• 말소리와 음성과학
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• 제12권1호
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• pp.51-63
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• 2020

음운인식은 음운론 영역의 상위언어인식 능력으로, 읽기 및 어휘력 등의 언어능력을 예측하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 음운인식 능력과 기타 음운처리 능력, 그리고 언어능력 간의 관계를 일반아동 집단과 언어발달지연 아동 집단 간 비교를 통해 살펴보고자 하였다. 4~6세의 언어발달지연 아동(n=15)과 일반아동(n=18)을 대상으로 음운인식 능력을 평가하기 위하여 음절수세기, 음절탈락, 음절변별 과제를 실시하였다. 또한 비단어 따라말하기, 숫자 거꾸로 회상하기의 두 가지 음운처리 과제와 수용 및 표현어휘력, 문법성판단 과제와의 상관관계를 분석하고, 언어능력을 예측하는 음운인식 하위과제가 무엇인지 검토하였다. 음운인식 하위과제 중 음절수세기를 제외한 음절탈락, 음절변별 과제 수행력의 집단 간 차이가 유의하였다. 또한 일반아동 집단은 음절탈락과 숫자 거꾸로 회상하기, 음절변별과 수용어휘력 과제 수행력 간 상관관계가 유의하였으며, 언어발달지연 아동 집단은 음절수세기 과제와 숫자 거꾸로 회상하기, 수용어휘력, 표현어휘력, 문법성판단 과제의 수행력 간 상관관계가 유의하였다. 그리고 단계적 중다회귀분석 결과 일반아동 집단은 음절변별 과제가 수용어휘력 및 문법성판단 과제 수행력을 유의하게 예측하는 것으로 나타났으며, 언어발달지연 아동 집단은 음절수세기 과제가 수용어휘력, 표현어휘력, 문법성판단 과제 수행력을 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 언어발달지연 아동 집단은 일반아동 집단에 비해 음절수세기를 제외한 나머지 음절 수준의 음운인식 과제의 수행력이 저조하였으며, 이러한 특징이 상관관계 분석 및 회귀분석 결과에도 반영되었다. 또한 각 집단에서 음운인식 과제 수행력이 언어능력을 유의하게 예측하는 것으로 나타난 결과는 음운론 영역의 상위언어인식 능력의 중요성을 시사한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 2017

본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.207-217
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• 2019

본 연구는 3~6세의 언어장애아동을 대상으로 일상적 스크립트를 활용한 언어중재에서 양육자와 언어재활사가 인식하는 우선적 중재가 필요한 주요 의사소통 상황을 분석하는데 목적이 있었다. 예비조사와 본 설문조사를 거쳐 수집한 데이터를 계층분석 (AHP)을 사용하여 분석하였다. 그 결과, 3개의 상위 상황 중에서 양육자는 '교육사회생활' 그리고 언어재활사는 '가정생활'을 가장 우선적인 상황으로 선택하였다. 상위별 하위상황의 경우, '가정생활'에서는 '식사', '교육사회생활'에서는 '친구와 놀기'가, 그리고 '여가문화생활'에서는 '놀이터'가 중요한 의사소통 상황으로 인식되었다. 전체 35개의 하위 상황에서 양육자는 '친구와 놀기' 그리고 언어재활사는 '식사'를 선택하였으며, 상위 5순위의 상황을 살펴보면 양육자와 언어재활사 모두 '가정생활'의 상황들이 높은 중요도 비율을 보였다. 아동연령별로 양육자 인식을 분석한 결과, 3세와 6세의 각 양육자 집단은 '가정생활' 그리고 4세와 5세의 각 양육자 집단은 '교육사회생활'을 가장 중요한 상위 상황으로 보았다. 전체 하위상황에서도 아동의 연령별로 양육자의 주요 상황에 대한 우선순위 인식에서 약간의 차이를 보였다. 본 연구결과는 언어재활사가 스크립트를 활용한 언어중재를 실시할 때 아동의 연령과 발달수준 뿐만 아니라 양육자의 요구를 고려한 의사소통 상황의 선정이 필요함을 시사한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제21권4호
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• pp.668-676
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• 2001

이질적으로 구성된 소집단 협동학습에서의 내적 과정을 이해하기 위해서 이 연구에서는 과학 수업에서의 협동학습 과정에서 나타나는 성취 수준별 상호작용 양상을 조사하였다. 성취 수준별 언어적 행동의 빈도를 비교하여 언어적 상호작용에의 참여 정도 및 방식을 조사하였다. 그리고 상호작용에 대한 학생들의 인식을 조사하여 성취 수준에 따른 상호작용 양상도 분석하였다. 조사 결과, 상위와 중위 학생 사이에는 언어적 행동의 빈도에 차이가 없었으며, 소집단의 언어적 상호작용은 상위와 중위 학생이 서로 협력하여 공동으로 의미를 구성해나가는 방식으로 일어났다. 상위와 중위 학생 사이의 활발한 상호작용은 학생들의 인식 조사를 통해서도 확인되었다. 즉, 과학수업에서의 협동학습 과정에서는 중위 학생도 적극적이고 활발하게 소집단 활동에 참여하고 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-189
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• 2000

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 개체인식에 기반하여 대답을 추출하는 방법을 제안한다. 질의에 대해 문서검색을 통해 검색된 상위 문서를 대상으로 하여 대답이 들어 있을 가능성이 높은 단락을 추출한다. 질의 유형 분석을 통해 대답 유형을 파악한다 단락에 나타나는 어휘들에 대해서 대답유형에 속하는지에 대한 개체인식을 통해서 대답을 추출한다. 질의응답 시스템의 평가를 위한 테스트컬렉션을 이용한 성능평가에서는 순위5까지의 대답추출에서 역순위 평균값이 개체추출에 대해서는 0.322, 50바이트 대답추출에서는 0.449, 250바이트 대답추출에서는 0.559이다. 상위 5이내에 정답을 포함할 비율은 개체추출에서는48.90%, 50바이트 대답추출에서는 62.20%, 250바이트 대답추출에서는 68.90%을 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.164-168
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• 1995

SEJONG-NET은 시각 문자패턴의 인식 과정을 설명 할 수 있는 적절한 패러다임을 제공하기 위해 척추동물의 시신경계 구조와 기능을 모방하여 만든 문자인식 모형이다. 초기에는 온라인 한글 인식을 위하여 설계되었으며, 이후 다양한 문자 집합이나 오프라인 한글 문자를 위한 모뎀들이 개발되었다. 현재까지 개발된 여러 SEJONG-NET 모델이 가지고 있는 문제점은 정직성이라고 할 수 있다. 즉, 설계 초기에 고려한 인식 대상 문자 집합과 문자 패턴에 대해서만 인식이 가능하고, 변형된 패턴을 기존의 패턴으로 근사화하여 해석하거나 새로운 패턴에 대하여 그것을 추가 학습하는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문은 SEJONG-NET의 이러한 제약점을 해결하여 한글 인식 문제에 일반적으로 적용될 수 있도록 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 상위층에서는 인간이 가지고 있는 문자에 대한 구조적인 지식을 표현하고 학습을 통해 추가적으로 습득할 수 있는 형태로 구현하였고, 하위층에서는 상위층에서 쓰이는 구조적인 지식을 표현하는데 적합한 특징을 추출해 낼 수 있도록 구현하였다. 특히 하위층에서는 인간의 초기 시각 피질에서 감지되는 특징들을 추출하도록 구현하여 사용되는 특징이 일반성을 가질 수 있도록 하였다. 이러한 방법을 기반으로 하여 본 논문에서는 변형된 패턴에 대한 적응 학습 능력을 가지며 인지과학적인 사실에 보다 충실하도록 개선된, 온라인 한글 인식을 위한 SEJONG-NET 모델을 제안한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제21권3호
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• pp.487-496
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• 2001

본 연구에서는 중학교 과학 수업에 협동학습을 실시하여 학생들 사이에서 발생하는 언어적 행동 유형을 범주화하고 이들과 학습 전략의 사용, 학습 동기, 태도 증진과의 관계를 조사하였다. 또한 협동학습에 대한 학생들의 인식을 성취 수준별로 조사하였다. 협동학습 과정에서 나타나는 언어적 행동 유형들은 점검 및 조직화 전략의 사용이나 자아효능감, 과학 수업에 대한 태도의 증진과 많은 관련이 있었다. 협동학습에 대한 인식 조사 결과, 중위와 하위 수준 학생들은 전반적으로 협동학습에 대하여 긍정적으로 인식하였으나, 상위 수준 학생들에서는 부정적인 인식도 나타났다. 특히, 학습의 효과성 측면에 있어서 중위 및 하위 수준 학생들의 경우 동료와의 언어적 상호작용을 통해 학습 내용에 대하여 더 잘 알게 되었다는 인식이 많았던 것에 반해 상위 수준 학생들은 배웅의 깊이가 작다고 지적하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.225-235
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• 1992

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식에 관한 연구로서, 입력 문자 영상에 대한 위치 정규화, 외곽선 추적 및 세선화의 전처리 과정을 거쳐 외곽선의 방향 성분 분포, 세선화한 결과의 방향 성분 분포, 구조적 특징점 분포 등의 특징을 추출한 다음, 획을 추출하여 획의 방향과 길이에 대한중점 분포 특징으로 정합하는 필기 한글의 인식을 위한 획 정합 방법을 제안하였다. 인식 시간의 단축을 위해 먼저 외곽선의 방향성분분포를 이용하여 대분류하였으며, 한글 사용 빈도수 상위 520자로 구성되는 필기 데이타에 대한 실험 결과, 평균 91%의 인식률과 평균 0.46초의 문자당 인식 시간을 보임으로써 제안된 획 정합 방법이 입력 문자의 잡영이나 획의 기울기에 대한 변형을 효과적으로 흡수할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.8-12
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• 2017

본 연구에서는 딥러닝을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 폰트는 디자인 분야에 있어서 필수적인 요소이며 문화적으로도 중요하다. 한글은 영어권 언어에 비해 훨씬 많은 문자를 포함하고 있기 때문에 한글 폰트 인식은 영어권 폰트 인식보다 어렵다. 본 연구에서는 최근 다양한 영상 인식 분야에서 좋은 성능을 보이고 있는 CNN을 이용해 한글 폰트 인식을 수행하였다. 과거에 이루어진 대부분의 폰트 인식 연구에서는 불과 수 십 종의 폰트 만을 대상으로 하였다. 최근에 이르러서야 2000종 이상의 대용량 폰트 인식에 대한 연구결과가 발표되었으나, 이들은 주로 문자의 수가 적은 영어권 문자들을 대상으로 하고 있다. 본 연구에서는 CNN을 이용해 3300종에 이르는 다양한 한글 폰트를 인식하였다. 많은 수의 폰트를 인식하기 위해 두 가지 구조의 CNN을 이용해 폰트인식기를 구성하고, 실험을 통해 이들을 비교 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 3300종의 한글 폰트를 효과적으로 인식하면서도 학습 시간과 파라미터의 수를 줄이고 구조를 단순화하는 방향으로 모델을 개선하였다. 제안하는 모델은 3300종의 한글 폰트에 대하여 상위 1위 인식률 94.55%, 상위 5위 인식률 99.91%의 성능을 보였다.