본 논문에서는 한국어 대용량 음성인식 시스템의 기초가 되는 자소(grapheme)가 지니는 음가를 분류하였다. 한국어 자소를 음성-음운학적으로 조음 위치와 방법에 따라 분류하여, 그 음가 분석에 관한 연구와 함께 한국어 음성인식에서 앞으로 많이 논의될 청음음성학(auditory phonetics)에 대하여 연구하였다. 한국어는 발음상의 구조와 특성에 따라 음소 분리가 가능하여 초성, 중성, 종성 자소로 나눌 수 있다. 본 논문에서 초성은 자음음소 18개, 중성은 모음 음소(단모음, 이중모음) 17개, 그리고 'ㅅ' 추가 8종성체계의 자음음소로 하였다. 청음음성학적 PLU(Phoneme Like Unit)의 구분 근거는 우리가 맞춤법 표기에서 주로 많이 틀리는 자소(특히, 모음)는 그 음가가 유사한 것으로 판단을 하였으며, 그 유사음소를 기반으로 작성한 PLU는 자음에 'ㅅ' 종성을 추가하였고, 모음에 (ㅔ, ㅐ)를 하나로, (ㅒ, ㅖ)를 하나로, 그리고 모음(ㅚ, ㅙ, ㅞ)를 하나의 자소로 분류하였다. 혀의 위치와 조음 방법과 위치에 따라 분류한 자음과 모음의 자소를 HTK를 이용하여 HMM(Hidden Markov Model)의 자소 Clustering하여 그것의 음가를 찾는 결정트리를 검색하여 고립어인식과 핵심어 검출 시스템에 적용 실험한 결과 시스템의 성능이 향상되었다.
본 연구에서는 한글 자사 타자 행동에서 자극-반응 합치도 효과가 나타나는 지의 여부를 알아보았다. 이를 위해 오른손에 2개, 왼손에 2개의 건반을 사용하고 자음과 모음을 담당하는 손을 조작하여 합치도가 높은 조건과 합치도가 낮은 조건으로 나누 었다. 그리고 한글 낱자를 제시하여 피험자로 하여금 가능한 한 빠르고 정확하게 반 응하도록 하고 반응 개시 시간과 반응간 시간을 측정하였다. 그 결과 한글 전사 타자 행동에서 자극-반응 합치도 효과가 나타났다. 즉 합치도가 높은 조건에서 세로 모음 글자를 타자하는 경우 촉진 효과가 나타났으며, 합치도가 낮은 조건에서는 억제 효과 가 나타났다. 그러나 합치도에 중성 자극인 가로 모음 글가에서는 자극-반응 합치도 효과가 나타나지 않았으며, 중성자극이 포함된 종성이 있는 글자에서는 자극-반응 합 치도 효과가 적게 나타났다. 또한 이중 모음 글자에서는 그 효과가 나타지 않았다. 또한 이러한 자극-반응 합치도 효과는 운동개시 시간에만 영향을 주었는데 이는 자극- 반응 합치도 효과가 운동 프로그램을 구성하는 단계에서만 영향을 미침을 나타내는 것이다.
Hunminjeongeum was made by the Great King Sejong, and composed of 17 consonant and 11 vowel letters. All the 28 letters were made according to the shape of vocal organ or space at the point of articulation for each letters. This review article focused on phonetic and phoniatric consideration for explanation of the designs of the middle vowel letters, especially three main vowel letters [ • (天, heaven), ㅡ (地, earth), ㅣ (人, human)] using video-fluoroscopic evaluation as well as computed tomography scanning, etc. During articulating / • / sound, a ball-like space at frontal portion of the oral cavity was found, tongue was contracted, and sound was deep (舌縮而聲深). During /ㅡ/ sound, a flat air space between oral tongue and hard palate was created. Tongue was slightly contacted neither deep nor shallow (舌小縮而聲不深不淺). During /ㅣ/ sound, tongue was not contacted and Sound is light (舌不縮而聲淺). Tongue was moved forward making longitudinal oro-pharyngeal air space. So, I'd like to suggest that we had better change the explanation drawing from a philosophical modeling to a more scientific modeling from real vocal tract space modeling during articulating middle vowels of Hunminjeongeum.
딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.
한글의 기하학적 배조상의 복잡도로 부터 한글 각 자소의 character generator용 diode matrix의 size를 추산하고 이자소 matrix 3성(초성, 중성, 종성)의 OR동작으로시 모아쓰기 한글의 모든 조합이 가능합을 보였고 수평각음순가성과 수직모음용초성의 자판 선택자, 종성이 있을 때와 없을때의 중용길이의 변경등이 비교적 간단한 논리회로로서 switch될 수 있음을 보였다. 새로 15bit내부 code를 제안하였는데 이는 86개의 sparse diode matrix로시 모든 조합을 다 카버하고 그러면서도 decodig기구의 규모를 줄여준다. The required minimum size of character diode matrix of Korean letters is estimated from the topological complexity of letter structure. The OR aombination of three letter boards (diode matrice) gives all possible Hangout whole letters in proper traditional combined form with minimum required discernibility. Two forms of first consonants (centre located ones for horizontal vowels and leftward displaced ones for vertical and composed vowels) are switched by only 1 bit of the vowel code. The vowel pattern length is modified by again the last four bits of the code. A new 15bit sized inner code is proposed which permits considerably small sized decoding mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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