• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.2
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• pp.57-66
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• 2021

This study focuses on the issue of automatic severity classification of dysarthric speakers based on speech intelligibility. Speech intelligibility is a complex measure that is affected by the features of multiple speech dimensions. However, most previous studies are restricted to using features from a single speech dimension. To effectively capture the characteristics of the speech disorder, we extracted features of multiple speech dimensions: voice quality, prosody, and pronunciation. Voice quality consists of jitter, shimmer, Harmonic to Noise Ratio (HNR), number of voice breaks, and degree of voice breaks. Prosody includes speech rate (total duration, speech duration, speaking rate, articulation rate), pitch (F0 mean/std/min/max/med/25quartile/75 quartile), and rhythm (%V, deltas, Varcos, rPVIs, nPVIs). Pronunciation contains Percentage of Correct Phonemes (Percentage of Correct Consonants/Vowels/Total phonemes) and degree of vowel distortion (Vowel Space Area, Formant Centralized Ratio, Vowel Articulatory Index, F2-Ratio). Experiments were conducted using various feature combinations. The experimental results indicate that using features from all three speech dimensions gives the best result, with a 80.15 F1-score, compared to using features from just one or two speech dimensions. The result implies voice quality, prosody, and pronunciation features should all be considered in automatic severity classification of dysarthria.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.228-232
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• 2017

본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 Naïve bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.228-232
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• 2017

본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 $Na{\ddot{i}}ve$ bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.329-333
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• 2018

Universal Dependency 프로젝트는 여러 언어에 공통으로 적용할 수 있는 형태소 패턴과 구문 관계를 찾기 위한 연구를 진행하고 있으며, 점진적으로 많은 언어들이 참여하여 UD 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하고 시스템을 개발하고 있다. 한국어 UD 말뭉치도 구축되어서 공유되고 있지만 구축을 위한 상세한 가이드라인은 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 UD를 기반으로 한국어 구문분석 말뭉치를 구축할 때 논의되어야 할 요소들을 나열하고 예제를 통해서 설명하였다. 본 연구를 기반으로 한국어 구문분석 말뭉치 구축, 구문분석 시스템 개발에서 UD 가이드라인을 적용하는 논의가 시작되기를 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.252-259
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• 2001

의미주석말뭉치는, 문맥에 출현하는 각 어휘의 의미를 특정 사전의 세부의미항목(sense)에 대응시켜 주석함으로써 구축한 말뭉치이다. 이 말뭉치 구축에 있어서의 태그셋은, '연세 한국어 전자사전'의 각 의미기술정보를 기호화하여 사용하였다. 사람에 의한 실제 주석 작업 단계에서, 전자사전 정보의 불완전함 때문에 발생한 문제를 해결함으로써 본래의 사전 정보가 대폭 수정되었다. 즉, 의미 주석 과정에서 문제가 되는 요소에 대한 검토를 통해서 품사 정보, 문법 정보 등을 수정하고 기존 sense를 통합, 추가, 재배열함으로써 기존의 사전 정보를 개선할 수 있었다. 이와 같은 말뭉치와 전자사전, 자연언어 처리 시스템의 활발한 상호 작용을 통해서 언어정보처리 분야 연구의 질적 향상이 가능하다. 나아가, 인간이 직접 판단하여 주석한 대규모의 의미주석말뭉치를 분석하여 응용함으로써 텍스트내의 단어와 전자사전의 세부의미항목을 연결시키는 태거를 개발할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.114-122
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• 1996

그림자극의 명명에 있어서 이름의 의미유사성, 음운유사성, 그리고 처리부담(말속도, 기억 부담)이 말 실수 오류수와 명명 시간에 주는 영향을 알기 위해 2개의 실험이 실시되었다. 의미(유사/상이), 음운(유사/상이) 변인에 추가하여 실험 1에서는 말속도(330ms, 385ms, 770ms)의 변인이, 실험 2에서는 인지적 부담(높음/낮음)의 변인이 조작되었다. 두 실험의 결과, 의미유사성과 음운유사성, 그리고 인지적 처리 부담이 말 실수의 양과 그림자극 명명 시간이 증가시킴이 드러났다. '의미유사' 조건 및 '음운유사 조건'과 '의미-음운 모두 유사' 조건간의 말실수의 양의 차이는 말 산출 과정에서의 어휘 인출 과정에 대한 '독립적 2단계 모형'과 '활성화 상호작용 모형' 중 전자에 의해 더 잘 설명될 수 있음이 논의되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2004.10a
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• pp.263-265
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• 2004

본 연구는 숙성을 통해 말고기의 육질과 관능적 특성이 어떻게 변화하는지를 조사하여 말고기의 정확한 숙성방법을 제시하고자 제주마 24두의 등심을 $4^{\circ}C$에서 25일간 숙성시키면서 실시하였다. 말고기 전단력은 저장 12일까지 감소하다가(P<0.05) 12일 이후 차이를 나타내지 않았으며, 관능적 특성 중 풍미는 저장 7일에 가장 높은 수치를 나타내었고, 다즙성은 숙성 12일에 패널에 의해 가장 좋은 점수를 받았으며, 연도는 숙성 7일에 유의적인 증가를 보였으며(P<0.05) 이후 숙성기간에는 차이가 없었다. 숙성기간별 말고기에 대한 전체기호도는 숙성 7일에 유의적인 증가를 보인 후 숙성 18일까지 지속하다가 25일에 다소 감소하였다(P<0.05). 따라서 $4^{\circ}C$ 저장일 경우 말고기의 숙성은 7일 이상 실시하여야 하며 18일이 넘게 되면 육질이 떨어지는 것으로 조사되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2005.05a
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• pp.256-260
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• 2005

본 연구는 말고기 대중화를 통한 소비촉진의 일환으로 가공육제품 제조를 위한 기초자료를 마련코자 말고기 함유량에 따른 유화형 소시지 제품특성을 조사하였다. 말고기 유화형 소시지는 돈육 소시지에 비해 제품색이 붉고 선명하였으며, 수분과 단백질 함량이 높았고 지방함량은 낮았다. 소시지 pH 역시 말고기 함유량이 높을수록 높은 경향을 보였으며, 콜레스테롤 함량은 차이가 없었다. 소시지 조직감은 돈육 소시지에 비해 떨어지지 않았으며, 오히려 탄력성이 약간 더 높은 값을 보였다. 관능적 특성 역시 돈육 소시지에 비해 뒤쳐지지 않았으며 제품색에서는 다른 처리구 보다 다소 높은 점수를 받았다. 따라서 말고기 소비촉진을 위해 가공육제품을 제조한다면 손쉽게 소비자에게 다가갈 수 있을 것이다.