• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.141-144
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• 2020

한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.70-75
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• 2001

본 논문은 우리말 연속음성에 대한 음절단위 분할법을 제안한다. 이 방법은 다음 3단계로 이루어진다: (1) 음성의 시간영역 분할 파라메터인 피치, 에너지, ZCR, PVR을 이용하여 음성데이터를 자음, 자음. 묵음 단위로 라벨링하여 토큰 (Token)을 형성, (2) 형성된 토큰을 유한상태오토마타를 이용하여 한국어 음절구조로 파서 (Parser)를 설계하여 스캐닝 (Scanning), (3) 의사 음절핵 정보를 이용하여 두개 혹은 여러 개의 음절을 가지는 음성부분에 대한 재분할을 통하여 음절단위 분할 완성. 제안된 방법에 대한 성능 평가를 위해서 문장과 단어단위 연속음성에 대한 분할 실험결과 각각 73.7％와 85.9％의 분할률을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.259-267
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• 1992

단어모양이 한글 시각정보처리에 미치는 효과를 알아보기 위해 명조체와 샘물체로 된 한음절 글자, 두음절 단어, 세음절 단어의 정확인식율을 비교하였다. 명조체는 자모의 모양과 크기가 글자의 고정된 사각틀에 맞게 변형되므로 단어모양이 글자의 자모조합 유형과 음절길이에 따라 크게 달라지지 않는다. 이에 반해 샘물체는 자모조합 유형에 따라 글자의 사각틀이 변형되므로 부가적인 단어변별 정보가 단어모양에 포함되며, 음절길이가 증가할 때 단어모양 정보가 명조체에 비해 더욱 두드러진다. 이처럼 서로 구별될 수 있는 명조체와 샘물체 단어의 시각적 구조는 각각 다른 근거에서 한글인식에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 연구결과, 명조체의 정확인식율이 샘물체보다 높았으며, 음절길이가 증가할 때 명조체와 샘물체에 상관없이 정확인식율이 향상되었다. 본 실험의 결과는 단어의 외곽모양 변이가 영어의 경우보다 한글 시각정보처리에서 상대적으로 덜 중요하다는 것을 시사한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.27-35
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• 2023

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.

• 영어어문교육
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• 제10권2호
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• pp.67-87
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• 2004

The purpose of this paper is to show how the coda of a syllable and word-final clusters are represented in the English syllable structure. Previous theories on the syllable assume that there is only one segment in the coda position. And, as we know, the theories that license only one segment in the coda make it difficult to syllabicate the word-final cluster appropriately when more than two segments in the word-final cluster are encountered. I considered three approaches: the previous syllable structure (Selkirk, 1982; Borowsky 1989), sonority sequencing (Giegerich, 1992; Roca, 1999) and feature analysis (Goldsmith, 1990), But, all the considered methods don't give us a satisfactory explanation regarding word-final clusters. Finally, I will suggest a modified syllable representation as an alternative by placing two different appendixes under the Phonological Word which forms a constituent above the syllable node. From this it is possible to explain the former problematic word-final clusters including morphological information asan inflectional suffix in the structure.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.418-426
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• 2004

본 논문에서는 음절간 상호정 보를 이용하여 한국어 복합명사의 역방향 분해 알고리즘을 제 안한다. 한국어 복합명사는 그 구조가 한자어에 의해 파생 한것이 대부분이며 음절 상호간 선호 음절이 존재하므로, 이 정보와 접사정보를 복합명사의 분해규칙으로 이용한다. 성능을 평가하기 위해 36061개의 복합명사를 이용하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 분해한 결과 99.3%의 분해 정확율을 얻었다. 실험과 관련한 기존 알고리즘간의 비교에서도 우수한 결과를 얻었으며, 특히 4음절과 5음절 복합명사의 경우 대부분 정확한 분해 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.104-111
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• 2007

본 논문은 두 가지의 구조적 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 한국어 위치 정보 데이타의 발음모델링을 수행할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 이다. 먼저, 위치 정보 데이타가 운율어로 구성되어 있다는 전제 하에 운율어를 이용하여 위치 정보 데이타의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 9개의 테스트 세트와 9개의 학습 세트로 총 81개의 실험을 통하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험 결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상되었다. 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3음절로 그 수를 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음 변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법과 같이 운율어와 음절수를 이용한 경우에 베이스라인의 WER 4.63%에서 최대 8.4%의 WER가 감소하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.47-56
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• 2003

한국어는 영어와 같이 공백을 단어의 경계로 사용하지만, 그 단어의 구조는 영어와 다소 차이가 있다. 영어는 일반적으로 공백 사이에 하나의 단어가 포함되나, 한국어는 여러 개의 단어 혹은 형태소가 포함된다. 이런 차이 때문에 일반적으로 한국어에서는 공백을 경계로 이루어진 단어를 어절이라고 한다. 본 논문에서는 하나의 어절 내에 포함된 단어들을 분리하고, 분리된 각 단어의 적절한 범주를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사례기반 기계학습 방법을 이용하고 음절 단위로 단어를 분리한다. 사례기반 학습을 위해 사용된 자질집합은 이전 음절 자신의 음절, 이후의 두 음절, 자신의 음절에 대한 받침 정보, 이전 두 범주 정보이다. 제안된 시스템을 평가하기 위해서 ETRI 말뭉치와 KAIST 말뭉치를 사용하였으며, 두 말뭉치 모두에서 단어 분리의 F 측도가 97% 이상으로 비교적 좋은 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.383-386
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• 1999

이 논문은 한국어 파열연자음이 유성음 환경에서 유성음화하는 현상을 운율구조와 관련해서 음향음성학적으로 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이 논문에서는 첫째, 음성적 자질로서나 청각적인 판단에 의해서나 무성음과 유성음의 이분법으로 나뉘는 것을 음향적 고찰을 통하여 각각을 하위의 범주로 나누었다. 문장 안에서 파열연자음이 음향적으로 실현될 때 각각의 범주가 어느 정도의 빈도수로 출현하는지를 살펴보았다. 둘째, 한국어 파열연자음은 어절 초에서는 무성음으로 실현되나 앞뒤에 유성음이 오는 경우에는 유성화되는 음운규칙이 있는데, 음향적인 분석을 통하여 앞뒤에 유성음이 온다는 조건만으로 설명할 수 없는 예들을 발견하였다. 그리하여 인접음절(특히 앞음절에 오는 분절음의 특성)과 운율구조(액센트구 내에서의 위치, 억양구경계의 유무)를 함께 고려하는 파열연자음 유성화규칙의 조건을 제안하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.267-271
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• 1998

신경망에 의한 음절과 연속음성 인식시 동특성처리의 한방법으로 회귀신경망을 이용한다. 본 연구는 비회귀형 상위은닉층과 회귀형 하위은닉층을 가진 4층 구조의 다층회귀신경망으로 예측기를 반들어 나성화자 5명이 CV형 음절 14개, CVC형 음절 14개를 각각 5회씩 발음한 총 700개의 음성중 3회분인 420개 음성으로 학습한 후 나머지 2회분인 280개 음성으로 인식을 평가한다. 입력신호의 예측차수와 상, 하위 은닉층으 뉴런수를 변경시키면서 각각의 인식률을 조사해 본 결과 상위 은닉층의 뉴런이 10개이고 하위 은닉층의 뉴런이 10개와 15개 그리고 예측차수가 3,4차일 때 가장 양호한 인식기로 동작한다는 것을 알 수 있었다. 이 때 나타난 인식률은 Elman 망보다 다소 우세하다.