모국어 습득과 달리 제2언어 또는 외국어 습득 분야에서는 발화와 인지의 관계가 연구마다 다르게 나타나고 있다는 점에서 본 연구는 영어를 외국어로 배우는 한국 EFL 대학생들의 영어 모음의 발화와 인지 테스트의 사례연구를 통해서 인지와 발화의 관계를 심도 있게 고찰하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 19명의 수도권의 대학생을 대상으로 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 테스트를 실시하였으며, 그 결과를 통해서 발화와 인지의 선행관계와 상관관계를 살펴보았다. 첫 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지의 선행관계는 전체 모음의 결과에서 발화와 인지 정확도 사이의 유의한 차이가 나타나지 않았으므로 인지 선행론이나 발화 선행론에 대한 증거가 되지 못했다. 개별 모음에서는 [ɛ], [α], [ɔ], [u] 모음들의 발화와 인지 정확도 차이만 유의하게 나타났으며 나머지 모음들의 발화와 인지 정확도의 차이는 유의하지 않았으므로 발화와 인지의 선행 관계는 모음에 따라서 다르다고 볼 수 있다. 두 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 사이의 상관관계는 전체 모음 뿐 만 아니라 개별 모음들에서도 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉, 인지 정확도가 높다고 해서 발화 정확도가 높거나, 거꾸로 발화 정확도가 높다고 해서 인지 정확도가 높을 만큼의 발화와 인지 사이에 밀접한 관계를 보여주지 못했다. 언어습득은 인지와 발화를 통합하는 과정이고, Flege와 동료들이 보고한 것처럼 L2 경험이 많을수록 발화와 인지 능력이 밀접하게 관련되어 발전한다는 점을 고려하면, 영어 경험이 상대적으로 적은 EFL 학생을 대상으로 한 본 연구 결과는 발화와 인지 사이의 상관관계는 언어 습득 단계에 따라서 발화와 인지가 서로 연결되는 방향으로 변화한다는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 바탕으로 영어교육현장에 접목하는 시도가 있었다.
이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.
자연스러운 텍스트를 생성하기 위해서는, 한번 언급된 대상을 지시하기 위한 대용화(pronominalization)과정이 필수적이며, 특히 한국어에 빈번히 발생하는 영형(zero pronoun)을 자연스럽게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는, 비용기반 중심화 이론(cost-based centering theory)을 적용하여, 선행 발화의 중심 전이(center transition)가 현 발화의 영형에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해, 영형으로 실현될 수 있는 명사를 중심화 이론에 기반해 문장간 현저성, 문장내 현저성, 문장간/내 현저성을 가지는지의 여부로 4가지 유형(Npair, Ninter, Nintra, Nnon)으로 정의하고, 유형별로 영형 현상을 고찰하였다. 그 결과, 기존에 중심화 이론에서 배제되었던 명사들이 선행 발화의 중심 전이로 설명될 수 있음을 밝혔다. 또, 선행 발화의 중심 전이를 이용한 영형 생성 모델을 구축하여 다양한 자질을 적용한 영형 생성 모델의 성능과 비교하였다.
본 연구는 영어에서 어말 자음의 유무성성에 따라 선행하는 모음의 길이에 차이가 나타나는 현상이 어말 자음, (부분) 무성음화 정도, 폐쇄음의 파열 여부와 가지는 상관관계에 대해서 살펴보고자 한다. 또한, 선행 모음의 길이 차이에 대한 여러 설명 중 무성 자음 앞 모음보다 유성 자음 앞 모음을 더 길게 발화하여 어말 자음의 유무성성을 구별한다는 기능적인 관점을 중심으로 연구 결과를 보고자 한다. 본 연구는 영어 원어민 화자들을 대상으로 발화 실험을 진행하고 선행하는 모음의 길이, 어말 유성 자음의 (부분) 무성음화 정도, 어말 폐쇄음의 파열 유무를 측정하였다. 발화 실험 결과, 어말 자음의 유무성성에 따른 선행 모음 길이 차이의 비율은 어말 자음이 폐쇄음인지, 마찰음인지에 따라 달라지지 않았다. 또한, 어말 유성 자음의 (부분) 무성음화 정도가 크게 나타날수록 어말 유성 자음 앞 모음의 길이가 길게 나타나며 기능적 관점에서 예측한 바와 일치하는 결과가 나타났다. 마지막으로, 기능적 관점에 따른 예측과는 다르게 선행 모음 길이 차이의 비율은 어말 폐쇄음이 파열 없이 발화되었을 때보다 파열하여 발화되었을 때 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 어말 자음의 유무성성에 따른 선행 모음 발화 길이의 차이를 기능적 관점으로만 설명하기에는 한계가 있다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 저탄장 석탄더미 표면부에 자연발화 차단제를 도포하였을 경우 자연발화 현상에 미치는 영향을 수치해석적인 방법을 통해 살펴보았다. 먼저 자연발화 차단제를 도포하지 않은 경우를 해석하여 선행연구 결과와 비교하여 본 연구의 수치해석방법을 검증한 후 다양한 자연발화 차단제 도포영역 및 위치에 따른 자연발화 방지효과를 분석하였다. 그 결과, 자연발화 차단제의 도포영역이 넓을수록 석탄더미 내부로의 산소유입이 차단되어 발화방지 효과가 컸으며, 자연발화 차단제를 석탄더미 바닥에서부터 도포하여야 발화방지 효과가 더욱 큰 것으로 나타났다. 자연발화 차단제의 제조비용 등의 경제적인 측면을 고려하여 효과적으로 도포하여야 한다.
대부분의 전기화재는 전기제품의 전원코드나 확장형 콘센트 등 저압 배선에서 주로 발생한다. 최초발화에 기인한 단락흔(1차 단락흔)의 외형적 판단기준을 제시하고자 발화원인이 규명된 전기화재의 감정사례로부터 비닐평형코드에 형성된 단락흔의 형태학적 비교분석결과 단락흔 자체 형태만으로 1차단락으로 판정하기는 용이하지 않지만 1차 단락흔은 2차 단락흔과 달리 용융방울이 미세하게 형성되고, 흑색으로 착색되는 경향이 있으며, 특히 절연피복의 손상을 줄 수 있는 선행된 원인이 있는 곳에서 만 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다.
건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.
산업이 발달함에 따라 석탄, 석유등 화석연료의 사용이 증대되고 있다. 그 결과 온실가스의 증가와 더불어 이상기후 등의 문제가 발생하게 되었다. 이로 인해 주 자원을 대체 할 수 있는 친환경적인 신재생에너지에 관한 연구가 활발히 진행 중이며, 그 중 열효율이 높은 우드펠릿이 화력발전소, 가스보일러 등에서 대체연료로서 각광받고 있다. 그러나, 우드펠릿의 사용량은 꾸준히 증대 되고 있는 반면 우드펠릿의 사용 시 발생할 수 있는 화재 및 자연발화 등의 위험성에 대한 선행연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 길이 20 cm, 높이 20 cm, 두께 14 cm의 시료용기를 사용하여 항온조 내부 유량변화에 따른 우드펠릿 최소자연발화온도와 발화한계온도를 구하여 발화특성을 예측하였다. 그 결과 유량이 0 NL/min일 때 $153^{\circ}C$에서 주위온도보다 시료의 중심온도가 상승하여 발화하였고 이때의 발화한계온도는 $152.5^{\circ}C$를 구하였으며, 유량이 0.5 NL/min, 1.0 NL/min에서 발화한계온도인 $149.5^{\circ}C$를 구하였다. 또한 유량이 1.5 NL/min일 때 발화한계온도인 $147.5^{\circ}C$를 구하였으며, 동일한 저장량에서 유량이 증가할수록 발화한계온도가 낮아지는 결과를 도출하였다.
이 논문은 리듬 및 유창성 지수와 한국 대학생이 읽은 영어 발화의 리듬 및 유창성 청취 평가가 어떤 관련성을 가지는지 분석한 연구이다. 이를 위해 대학생 17명이 'The North Wind and the Sun' 문단을 읽고 영어 발음 수업 사전, 사후 두 차례에 걸쳐 녹음한 것을, 대학원에 재학 중인 현직 영어 교사 및 예비 영어 교사 7명이 리듬 및 유창성에 대한 청취 평가를 진행하였다. 또, 선행 연구에서 언급된 리듬 및 유창성 지수 중 14개 지수를 사용해 각 발화 자료의 지수를 추출하여 지수와 청취 평가의 관련성을 분석하였다. 지수를 분석한 결과 %V, VarcoV, nPVIV에서는 선행 연구의 영어 원어민 지수와 거의 비슷한 양상을 보였고, ΔV, ΔC, VarcoC에서는 원어민보다 높았으며, 발화 속도는 원어민보다 느렸다. 한국 대학생들이 일부 리듬 지수에서는 영어 원어민과 비슷한 양상을 보인다고 할 수 있다. 리듬 및 유창성 지수를 사용하여 리듬 평가 점수와 유창성 평가 점수를 예측할 수 있는 최적의 모델을 탐색한 결과, 리듬 및 유창성 평가 모두에서 유창성 지수인 휴지 비율, 조음 속도, 발화 속도 등이 리듬 지수들보다 평가 점수를 예측하는데 더 큰 기여를 하는 것으로 나타났다.
본 논문은 만성콩팥병 환자의 음성을 사용하여 질병을 자동으로 진단하고 중증도를 예측하는 최적의 방법론을 제안한다. 만성콩팥병 환자는 호흡계 근력의 약화와 성대 부종 등으로 인해 음성이 변화하게 된다. 만성콩팥병 환자의 음성을 음성학적으로 분석한 선행 연구는 존재했으나, 환자의 음성을 분류하는 연구는 진행된 바가 없다. 본 논문에서는 모음연장발화, 유성음 문장 발화, 일반 문장 발화의 발화 목록과, 수제 특징 집합, eGeMAPS, CNN 추출 특징의 특징 집합, SVM, XGBoost의 머신러닝 분류기를 사용하여 만성콩팥병 환자의 음성을 분류하였다. 총 3시간 26분 25초 분량의 1,523개 발화가 실험에 사용되었다. 그 결과, 질병을 자동으로 진단하는 데에는 0.93, 중증도를 예측하는 3분류 문제에서는 0.89, 5분류 문제에서는 0.84의 F1-score가 나타났고, 모든 과제에서 일반 문장 발화, 수제 특징 집합, XGBoost의 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능이 나타났다. 이는 만성콩팥병 음성 자동 분류에는 화자의 발화 특성을 모두 반영할 수 있는 일반 문장 발화와 거기로부터 추출한 적절한 특징 집합이 효과적임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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