의 정적분포를 보였고, 첨도는 -0.09로 정상분포에 거의 가까운 모양을 보였다. 일상대화의 피치값의 변화범위로는 238 Hz로 나타났다. 남녀 간의 f0값의 차이는 남성의 중앙값 114 Hz의 거의 두 배에 해당하는 199 Hz가 여성의 중앙값으로 나타났고 t검증결과 유의미한 차이를 보였다. 분포모양을 나타내는 왜도는 남성이 1.24이었고, 여성은 그것의 반에 해당하는 0.58이었다. 첨도는 남녀집단 각각 5.21과 3.88로 나타나 남성의 값이 34% 정도 더 뾰족한 모양을 보였다. 연령대별로는 남녀집단을 합하여 볼 때, 나이가 들수록 f0값이 서서히 내려가는 경향을 보였다. 연령대별 f0중앙값과 나이 간의 회귀분석을 실행한 결과 기울기가 남성집단에서는 0.15, 여성집단에서는 -0.586으로 서로 반대되는 경향을 기록했다. 결론적으로, 대규모 참여자가 녹음한 대화 음성에서 한국인의 집단별 연령별 다양한 f0분포를 규명할 수 있지만, 나이와 f0관계는 더 정밀한 자료수집이 필요함을 알 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.21-29
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• 2023

이 논문은 현대 한국어 용언활용에서 모음조화 양상에서 보이는 변이(조화형과 비조화형의 공존)가 어떤 언어 내적/외적 변수들에 의해 통제되고 있는지 확인하여 그 변화의 발동과 전파 과정을 설명하려는 연구이다. 이를 위하여 국립국어원 발행 일상 대화 음성 말뭉치를 활용하여 42개 어간의 조화형 및 비조화형을 검색한 후 음운/형태적 특성 및 사회언어학적 특성에 따른 효과를 검증하였다. 그 결과 전반적으로 비조화형의 비율이 1% 미만으로 매우 낮게 나타났으며 대부분은 /ㅏ/-모음 어간이 단모음 종결 어미와 결합한 사례임을 확인하였다. 다만 기존 연구들에서 거의 보이지 않던 연결 어미나 선어말 어미의 경우에도 비조화형이 소수 나타났다. 말뭉치에서 발견된 /ㅗ/-모음 어간의 비조화형을 자료로 삼아 청취실험을 실시하여 비조화형의 발동이 음운 감쇄나 과소 실현에 의해 일어났을 가능성을 보였다. 다만 전파되는 과정에는 모음의 변별도나 형태적 분석과 같은 인지적 관점에서의 설명이 더 나음을 주장한다. 결과적으로 현대 한국어의 모음조화 변이 및 변화는는 조음적/인지적 요인이 복합적으로 작용되었다고 본다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권1호
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• pp.52-61
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• 2013

음성언어 처리 분야는 인간의 자연어 발화를 컴퓨터가 자동으로 이해하고 처리하는 알고리즘을 연구하는 분야로, 자동 통번역, Siri와 같은 음성 대화 시스템, 차세대 인터페이스, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용군을 포함한다. 특히, 음성언어 처리 기술은, 최근 빅데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트 정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가 거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근 빅데이터를 이용하여 음성언어 처리 기술의 성능을 개선시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 본고에서는 이들 연구의 배경 및 연구 동향들을 소개하기로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-54
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발전에 따라서 다양한 서비스에서 음성 인식을 활용한 서비스를 제공하면서 음성 인식에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 국내에서 많이 사용되고 있는 대표적인 인공지능 서비스 API 를 제공하는 구글, ETRI, 네이버에 대해서 감정 음성 관점에서 그 차이를 평가하였다. AI Hub 에서 제공하는 감성 대화 말뭉치 데이터 셋의 일부인 음성 테스트 데이터를 사용하여 평가한 결과 ETRI API 가 문자 오류율 (1.29%)과 단어 오류율(10.1%)의 성능 지표에 대해서 가장 우수한 음성 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.279-283
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• 2003

ETRI가 참여하고 있는 자동 통역 관련 국제 컨소시엄인 C-STAR에서는 여행자 영역의 대규모 다국어 병렬 말뭉치를 공동으로 구축하였고, 현재 각 기관에서는 이를 이용한 대화체 음성 언어 번역 시스템을 개발 중이다. ETRI에서는 핵심어 처리, 통계정보를 이용하는 구 단위 자동 설정, 설정된 구의 자동대응 및 재배치 등을 특징으로 하는 구 기반 직접 번역 방식(PDMT: Phrase-based Direct Machine Translation)의 번역 방법론을 제안하고 관련 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 ETRI 대화체 음성 언어 번역 시스템의 구성에 대해 알아보고 PDMT 번역 방법론의 등장 배경과 그 구체적인 번역 방법 및 특징에 대해 자세히 논의하기로 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.40-46
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• 1999

본 논문에서는 음성언어 자동 통역시스템의 일부 모듈로 구현한 한일 기계번역 시스템을 소개하였다. 이 번역시스템은 예제중심 기계번역(EBMT)에 기초를 둔 변환중심 기계번역(TDMT) 방법을 기반으로 구현하였다. 본 시스템에서는 토큰(TOKEN)이라는 새로운 번역단위를 정의하여 사용하였다. 토큰단위의 번역방법을 사용함으로써 한국어 문장의 매우 비 정형적인 점을 해결하고 번역의 질을 높일 수 있다. 본 시스템의 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이파싱만을 함으로써 필요없는 노력을 경감시켰다. 대역어 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 600 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 87%, 아무런 제약이 없는 환경에서는 71%의 성공률을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.64-70
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• 2004

한국어와 일본어는 동일한 어족에 속하며 비슷한 문장구조를 가지고 있어 변환중심 기계번역 방법이 효율적이다. 본 논문에서는 토큰 단위의 변환중심 한일 기계번역 시스템을 위한 변환 사전을 생성하는 방법에 관하여 기술하였다. 변환 사전이 잘 구성되면 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이 파싱 만을 함으로써 필요 없는 노력을 경감시킬 수 있다. 게다가 구문해석 시에 최종의 결과 트리를 만들지 않아도 되므로 문어체 문장은 물론 입력 형태가 비정형적인 대화체 문장에서 더욱 큰 효과를 볼 수 있다. 본 논문의 변환 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 900여 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 $92\%$, 아무런 제약이 없는 환경에서는 $81\%$의 성공률을 보였다.