어음 이해는 발화속도에 영향을 받는다. 발화속도는 쉼 간격으로 조절할 수 있는데, 쉼 간격은 정보 처리과정에서 여유 시간을 가질 수 있어서 정보의 과부하를 피할 수 있다. 이 연구는 쉼 간격이 노화에 따른 청력손실과 청각재활, 청각처리 과정에 미치는 영향을 알아보기 위한 기초 연구로서 그 정상치를 알아보고자 한다. 연구 대상은 청각학 및 언어병리학적 문제가 없는 일반 초등학생 남자 7명, 여자 8명으로 하였다. 검사 도구는 3음절 20개를 1 set으로, 모두 4 set를 제작하였다. 이들 모든 낱말은 각각 보통(250 ms), 느린(500 ms), 아주 느린(1000 ms) 속도로 쉼 간격을 조절하였다. 선택용 보기는 올바르게 표기한 3음절 낱말 하나와 음소 하나씩을 오류 표기한 세 개의 낱말을 포함한 4개의 낱말로 하였다. 대상자에게는 3음절 낱말을 들려 준 후, 하나를 선택하게 하였다. 연구 결과 쉼 간격에 따른 평균 어음이해도는 250, 500, 1,000 ms의 순서로 $73{\pm}19.4%$, $84{\pm}12.2%$, $88{\pm}8.8%$로 각각 나타났다.
음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.
본 논문에서는 한국어에 나타난 외래어 중에서 외국어(영어/독일어)의 $[\int]$음이 어떻게 인식되고 해석되었는지를 살펴보았다. 특히 본 논문에서는 $[\int]$음의 영어와 독일어 발음과 한국어의 대응되는 분절음이 일대일 대응을 이루고 있지 못하다는 것을 보이고 이런 대응관계를 설명하기 위해 어떤 정보가 필요한지에 대해 살펴보았다. 즉, 독일어와 영어에서 음절의 말음으로 쓰인$[\int]$음이 한국어에서는 [쉬/시]로 인식되는데 반해 본토어에서 $[\int]$음이 음절초음의 일부로 사용된 경우에는 한국어의 외래어에서 (슈)로 화자에게 인식되고 또 문자로 표현된다 따라서 본 논문에서는 음절초음의 일부로 나타나는 외국어의 $[\int]$음과 음절말음으로 나타나는 외국어 $[\int]$음의 음성학적 기호를 분석해보고 한국어에서 서로 다른 표면형을 형성하는 이유가 본토어의 (음절 초음/말음이라는) 음운론적 특성에 기인하는 것인지 혹은 현재까지 우리가 알고 있지 못했던 $[\int]$음의 발음 위치에 따른, 즉 동시조음(coarticulation) 현상 때문에 생긴 변이음 때문인지에 대한 규명을 시도하였다. 외국어 화자의 발성실험을 통해, 한국어에서 /쉬/로 인식되는 독일어와 영어의 $/\int/$음은 /슈/로 인식되는 $/\int/$음보다 마찰소음의 peak frequency가 높거나 지속시간이 길게 나타났다 이런 결과를 근거로 영어와 독일어의 $/\int/$ 음이 한국어의 /쉬/음과 /슈/음으로 구분될 때 사용되는 음성자질은 크게 2가지, 즉 마찰소음의 peak frequency와 지속시간이며, 둘 중 한가지만 있어도 구분은 가능하나 이 2가지가 동시에 존재할 때 /쉬/음과 /슈/음의 구분이 현저히 용이해진다는 가설을 세워보았다.
세계화가 진행되는 요즘, 외국어의 한글 표기 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 현대 한글은 11,172자 밖에 표현할 수 없는 반면 훈민정음은 약 399억 음절을 표현할 수 있다. 하지만 기존 컴퓨터 시스템에서의 훈민정음은 훈민정음 창제원리가 반영되어 있지 않아 약 399억 음절을 온전히 표현할 수 없다. 본 연구의 목적으로 약 399억 음절 입력이 가능한 윈도우용 정음 입력기를 구현하기 위해 기존 연구에 이어 정음 조합 자동 장치를 연구하고 구현하여 이식함에 있다.
본 연구는 계몽주의 시대에 프랑스 문법서에서 기술한 다양한 운율을 현대 음성학적 관점에서 분석하고 국제음성기호의 효시가 된 도상표기법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 세 권의 문법서와 한 권의 표기법 서적을 비교·분석하여 운율 구조를 음성학적으로 재구성하는 연구방법을 도입하였다. 당시에는 규칙성이 있는 운율악센트와 의미적·화용적 맥락에서 발생하는 웅변악센트로 악센트를 분류하여 분석을 시도한 점이 대표적이다. 운율악센트는 억양과 관계가 있으며, 웅변악센트는 억양과 세기가 중요한 운율 자질이다. 여러 문법학자에 의하여 공통적으로 관찰된 현상은 단어의 말음절 장음화이다. 현대프랑스어 악센트의 중요한 특징인 말음절 장음화는 18세기에 자리 잡은 것으로 추정할 수 있다. 다만 억양을 악센트와 동일시하는 관습 때문에 말음절 장음화를 악센트로 보지 않고 단순히 음량의 패턴으로 간주한 것으로 보인다. 또한, 억양을 통한 악센트에 관한 기술이 이전 세기의 일반이성문법학자보다 덜 정교함을 보여주었다. 운율악센트의 위치를 정확히 명시하지 않은 점, 웅변악센트에 음의 고저와 세기가 어떻게 결합되는지에 대한 설명이 부재한 점이 대표적이다. 18세기의 문법가들이 운율에 관하여 기술한 내용을 분석하면 당시의 운율 현상은 전반적으로 오늘날의 프랑스어 운율 현상과 유사하다. 현대 음성학적 관점에서 보면 말음절 장음화가 프랑스어 악센트의 중요한 특성으로 자리 잡은 시기가 바로 18세기인 것이다.
한국어는 다른 언어와는 달리 초성, 중성, 종성의 자소가 모여서 한 음절을 이룬다. 음절을 이루는 자소는 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 음절 안에서 자소간의 발생의 상관관계는 자소간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 음절이 모여서 단어를 이루고 단어를 이루는 음절은 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 한국어 단어안에서 음절간의 발생의 상관관계는 음절간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 수 있다. 그런데 가능한 음절의 종류가 매우 많기 때문에 음절 발생의 상관관계를 표시하는 지표로서 음절간 조건부 확률 대신 초성, 중성, 종성 단위의 조건부 확률을 사용하는 것이 음절간의 발생의 상관관계를 표시하는데 효과적이다. 이러한 한국어의 정보이론적 연구를 위하여서는 기초자료로서 한국어 단어의 빈도분포가 필요하다. 한국어 단어의 빈도분포의 포괄적인 조사는 1956년의 "우리말 말수 사용의 잦기 조사"가 유일한 실정이다. 시간 경과에 따른 한국어의 정보이론적 특성 변화의 분석을 위하여서는 한국어 단어 빈도의 주기적인 조사가 필요하다. 한국어에서 초성, 중성, 종성단위의 정보이론적 연구결과는 한국어 음성인식 및 함성, 자연언어처리, 암호법, 언어학, 음성학, 한국어부호 표준화 연구등에 이용될 것으로 기대된다. 남북한의 언어는 분단이 지속됨에 따라 상호 이질화가 진행되고 있다. 이러한 이질화를 극복하려는 부분적인 노력으로 남북한 언어의 한국어 영문표기의 단일화 등이 있었다. 이러한 노력에 병행하여 남한과 북한의 언어에 대한 정보이론적 비교 연구도 있어야 할 것이다. 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다. 기준으로 라이신 부산물은 어분 단백질을 40%까지 대체가 가능하였으며, 아울러 높은 라이신 부산물의 대체 수준에 있어서 사료효율과 단백질 전환효율을 고려한다면 아미노산 첨가(라이신과 아르지닌)와 중화 효과에 좋은 결과가 있을 것으로 사료된다.의한 적정 양성수용밀도는 각고 5~6cm 크기의 경우 10~15개체가 적합하였다. 수증별 성장은 15~20 m 수층에서 빨랐으며, 성장촉진과 폐사를 줄이기 위해서는 고수온이 지속되는 7~10월에는 20~30m수층으로 채롱을 내려 양성하고 그 외 시기에는 15 m층 내외가 좋은 것으로 나타났다. 상품으로 출하 가능한 크기 인 각고 10 cm이상, 전중량 140 g 내외로 성장시 키기까지는 채묘후 22개월이 소요되었고, 출하시기는 전중량 증가가 최대에 이르는 3월에서 4월 중순이 경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due
본 논문에서는 한글-로마자 인명 변환을 다루며, 기존에 사용되고 있는 다양한 표기를 인정하고 인명 변환의 사용 빈도에 따라 결과를 제공함을 목표로 한다. 한글-로마자 인명 표기가 다양해진 이유는 크게 두 가지이다. 첫째로 국내외에서 만들어진 다양한 표기법의 무분별한 사용이며, 둘째로 현행표기법에서의 관습적인 표기를 허용하기 때문이다. 이런 이유로 한글 인명 하나에도 다양한 로마자 표기가 가능해졌다. 시스템에서는 400만 명의 인명 데이터를 통계 사전으로 구축하여 변환한다. 첫 단계에서는 성씨의 매칭과정을 통해 인명 유무를 판단하고, 두 번째 단계에서는 이름 전체를 통계사전에서 비교하여 변환한다. 마지막 단계에서는 이름의 음절을 비교 후 변환하여 결과를 사용 빈도에 따라 순위로 제공한다. 본 논문에서는 기존의 웹에서 서비스 중인 시스템과 비교하여 성능을 측정하였으며, 타 시스템에 비해서 다소 높은 성능을 보였다.
2음절 한자 합성어의 어휘판단에서 형태소 처리와 글자 처리의 역할을 조사하였다. 실험 1의 단어에 대한 반응에서는 어두와 어말 위치 모두에서 형태소 빈도의 효과는 나타나지 않았으나, 비단어에 대한 반응에서는 글자 빈도의 효과와 글자-형태소 대응의 효과가 나타났다. 빈도가 높은 글자를 포함하는 비단어일수록 반응시간이 길었고, 글자-형태소의 대응이 불투명한 비단어일수록 반응시간이 길었다. 실험 2에서는 실험 1에서 나타난 글자-형태소 대응의 효과를 단어에서 직접 관찰하고자 하였다. 그 결과, 단어 자극에 대해서도 글자-형태소 대응이 불투명할수록 어휘 판단이 느렸으며, 비단어 자극에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 본 연구의 결과는, 글자-형태소 대응이 불투명한 단어의 경우 다양한 형태소를 활성화시키게 되고, 그 결과 형태소의 파악은 늦어지고, 결국은 단어 인지의 지연으로 연결된다는 주장을 지지한다. 실험 결과를 바탕으로 하여 한글 표기 한자어의 인지에서 형태소 위치 효과, 글자 빈도의 역할 등에 대해서 논의하였다.
표기 체계인 한글을 한국어 음가로 변환하는 음운변동 규칙을 역으로 적용하여, 한국어 음가를 한국어를 표기하는 문자 체계인 한글로 전환시키는 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표이다. 제정된 규칙은 한국어 음성인식에 있어서 매우 귀중한 역할을 담당한다. 일반적인 음성인식 기법은 수회의 학습과정을 통하여 추출된 음성의 표준패턴과 인식 대상으로 입력된 음성을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이 때 표준 음성패턴이 띄어쓰기 단위의 어절이라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 하므로 표준패턴을 위한 방대한 데이터베이스의 구축은 물론 표준패턴과의 비교 회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 이에 대한 대안인 음절 단위 인식의 경우는 인식된 음가가 실제의 한글 표기와 맞지 않으므로, 인식된 결과를 출력할 때에 실제의 한글표기로 변환해 주어야 하는 과제를 안게 된다. 이 과제를 해결하는 과정, 즉 일련의 한국어 음가들을 일련의 한글 표기 문자로 바꾸어 주는 과정에서는 본 논문에서 제안한 표준 한국어 음가 - 표기 문자 변환 규칙을 적용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 새롭게 제안된 표준 한글 음가-표기 문자 변환 규칙을 사용하여 한국어 음가를 한글 표기로 변환하는 시스템을 구현하였다. 그리고, 고안된 규칙의 무결성을 보이기 위하여 표준 발음규칙 30항을 반영하는 데이터 집합을 이용하여 구현된 시스템을 시험하였으며, 그 실험 결과를 제시한다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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