본 연구는 치매의심군 8명, 치매확정군 9명 및 정상군 10명을 대상으로 명명하기 과제에서 오류 유형의 특성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 명명하기의 오류 분석 항목은 시지각적 오류, 의미적 연관 오류, 의미적 비연관 오류, 음소적 오류, 모름, 무반응으로 구분하여 분석하였다. 분석을 위해 SPSS 21.0을 활용하여, 기술통계분석, 분산분석, 다변량분산분석을 실시하였다. 연구결과, 오류유형에 따라 집단 간 오류율에는 유의한 차이는 있는 것으로 나타났다. 정상군이 다른 두 집단과 유의한 차이를 보인 오류는 시지각 오류와 의미적 비연관 오류이며, 무응답 오류는 치매확정군과는 차이가 있었으나, 치매의심군과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과, 알츠하이머성 치매 환자들이 그림 명명하기 능력에 결함이 있음을 확인하였다. 또한 정보처리과정 중 특정 단계의 퇴행으로 인한 결함이 심해지면 다른 단서를 제공하는 것이 적절하다는 것을 알 수 있었다.
대용량 코퍼스를 이용하는 합성단위 선택(unit selection) 기반 합성기에서 break는 자연성 및 명료성에 큰 영향을 미치는 파라미터로 unit selection 과정에서 음소 정보와 함께 중요한 특징으로 사용된다. 일본어는 피치의 상대적 높낮이로 표현되는 악센트를 가지는 언어이고, 악센트의 변화에 따라 AP(Accentual Phrase)가 결정되고 AP 경계에서 break가 형성된다. break는 규칙 기반 방식이나 통계적 방식인 J-ToBI를 이용하여 예측 할 수 있으나 다양성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다양한 운율 정보를 포함하고 있는 대용량 코퍼스의 장점을 이용하기 위해 break를 고정 break와 유동 break로 나누어 합성단위 검색을 수행한다. 실험 결과 제안한 합성단위 선택 방법으로 합성음의 자연성을 향상 시킬 수 있었다.
본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 상호작용 시스템 중 하나인, 음성 대화 기술에 대하여 근접 음성 대화 시스템을 적용하는 솔루션을 제안한다. 사용자 아바타들 간 거리에 따라 음성의 볼륨을 조절하고, 가청 거리를 벗어난 사용자에게는 음소거를 적용하는 방식으로 멀티미디어 공간에서 여러 사용자 간의 음성 대화 방식을 설계하였다. 본 연구의 가장 큰 특징은 경제적인 개발을 위해, 거리를 기반으로 먼 거리에 있는 사용자에게는 저음질의 음성을 전달하고, 비 가청 지역에 들어선 사용자에게는 음성 데이터를 전송하지 않게 하는, reliable UDP 기반 능동적 서버 시스템에 있다. 제안 시스템은 사전에 완성하였던 유니티 게임 엔진 기반 프로젝트에서 성능을 측정하였으며, 본 연구에서 제안한 시스템을 메타버스 콘텐츠, 실시간 대전 액션 게임과 같이 여러 사용자 간 상호작용을 제공하는 환경에서 적극적으로 이용되는 것을 기대할 수 있다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제14권1호
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pp.81-94
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2003
목 적:발달성 읽기 장애는 정상적인 읽기 능력의 현저한 발달 저하나 지속적인 오류를 보이는 질환이며, 학령기 아동의 $3{\sim}7$%에서 관찰된다. 기존에 사용되는 기초학습기능검사의 단점을 보완하고 발달성 읽기 장애의 진단과 평가를 위해 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 방 법:DSM-IV의 진단 기준과 임상적인 판단에 근거하여 읽기 장애 아동 63명(평균 연령 10.48세)과 정상 아동 77명(평균 연령 10.33세)을 대상으로 하였다. 이들에게 기초학습기능검사의 읽기 I과 II목을 실시하였고, 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 시행하였다. 단어/비단어 읽기 검사는 각 100문항씩의 익숙한 단어와 의미를 갖지 않는 생소한 비단어를 각각 1.2초와 2.4초안에 읽도록 하여, 이를 통해 자동화된 음운 처리 능력과 의식적인 글자-음소 처리 능력을 평가하였다. 글자기호감별검사를 통해 읽기 장애 환자들이 오류를 일으키는 거울상 반전 글자들의 조합을 판별하는 능력을 검사하였다. 이들 검사의 내적 일치도 등의 신뢰도 검사와 공존타당도, 구성타당도, 판별타당도 등을 검증하였다. 결 과:단어/비단어 읽기 검사는 내적 일치도가 0.96으로서 신뢰할 수 있고, 기초학습기능검사와 0.94의 공존타당도를 나타내었으며, 단어와 비단어 모두 발달성 읽기 장애와 정상 아동을 통계적으로 구분할 수 있었고, 판별 분석에서 원집단에 속한 83.0%를 정확하게 판별할 수 있었다. 글자기호감별검사는 내적 일치도가 0.86으로서 신뢰할 수 있고, 기초학습기능검사와 0.86의 공존타당도를 나타내었으며, 요인 분석 결과 안구 운동 거울상 처리, 전반적 정확성, 거울상 반전 오류, 정지상 처리, 전반적 기민성 부족, 부주의-충동성 등의 여섯 요인으로 구성되어 있었다. 글자기호감별검사의 각 항목 별로 발달성 읽기 장애와 정상 아동을 통계적으로 구분할 수 있었으며, 판별분석에서 원집단에 속한 대상의 87.3%를 정확하게 판별할 수 있었다. 결 론:발달성 읽기 장애 아동은 읽기 과정의 자동적인 시각-의미 연결 기전과 의식적인 형태소-음소 상응 규칙 적용 능력 모두에서 장애를 보였으며, 거울상 반전 오류 등 시각적 정보 처리 기능의 장애도 나타내었다. 이들 장애는 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 통해 신뢰할 수 있고 타당성 있게 구분하고 평가할 수 있었다.
1. 외국어로서의 영어 교육에 있어서 발음 지도는 어느 정도의 영어 수준에 도달하기를 기다릴 필요없이 가능한 한 저학년에서부터 직접 지도되어야 한다. 즉 영어 교육은 영어 발음 교육부터 시작되는 것이 가장 바람직하다. 어느 정도의 수준 높은 문법 이론을 알고 있는 (대)학생들이라도 발음에 관한 한 많은 연습이 요구되는 경우가 흔히 있다. 바꿔 말하면 이러한 학생들은 그들이 갖고 있는 문법 지식만큼 발음에 대한 적극적인 구사력도 당연히 발휘할 수 있어야할 것이다. 영어 교육을 강조할 때 문장 구조와 어휘 교육이 중요시된다면 발음 또한 조기 교육 단계부터 영어 교육 프로그램의 필수불가결한 요소로 인식되어야 한다. 그렇다면 제일 처음 무엇을 어떻게 시작 해야할 것인가\ulcorner 흔히 음소(phoneme)라는 말의 최소 단위부터 시작하여 자음군(consonant cluster)과 같은 음 결합체를 가르친 다음 단어 강세(word stress)를 다루며, 마지막으로 문장 강세(sentence stress), 리듬(rhythm), 억양(intonation) 등을 포함함 이음말(connected speech)을 가르치는 순서가 될 수 있을 것이다. 그러나 이러한 방법이 이론상 논리적이긴 하지만 실제로 영어를 외국어로 배우는 우리 학생들에게는 얼마나 효과를 거둘 수 있는지 매우 의심스렵다. 오히려 가장 유익한 순서는 기본 억양 과 같은 적절한 표현과 함께 주어진 화맥 속에서의 의미 있는 문장 강세를 가르치고 그 다음에 그에 수반되는 중요한 소리의 발음을 지적해 주는 것이다. 예를 들면 Give it to him과 같은 구조를 교사가 구두로 제시할 때 단어 하나 하나를 강조한 나머지 너무 천천히 말하게 되면 전체 문장의 발음을 오히려 어렵게 만들어버린다. 중요한 것 은 기본 의사소통에 필요한 부분에 초점을 맞추는 일이다. 개별 단어에 부수되는 문제점은 '보충 지도'(remedial teaching)로 교정이 가능하다. 2. 우리의 초등학교 영어 교육의 현황을 고려할 때 비록 발음 지도가 쉬운 일은 아니지만 미래 지향적 결과를 기대할 때 우선 두 가지를 생각할 수 있다. 첫째로 현재의 교육대학교의 교사양성에 있어서 영어교육의 교과과정을 염두에 두지 않을 수 없다. 1981년도부터 교육대학교가 4년제가 명실공히 영어과로 운영되기는 수년밖에 되지 않는 실정이다. 현재의 교과과정도 현장에서 영어교육을 담당하기에는 불충분할 뿐만 아니라 영어발음에 관한 뚜렷한 과정이 없는 실정이다. 혼히 외국인 강사가 담당하는 이른바 영어회화 시간이 곧 발음 시간도 될 수 있다고 생각하기 쉬우나 이것은 전적으로 별개의 문제이다. 따라서 체계적인 발음 교육을 할 수 있는 교과과정이 되기를 바란다. 3. 앞에서 언급했듯이 4년제 이전에 졸업한 현직 교사들은 재학 중 영어 발음에 관한 지도를 받아본 적이 없다. 여기서 중요한 것은 이들 교사들에게 적절하고도 충분한 발음 교육을 시켜야 하는 연수 과정이다. 소리로 듣고 말해야 하는 초둥 영어 교육에 서 교사의 발음에 관한 지식은 그 중요성을 아무리 과대평가해도 지나치지 않을 것이다. 문제는 연수 내용이다. 적어도 현재까지 실시되어 온 초둥영어교육 담당자 연수 교과목 내용은 핵심을 찾기 힘들 정도로 교파목이 다양하고 산만하다. 따라서 예를 들면 영어발음 지도에 관한 과목도 마지못해 끼워 넣는 식의 과목 배정이다. 여기에 고작 할당된 시간은 많아야 4시간 정도이다. 대학에서 한 학기에도 부족한 영어 발음을 아 무런 배경 지식도 없는 초등 교사들에게 4시간 동안 무엇을 어떻게 가르칠 것인가\ulcorner
본 논문에서는 한국어의 음성학적 규칙을 적용한 연속 숫자음 인식에 관하여 연구한다. 연속 숫자음의 인식률은 일반적으로 음성인식 시스템 중에서 낮은 인식률을 나타낸다. 따라서 숫자음에 대하여 강건한 모델을 작성하기 위하여 음성 특징 파라미터와 음성학적 규칙을 적용하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료로는 국어공학센터(KLE)에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며 인식의 기본단위로서는 음성학적 규칙을 적용한 19개의 연속분포 HMM을 유사음소 단위(PLUs)로 사용한다. 또한, 인식실험에 있어서는 일반적인 멜 켑스트럽과 회귀계수를 이용한 경우와 음성학적 규칙과 특징을 확장하여 모델을 작성한 경우에 대해서 유한상태 오토마타(Finite State Automata ; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming) 법으로 인식실험을 수행하여 그 결과를 비교 검토하였다. 그 결과, 멜 켑스트럼만을 사용한 경우 55.4%, 멜 켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우에는 64.6%, 특징 파라미터를 확장한 경우 74.3%, 음성학적 특징까지 고려한 경우 75.4%로 기존의 경우보다 높은 인식률을 보였다. 따라서, 음성 특징 파라미터를 확장하고 음성학적 규칙까지 함께 적용한 경우 비교적 높은 인식률을 보여 제안된 방법이 연속 숫자음 인식에 유효함을 확인하였다.
모바일 기기가 발전함에 따라 입력 수단에 대한 연구는 중요한 이슈이다 키패드, 쿼티키패드, 터치, 음성인식 등 다양한 입력장치가 사용되고 있으나 아직 데스크톱 입력장치에 비해 편의성이 떨어져서 입력 시의 오타나 탈자 등의 오류가 포함되는 경우가 많다. 이러한 입력 오류는 문자 메시지 등 사람과의 의사소통에는 문제를 일으키지 않으나 사전, 주소록 등의 데이터베이스 검색에는 치명적인 오류로서 원하는 검색 결과를 얻지 못하게 된다. 특히 한글의 경우 자음과 모음의 조합을 통해 글자를 생성하는 특성상 1만자가 넘는 글자의 조합이 가능하여 영문에 비하여 오류의 빈도가 높다. 기존의 검색 시스템은 Suffix Tree등을 이용하여 입력 오류를 처리하지만 다양한 오류에 대응하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 오자, 탈자 등의 입력 오류를 허용하면서 빠른 검색이 가능한 근사 한글 단어 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 기존의 알파벳에 적용된 근사 문자열 검색(Approximate String Searching)을 한글에 효과적으로 적용할 수 있는 여러 가지 알고리즘과 기법이 포함되어 있다. 그리고 제안된 시스템을 이용한 변형 욕설 필터링 시스템의 개발에 대해 이야기하고자 한다. 이 시스템은 유저의 각종 변형 욕설 입력에 대해 90% 이상의 필터링 성능을 보였다.
이 연구의 목적은 안구운동 추적 기법을 통해 우리글을 읽을 때 중심와(fovea)의 주변에서 형태소 정보가 추출되는지를 알아보고자 한다. 다수 영어권 연구에서는 경계선 기법(Rayner, 1975)을 사용하여 중심와주변(parafovea)에서 형태소 정보가 추출되지 않는다고 보고하였다(Pollatsek, & Rayner, 2001; Rayner, Balota, & Pollatsek, 1986 등). 그러나 우리글인 한글은 영어와 같이 음소문자체계이면서 또한 모아쓰기를 하기를 때문에 한 자가 형태소가 될 수 있다. 또한 불규칙용언은 형태가 변하기 때문에 영어권의 결과와 다르게 글을 읽을 때 중심와주변에서 형태소 정보를 추출할 수도 있다. 실험은 경계선 기법으로 불규칙용언을 써서 미리 보기 네 조건-동일조건(예: 구워), 형태소 조건(예: 굽다), 시각유사조건(예: 굼다), 무관조건(예: 죨어)-으로 제시했다. 실험 결과는 단일고정시간에서 형태소조건은 동일조건보다는 반응시간이 길었지만 시각유사조건과 무관조건에서는 이득효과가 있었다. 첫고정시간과 주시시간에서 형태소조건이 시간유사조건과 무관조건과 차이가 없었지만 무관조건보다 더 이득효과가 있었다. 이는 우리글 읽기에서는 중심와주변에서 형태소 정보가 추출될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 여러 프레임 특징으로 표현되는 분절 특징(segmental feature) 표현 방법을 제안하고, HMM 개념 위에서 음향학적 모델과 그 알고리즘을 개발하여 HMM의 약점으로 지적되는 독립관측 가정을 완화시키고자 한다. 제안된 특징 표현은 단일 프레임 특징이 음성 신호의 시간적 동적 특성 (temporal dynamics)을 제대로 표현하지 못하기 때문에, 여러 프레임을 이용하여 음성 특징을 표현하도록 한다. 분절 특징은 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)에 의하여 관측 벡터의 궤적으로 표현되고, 이 특징을 패턴 분류에 사용하기 위하여 음성 신호의 궤적을 효과적으로 표현하는 분절 HMM(segmental HMM)을 이용한다. SHMM은 상태에서의 관측 확률을 외적 분절 변이와 내적 분절 변이로 세분하며, 외적 분절 변이는 장기적인 변화를, 내적 분절 변이는 단기적인 변화를 나타낸다. 음향학적 모델에서 분절 특성을 고려하기 위하여 외적 분절 변이는 분절의 확률 분포로 표현하고, 내적 분절 변이는 궤적의 추정 오차로 표현하도록 SHMM을 수정한 분절 특징 HMM(SFHMM; segmental-feature HMM)을 제안한다. SFHMM에서는 분절의 관측 확률을 분절 우도와 궤적의 추정 오차의 관계로써 표현하며, 추정오차는 특정 상태에서의 분절의 우도에 대한 가중치로 고려될 수 있다. 제안된 방법의 유효성과 분절 특징의 특성을 살펴보기 위하여 TIMIT 자료를 이용하여 몇 가지 실험을 하였다. 이들 실험 결과에서, 제안된 방법이 기존의 HMM보다 매개 변수가 많더라도, 성능의 향상과 제안된 특징이 유연하고 정보를 많이 가진다는 점에서 의미가 있다고 하겠다.
이 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하는 한국어 문장/음성변환시스템의 구현에 관해 기술한다. 기존 소량의 음성데이타를 이용하여 운율조절을 통해 합성하는 방식은 여전히 기계음에 가까운 합성음을 생성하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로 하여 운율처리없이 합성단위 선정/연결에 의해 합성음질을 향상시키고자 한다. 대용량 음성 데이터베이스는 다양한 운율변화를 포함하도록 문장단위를 녹음하며 이로부터 복수개의 합성단위를 추출, 구축한다. 합성단위는 음성인식기를 훈련, 자동으로 음소분할하여 생성하며, 래링고그라프 신호를 이용하여 정교한 피치를 추출한다. 끊어 읽기는 휴지길이에 따라 4단계로 설정하고 끊어읽기 추정은 품사열의 통계정보를 이용한다. 합성단위 선정은 운율/스펙트럼 파라미터를 이용하여 비터비 탐색을 수행하게 되며 유클리디언 누적거리가 최소인 합성단위열을 선정/연결하여 합성한다. 또한 이 논문에서는 고품질 음성합성을 위해 특정 서비스 영역에 더욱 자연스러운 합성음을 생성할 수 있는 영역의존 음성합성용 데이터베이스를 제안한다. 구현된 합성시스템은 주관적 평가방법으로 명료도와 자연성을 평가하였고 그 결과 대용량 음성 데이터베이스를 기반으로한 합성방식의 성능이 기존 반음절단위를 사용한 합성방식보다 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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