본 연구는 동영상 학습에서 교수자 출연 여부와 교수자 발화속도가 학습몰입과 교수실재감의 효과에 차이를 나타내는지를 실험을 통해 밝히는 것이다. 실험 대상자는 중국 형태대학교 1학년 183명이며, 이들에게 교수자가 출연여부와 발화속도 고저의 4가지 동영상을 학습하도록 한 후, 학습몰입과 교수실재감을 측정하였다. 수집된 자료는 다변량분산분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 교수자가 출연한 동영상을 학습한 집단이 그렇지 않은 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 둘째, 교수자의 발화속도가 높은 동영상으로 학습한 집단이 낮은 동영상으로 학습한 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 셋째, 교수자 출연여부와 발화속도의 학습몰입과 교수실재감에 대한 상호작용 효과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 대학 수업에서 효과적인 학습을 위한 강의 동영상을 개발할 때 교수자의 출연여부와 발화속도를 어떻게 설계할 것인지에 대한 이론적·실천적 근거를 제공한다. 즉 가급적 동영상에 교수자가 출연하여 표정, 몸짓과 같은 비언어적 방식으로 사회적 단서를 제시하는 것이 중요하다. 또한 교수자는 동영상에서 약간 빠른 속도로 설명함으로써 학생이 학습에 더 집중하여 몰입하게 할 수 있다. 교수자 출연과 빠른 발화속도는 학습에 몰입하게 하고, 동영상에서 교수행위가 실재로 이루어지고 있다는 느낌을 주게 한다는 것을 시사한다.
자음의 정확도와 습득 시기에 관한 국내외 선행연구들은 상당히 많은 반면, 유아 혹은 아동의 발화를 대상으로 한 비전문가 혹은 일반 성인을 대상으로 한 지각 실험은 상당히 빈약한 편이다. 본 논문에서는 그러한 공백을 채우기 위해 2세에서 6세 사이의 아동들이 자신들에게 친숙하다고 판단되는 단음절 단어를 발화하게 하여, 이 단음절 단어를 자극으로 사용하여 일반 성인화자들을 대상으로 교차 지각 실험을 수행되었다. CVC 형태의 단음절 단어들은 2-6세 사이의 아동들의 발화에서 추출되었으며, 전체 20명으로 구성된 성인 화자들을 5 그룹으로 나누어, 아동 발화를 들리는 대로 받아 적게 하는 과업을 수행하였다. 분석을 위해서는 다음의 3가지 조건을 상정하여 분석하였다: (1) VC를 고려하지 않은 상태에서 초성 자음만 아동의 조음과 성인의 화자가 일치하는 조건, (2) 종성은 고려하지 않으면서 CV 형태만 조음과 지각이 일치하는 조건, 그리고 (3) CVC 형태인 단어 전체의 조음과 지각이 일치하는 조건. 분석 결과를 살펴보면, 단어 전체의 일치도가 가장 낮았으며, 초성만 고려했을 때의 일치도가 가장 높았다. 또한 일반적인 경향은 아동들의 나이가 많아짐에 따라 아동의 발화와 성인의 지각 반응 사이에 일치도가 높아졌다. 하지만 아동 자음의 습득 연령이 빠르면 2세부터 시작되어 5세 정도면 거의 완성된다고 보고한 전문가들의 진단과는 달리, 일반 성인 화자들은 아동의 발화에 대해서 적어도 5세 정도는 되어야 75% 정도의 일치도를 보이는 것으로 관찰되었다. 본 연구는 아동의 언어 발달 과정에서 관찰되는 일반 성인들의 지각에 대한 이해를 높이는 데 중요한 기여를 하였다. 즉 본 연구가 가지는 의의는 아동의 말소리 습득과 관련하여 전문가의 정확한 판단과 아동을 양육하는 부모 혹은 전문가가 아닌 일반 성인의 지각이 다를 수 있다는 것이다. 아동 발달 과정에서 5세 전의 아동들에게서 다소 알아듣기 힘든 단어나 자음이 관찰되더라도, 이는 말소리 지연이나 언어 장애와 관련된 현상은 아니라, 아동의 말소리에 익숙하지 않은 일반 성인이 가지는 지각의 한계일 수 있다는 점을 염두에 둘 필요가 있다.
본고는 현대 러시아어 이중자음1의 장단 발음 경향을 연구하는 과정에서 채택된 실험음성학적 방법론을 상술하는 것을 목적으로 하며, 자연 발화에서의 자음의 상대적 길이를 설정하는 문제와, 그 상대적 길이를 고려하여 자음의 장단을 결정하는 문제를 다룬다. 자음의 상대적 길이는 해당 이중자음과 그 자음을 둘러싼 모음 전체의 길이에 대한 해당 자음의 길이의 비율을 백분율로 환산한 것으로 설정한다. 그 상대적 길이의 관점에서 자음의 장단 결정을 위한 기준을 마련하기 위하여 러시아어 자음의 장단 인지에 관한 실험을 실시하였으며, 그 결과 이중자음의 장단음 구별 불가 구간을 설정하였고, 그것을 자음의 장단 결정에서 기준으로 사용하였다.
본 논문은 한국어 8 단모음을 인식하는 자동 독화 신경망 시스템을 구축한 것이다. 얼굴의 특정들은 휘도와 채도 성분으로 인하여 다양한 색 공간에서 다양한 표현 값을 갖는다. 이를 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 축소, 대비시킴으로서 얼굴 특정들을 추출되게 하였다. 눈과 코, 안쪽 입의 외곽선, 이의 외곽선을 찾았고, 그 후 한국어 8모음 발화시 구분되게 변화는 값들을 파라미터로 설정하였다. 한국어 8모음을 발화하는 2400개의 자료를 모아 분석하고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하여 실험하였다. 이 실험에 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였다. 5명으로 분석하였고, 5명으로 인식 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.
현존하는 문헌에 의하면, 입술근육의 수축과 운동시간의 측면에서 영어의 자음을 경음-연음분류를 할 수 있는 음성학적 실증이 없는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 근육운동 측정기를 사용하여 영어와 한국어의 양순 정지음의 발화시 근육(orbicularis oris superior muscle)운동을 측정하였다. 영어의 강세음절에서는 기존의 주장과 같이 /p/와 /b/의 발화시 근육운동에 차이가 없거나 일관성이 없는 것으로 나타났으나, 무강세음절에는 기존 이론과 달리 근육운동수축에 있어서 /p/가 /b/에 비하여 통계학적으로 훨씬 큰 것으로 나타났다.(중략)
본 연구에서는 대표적인 계절용기기인 전기히터에 대하여 발화위험성을 평가하였다. 실험에는 2종류의 전기히터가 사용되었다. 전기히터 가동 시 히터 표면 및 주변의 온도변화를 측정하였으며, 내부 비파괴검사를 통하여 전기히터 내부구조를 파악하였다. 전기히터 화재원인 중 가장 높은 비율을 차지하는 가연물 근접방치에 의한 화재위험성을 평가하였다. 또한 전도 안전스위치 오작동에 의한 발화위험성을 평가하였다. 정상작동 시 전기히터 발열제 주위에서 온도가 $80^{\circ}C$ 이하로 유지되었다. 전기히터 가동 중 가연물 낙하 등으로 인하여 히터를 덮거나 안전장치(전도안전스위치, 과열방지장치)의 오작동 등에 의해 발화위험성이 상존하고 있다.
본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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