• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.31-38
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• 2006

본 논문에서는 영어 발음기호의 2단계 강세뿐만 아니라 3단계, 4단계 강세기호 및 기타 특수기호를 쉽게 입력할 수 있는 방법을 위해 영어 발음기호 및 강세기호 체계와 컴퓨터 계통의 일부에서 제한적으로 사용되고 있는 영어 발음기호 표현방법들을 분석하였으며, 이에 따라 조합분음기호를 이용한 영어 발음기호의 입력방법을 제시하였다. 제시한 방법을 적용한 새로운 글 자체와 자판배치를 구성해 실험한 결과 워드프로세서뿐만 아니라 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능함은 물론 각 프로그램 간 데이터 호환이 이루어지며, 특히 4단계 강세 체계까지 쉽게 입력할 수 있음에도 불구하고 개별모음 자판을 이용한 경우와 워드프로세서의 고유기능을 이용한 경우에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문에서는 영어 발음기호를 컴퓨터에 효과적으로 입력하는 방법을 연구하기 위해 영어 발음기호 체계와 컴퓨터 분야에 사용되는 입력 및 표현방법을 분석하였다. 이에 따라 영어 발음기호를 쉽게 입력할 수 있으면서 각종 응용 프로그램에서 호환될 수 있는 새로운 글자체와 그 배치를 제시하고 이를 구성해 실험하였다. 실험 결과에 따르면, 워드프로세서를 비롯해 스프레드시트, 데이터베이스, 프레젠테이션 등 각종 응용 프로그램에서 모두 영어 발음기호의 입력이 가능하고, 각 프로그램 간에 데이터 호환이 이루어짐은 물론, 다른 기종의 컴퓨터에도 동일한 글자체 설치에 의해 데이터 호환이 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서 제시한 글자체 자판 배치를 사용한 결과 워드프로세서 등에서 사용하는 특수문자 입력 기능에 비해 입력속도가 크게 향상됨을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제10권3호
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• pp.113-124
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• 1988

본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.267-278
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• 2017

영어는 동일 철자의 발음이 매우 다양한 언어이기 때문에 사전에 기술되어 있는 단어의 발음기호를 읽어야만 정확한 발음을 알 수 있다. 영어 사전마다 사용하는 발음기호(phonetic alphabet) 시스템이 다르며 같은 단어에 대해 기술하고 있는 발음 역시 다르다. 본 연구에서는 최근 딥 러닝 분야에서 널리 사용되고 있는 sequence-to-sequence (seq2seq) model을 이용하여 사전마다 다른 발음을 자동으로 변환해 보고자 한다. 4가지 다른 종류의 사전에서 추출한 발음 데이터를 이용하여 모두 12개의 seq2seq model을 구현하였으며, 발음 자동 변환 모듈의 정확 일치율은 74.5% ~ 89.6%의 성능을 보였다. 본 연구의 주요 목적은 다음의 두 가지이다. 첫째 영어 발음기호 시스템과 각 사전의 발음 데이터 특성을 살펴보는 것이고, 둘째, 발음 정보의 자동 변환과 오류 분석을 통해 seq2seq model의 특성을 살펴보는 것이다.

• 영어영문학
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• 제56권1호
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• pp.65-78
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• 2010

The purpose of this paper is to suggest that the International Phonetic Alphabet be included in English curriculum and taught in English classroom. Current English curriculum for elementary and middle school students doesn't specify anything for the education of the IPA. The knowledge of IPA is essential for the students to study by themselves how to pronounce English words. The IPA, however, is either too little or too much to be taught at school. It is too little in that it doesn't tell us anything about allophones, the knowledge of which could enable us to get rid of foreign accents as much as possible. It is too much in that it can represent more than one sounds (e.g., /ɔ/ in American and British English). To overcome these drawbacks, it should be introduced gradually with the allophones in the same environments. The correct vowel sounds should be introduced with the aid of pronunciation dictionary so that the students could get their own vowel quality. Moreover, the IPA symbol should be adopted for the English textbooks.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.199-201
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• 2001

일반적으로 발음열 자동 생성기는 음성 인식 및 음성 합성에 사용되며, 그 주된 역할은 입력된 한글 철자에 대해 발음 나는 데로 표기된 음소열로 출력하는 것이다. 그러나 실제 입력되는 문장에는 특수 기호 및 알파벳. 아라비아 숫자, 영어 단어, 알파벳과 숫자가 혼용된 약어, 기호 단위 명사 등이 포함되어 있다. 게다가 아라비아 숫자의 경우 단위 명사의 종류에 따라서 뿐만 아니라, 문맥에 따라 숫자를 읽는 방식이 달라지게 된다. 이러한 모든 현상들을 발음열 생성기 내부에서 처리하게 되면 선행작업이 상대적으로 크게 되어 과부하 문제 가 발생된다. 또한 어절 내의 문맥 정보만으로 정확한 변환 결과를 얻기 힘들기 때문에 형태소 분석 수행 결과 및 예외처리를 위 한 루틴을 포함하여 한글 자소 단위의 입력형식으로 변환하는 전처리 시스템을 구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.197-199
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• 2000

연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권3호
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• pp.239-244
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• 2009

본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.203-206
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• 2007

본 논문은 음성 IC를 사용한 다기능 어린이 영어 공부상 제품개발에 관한 것으로 (1) 영어의 알파벳 A~Z까지 26개의 다양한 캐릭터를 어린이 기호에 맞게 도안하여 어린이 정서에 효과가 있도록 하였다. (2) 캐릭터 상부면에 캐릭터를 터치(누름)하면 접속될 수 있도록 FPCB 스위치와 배선을 디자인 하였다. (3) A~Z까지 알파벳의 철자발음, 26개의 단어에 맞는 단어발음, 각각의 단어에 맞는 싸운드(소리), 그리고 3가지 기능에 대한 퀴즈형식의 원어민 발음을 녹음하였다. (4) 이렇게 구동될 수 있는 전자제어 장치를 설계하여 캐릭터를 터치(누름)하면 각각의 기능에 맞게 원어민 발음의 소리를 들으면서 영어학습을 하고 놀이를 할 수 있는 다기능 어린이 영어공부상 제품을 개발하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1157-1163
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• 2015

본 논문에서는 모바일 상황에서 동작할 수 있는 웹 앱을 이용하여 한글로 영어 발음을 표기할 수 있는 영어단어와 문장 전자사전을 설계하고 개발하였다. 데이터베이스는 영어단어, 한글 발음기호와 그림, 어휘 정의, 음성파일, 문장들을 사용하여 만들었다. 본 영어 학습시스템은 HTML5와 m-Bizmaker 소프트웨어 툴을 사용하여 개발하였다.