• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.27-36
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• 2020

본 논문은 중국인 한국어학습자들이 발화한 한국어 동형다의 종결어미 '-(으)ㄹ 걸' 대한 한국어 원어민화자들의 지각양상을 분석하고 이를 바탕으로 '-(으)ㄹ 걸'의 청지각적 의미 변별에 결정적인 역할을 하는 운율변수를 한국어 교육적 관점에서 분석하는 데 목적이 있다. 동형다의 종결어미는 하나의 형태로 두 개 이상의 의미를 전달하는 종결어미를 일컫는다. 지금까지 외국인학습자들을 대상으로 한 동형다의 종결어미에 대한 연구는 외국인학습자들의 발화문을 원어민 화자의 발화문과 비교·분석하여 음운론적·음성학적 유사점과 차이점을 분석하여 발화정확도나 오류유형을 측정하는 데 집중되었다. 이로 인해 원어민화자와의 유사성과 차이점이 '-(으)ㄹ 걸'의 의미 판별에 실제로 유의미한 작용을 하는지에 대한 청지각적 연구는 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 중국인 한국어학습자들의 동형다의 종결어미 문장이 한국어 원어민화자들에게 어떤 양상으로 지각되는지 분석하여 동형다의 종결어미 억양교육에 필요한 운율 규범을 상정해 보고자 한다. 본 연구의 실험자료 산출에는 한국어 숙달도 중·고급에 해당하는 10명의 중국인 한국어학습자들이, 지각 실험에는 20대의 한국인 원어민화자들이 참가하였다. 분석 자료는 '-(으)ㄹ 걸'이 추측으로 사용된 두 문장과 후회로 사용된 두 문장이다. 10명의 중국인화자들이 4개의 실험문장을 4회 반복 발화분이 지각실험 자료로 사용되었다. 지각실험참가자들은 실험 자료를 들으면서 문장 경계성조의 억양에만 의존하여 '-(으)ㄹ 걸'의 의미와 정확성 정도를 판별하였다. 25명의 청취실험자들의 지각실험 결과를 바탕으로 정확한 추측, 추측, 모호함, 후회, 정확한 후회로 지각된 문장들의 운율변수, 즉 경계성조, 경계성조의 기울기, 경계음절과 선행음절 간 피치편차, 경계음절의 피치레벨을 측정하였다. 통계분석 결과 상기된 모든 운율변수가 '-(으)ㄹ 걸'의 의미변별과 유의미한 관련이 있음을 알 수 있었다. 즉 운율변수가 커질수록 추측으로 작아질수록 후회문장으로 지각됨을 관찰할 수 있었다. 그러나 로지스틱 회귀분석을 통해 의미변별에 가장 핵심적인 역할을 수행하는 운율변수는 피치편차임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 '(으)ㄹ 걸'의 발화에서 마지막 두 음절의 피치 조절로 두 의미를 변별하여 발화할 수 있음을 의미하며 '-(으)ㄹ 걸'의 억양교육에서 보다 객관적이고 유의미한 규범적 운율 요소로 적용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.