본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다.
예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.
본 연구는 발화범위 프로파일(Speech Range Profile, SRP) 과제를 개발하고, 개발된 SRP 과제가 최대발화범위를 측정하기에 적합한지 살펴보기 위해 45명의 18-29세 정상음성군을 대상으로 음성범위 프로파일(Voice Range Profile, VRP) 과제와 비교하였다. 이를 위해 한국어의 모든 말소리와 문장 유형을 포함하는 14개 문장으로 구성된 "불이야"문단을 개발하였다. SRP와 VRP 간의 차이를 비교하기 위해 SRP 과제로는 새롭게 개발된 문단으로 문단읽기와 21-30까지 숫자세기를 사용하였고, VRP 과제는 /a/ 모음을 낮은 음도부터 높은 음도까지 활창하기와 축약된 VRP를 사용하였다. SRP와 VRP의 변수로 최고기본주파수($F0_{max}$), 최저기본주파수($F0_{min}$), 기본주파수범위($F0_{range}$), 최대음성강도($I_{max}$), 최소음성강도($I_{min}$) 및 음성강도범위($I_{range}$)를 측정한 후 과제 간 차이를 비교하였다. 그 결과, $F0_{max}$, $F0_{min}$, $F0_{range}$, $I_{max}$ 및 $I_{range}$는 모두 문단읽기의 SRP와 활창하기의 VRP 간에 차이가 없었고, $I_{min}$은 숫자세기의 SRP가 가장 낮은 평균값을 보였다. 즉 새롭게 개발된 SRP 과제인 "불이야" 문단은 정상 음성 산출 화자에서 모음만을 통해 측정된 VRP의 음역대와 유사한 수준의 음역대를 산출할 수 있음을 알 수 있다. 이에 오랜 시간이 소요되거나 중증도의 음성장애에서 측정이 어려울 수 있는 VRP를 대신하여 기능적 말산출 과제인 SRP를 적용함으로써 국내 임상환경에서 비교적 짧은 시간 내에 음성평가를 효과적으로 실시할 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 제 2언어 억양습득 과정에서 나타나는 언어 보편적 간섭현상인 피치대역(음역) 축소현상과모국어 간섭현상이 어떤 양상으로 상호작용하며 한국어 습득과정에서 어떤 순서로 나타나는지 중국인 한국어 학습자들을 통해 살펴보았다. 본 연구에는 7명의 한국어 원어민 화자와 초·중·고급 수준의 중국인 한국어 학습자 각 10명 총 37명이 발화 실험에 참여하였다. 연구 참여자들은 난이도가 다른 한국어 담화 4개와 이를 중국어로 번역한 중국어 담화 4개를 낭독 발화하였다. 한국어화자와 중국인 학습자들이 산출한 음성자료는 음성분석 프로그램 Praat을 사용하여 각 문장별로 Pitch span, Pitch level, Pitch dynamic quotient(PDQ), 왜도와 첨도를 측정하였고 이후 언어 간 분석, 그룹 간 분석, 그룹 내 분석을 통해 두 현상의 상호작용양상을 살펴보았다. 언어 간 분석결과 중국어는 한국어보다 높은 Pitch span과 Pitch level로 특징지어졌다. 이를 바탕으로 초·중·고급 중국인 학습자들의 한국어 발화문에 대한 그룹 간 분석을 실시하였다. 그 결과 초급과 중급 학습자들에게서는 모국어 간섭보다는 음역 축소현상이 두드러지게 나타났으며 고급 학습자들은 음역 축소현상이 완화되어 한국 화자에 근접한 양상을 보여주었다. 중국인 학습자들이 발화한 목표어인 한국어와 모국어인 중국어 문장을 대상으로 한 그룹 내 분석에서도 숙달도가 높을수록 모국어와 목표어 간 피치 편차가 줄어들어 음역 축소현상이 완화되었다. 문장 내 피치 변동 범위를 파악하기 위한 PDQ분석에서 중국어 문장은 한국어 문장보다 음역 변동범위가 크다는 것을 알 수 있었다. 그룹 간 분석에서는 초·중급 학습자들의 PDQ가 한국어와 중국어보다 현저히 낮은 값을 보였다. 고급학습자들도 한국어나 중국어보다 낮은 수치를 보였으나 한국어에 근접한 양상으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 숙달도가 낮은 화자일수록 음역 축소 현상이 두드러지게 나타나며 고급 화자의 경우 목표어인 한국어와 유사한 양상으로 실현됨을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 분석 대상인 음성학적 층위에서는 모국어 간섭현상이 뚜렷하게 관찰되지 않았다.
본 연구에서는 중국인 한국어학습자들의 한국어 낭독발화에서 나타나는 리듬의 변화양상을 한국어 모국어화자와의 비교를 통해 분석하였다. 그리고 이를 통해 모국어화자와 구별되는 리듬의 물리적 속성을 고찰하여 목표어의 리듬 습득과정에서 나타나는 중국인학습자들의 발화 특성을 고찰하고자 하였다. 한국어와 중국어는 리듬 유형론적으로 다른 범주에 속한다. 일반적으로 한국어는 음절박자언어와 강세박자언어의 모습을 모두 보이는 것으로 알려져 있으며 중국어는 음절박자언어로 분류된다. 두 언어는 음절구조, 어휘강세나 모음약화 현상의 부재 등 음운론적으로 유사한 특성을 보이지만 세부적인 차이도 존재한다. 이런 맥락에서 본다면 한국어 리듬 실현에서 모국어인 중국어의 긍정적 전이와 부정적 전이가 모두 나타날 수 있을 것이다. 본 연구에서는 표준어를 구사하는 한국어 원어민화자 5명과 한국어 숙달도 고급 수준의 중국인한국어학습자 10명이 발화문을 녹음하여 분석하였다. 분석자료는 다섯 문장으로 구성된 한 단락의 담화이다. 중국인 한국어학습자들의 한국어 리듬구조를 파악하기 위해 %V, VarcoV, nPVI_V, nPVI_S값을 측정하였다. 측정결과 %V와 VarcoV의 값에서 두 그룹은 모두 음절박자언어의 특성을 보였다. 그러나 중국인학습자들은 한국화자와는 유의미한 차이로 낮은 %V와 높은 VarcoV를 보여 보다 강세박자언어에 가까운 리듬구조를 보였다. nPVI_S값에서는 유사한 면이 관찰되었으나 nPVI_V에서 두 그룹 간 유의미한 차이가 나타났다. 두 그룹에서 나타난 리듬구조의 차이는 무엇보다 모음 길이의 변동의 차이로 귀속될 수 있고 그 원인은 중국어에 존재하는 모음 위계의 차이에서 비롯되는 것으로 판단되었다. 이러한 모국어의 발화습관이 한국어 리듬구조에 영향을 미쳐 보다 강세박자언에 가까운 속성을 보이며 이로 인해 한국어 모국어 화자와 다른 청지각적 리듬 차이를 유발한다고 할 수 있다.
본 논문은 중국인 한국어학습자들이 발화한 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ 걸' 대한 한국어 원어민화자들의 지각양상을 분석하고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ 걸'의 청지각적 의미 변별에 결정적인 역할을 하는 운율변수를 한국어 교육적 관점에서 분석하는 데 목적이 있다. 동형다의 종결어미는 하나의 형태로 두 개 이상의 의미를 전달하는 종결어미를 일컫는다. 지금까지 외국인학습자들을 대상으로 한 동형다의 종결어미에 대한 연구는 외국인학습자들의 발화문을 원어민 화자의 발화문과 비교·분석하여 음운론적·음성학적 유사점과 차이점을 분석하여 발화정확도나 오류유형을 측정하는 데 집중되었다. 이로 인해 원어민화자와의 유사성과 차이점이 '-(으)ㄹ 걸'의 의미 판별에 실제로 유의미한 작용을 하는지에 대한 청지각적 연구는 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 중국인 한국어학습자들의 동형다의 종결어미 문장이 한국어 원어민화자들에게 어떤 양상으로 지각되는지 분석하여 동형다의 종결어미 억양교육에 필요한 운율 규범을 상정해 보고자 한다. 본 연구의 실험자료 산출에는 한국어 숙달도 중·고급에 해당하는 10명의 중국인 한국어학습자들이, 지각 실험에는 20대의 한국인 원어민화자들이 참가하였다. 분석 자료는 '-(으)ㄹ 걸'이 추측으로 사용된 두 문장과 후회로 사용된 두 문장이다. 10명의 중국인화자들이 4개의 실험문장을 4회 반복 발화분이 지각실험 자료로 사용되었다. 지각실험참가자들은 실험 자료를 들으면서 문장 경계성조의 억양에만 의존하여 '-(으)ㄹ 걸'의 의미와 정확성 정도를 판별하였다. 25명의 청취실험자들의 지각실험 결과를 바탕으로 정확한 추측, 추측, 모호함, 후회, 정확한 후회로 지각된 문장들의 운율변수, 즉 경계성조, 경계성조의 기울기, 경계음절과 선행음절 간 피치편차, 경계음절의 피치레벨을 측정하였다. 통계분석 결과 상기된 모든 운율변수가 '-(으)ㄹ 걸'의 의미변별과 유의미한 관련이 있음을 알 수 있었다. 즉 운율변수가 커질수록 추측으로 작아질수록 후회문장으로 지각됨을 관찰할 수 있었다. 그러나 로지스틱 회귀분석을 통해 의미변별에 가장 핵심적인 역할을 수행하는 운율변수는 피치편차임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 '(으)ㄹ 걸'의 발화에서 마지막 두 음절의 피치 조절로 두 의미를 변별하여 발화할 수 있음을 의미하며 '-(으)ㄹ 걸'의 억양교육에서 보다 객관적이고 유의미한 규범적 운율 요소로 적용될 수 있을 것이다.
다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.
최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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