• 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.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제4호
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• pp.31-48
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• 1982

음악에서 뿐 아니라, 언어에도 리듬이 있고 그 유형은 말에 따라 달라짐을 알 수 있다. 심지어는 한 언어의 방언간에도 리듬에 차이가 나다. 가령 표준말과 경상도 말은 낱낱의 소리에서 뿐 아니라, 리듬에서도 큰 차이를 들어낸다. 이 글에서 필자는 표준말의 리듬 구조를 분석 기술한다. 한국어 표준말씨의 리듬은 '을 단위로 하여 구성된다. 하나의 말토막은 하나의 강세음절과 전후에 하나 또는 그 이상의 약음절로 이루어지는데, 강세 음절은 강하고 길게 발음되고 약음절은 말토막의 끝에 오는 음절을 제외하고는 짧고 약하게 난다. 강세 음절을 리듬 단위의 핵이라 하고 핵의 앞에 오는 약음절을 머리, 핵의 뒤에 오는 약음절을 꼬리라고 이름하면, 한국어 리듬의 구조는 다음과 같은 공식으로 나타낼 수 있다. 말토막 $\rightarrow$ (머리+)핵(+꼬리) 또한 한국어의 리듬은 일부에서 말하듯이 음절(시간)중심이 아니고, 강세(시간)중심의 리듬 구조를 지니고 있음을 위의 공식은 설명하고 있다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 2월 학술대회지
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• pp.209-216
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• 1996

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-357
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• 1998

이 논문은 대용어의 한 유형으로 인정되는 영형 대명사를 식별하기 위한 것이다. 이를 위해서는 한국어 통사 규칙들과 사전 항목들이 필요하다. 사전 항목들은 각각 자질과 값을 갖고, 통사 규칙 내부에는 이런 자질과 값들이 명세된다. 이 통사 규칙들을 토대로 하여, 발화체에 통사 구조들을 부여한다. 영형 대명사는 자질과 값을 명세한 통사 규칙을 씀으로써 식별이 가능하다. 영형 대명사는 주어와 보충어로 나뉘는데, 영형 주어는 동사가 머리인 S의 subj 자질 값이 cov(covert)일 때 식별된다. 영형 보충어는 다시 명사구와 동사구의 covc (covert complement) 자질 값이 0이 아닐 때 식별된다. 이러한 자질과 값으로 영형 대명사를 식별하는 하나의 알고리듬을 제안한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.343-362
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• 2020

영어는 강세 박자 언어로서 강세 변화에 의한 발화의 재구조가 이루어지는 음운체계를 갖는다. 반면 한국어는 각각의 음절을 거의 똑같은 길이와 강도로 발음하는 음절 박자 언어로 일반적 발화 속에서 한국어와 영어는 분명하게 다른 운율체계를 갖는다. 그러나 K-Pop 음악 속에서 노랫말의 언어가 한국어와 영어, 두 가지 언어로 혼용되면서 K-Pop 음악 속에서의 한국어 노랫말은 영어처럼 강세변화에 의한 운율체계를 갖게 되었다. 이러한 한국어 노랫말의 운율구조 변화 현상을 신한류 지속화를 위해 앞으로도 지속될 수밖에 없는 필연적 현상으로 보는 것이 논자의 입장이다. 따라서 본 연구에서는 K-Pop 음악의 주요 장르이자 리듬표현에 중점을 두는 댄스음악을 한류 변화 양상에 따라 1998년, 2003년, 2009년으로 구분하고, 각 시기의 노랫말 운율구조를 비교·분석하였다. 또한 이를 바탕으로 현재의 K-Pop 운율구조 특징을 도출하여 한 음표당 하나의 음절씩 배당하여 작사하던 기존의 제한적 작사법에서 벗어난 K-Pop 한국어 작사법을 제안하였다. 이 연구가 K-Pop에서 한국어 노랫말로 작사할 때의 하나의 방법론으로 활용되기를 바라며, 더불어 한국어 노랫말 사용의 장려 방안이 되기를 기대해 본다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.45-52
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• 2018

This study investigates the effect of Japanese (L1) on the production of the Korean rhythmic structure. Korean and Japanese have typologically different rhythmic structure as a syllable-timed language and mora-timed language, respectively. This rhythmic difference comes from the different phonological properties of the two languages. Due to this difference, Japanese speakers that are learning Korean may produce a different rhythm than native Korean speakers' rhythm. To investigate the influence of the native language's rhythm on the target language, we conducted an acoustic analysis using acoustic metrics such as %V, VarcoV, and VarcoS. Four Korean native speakers and ten advanced Japanese Korean learners participated in a production test. The analyzed material consisted of six Korean sentences that contained various syllable structures. The results showed that KS and JS's rhythms are different in %V as well as in VarcoV. In the case of VarcoS, significant rhythmic difference was observed in the VC and CVC syllable, in which the coda segment is nasal sound. This study allowed us to observe the influence of L1 on production of L2 rhythm.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.89-94
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• 2005

기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.224-228
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• 1996

This paper is intended as a study on how an utterance is divided into rhythmic units in Standard Korean with respect to its syntactic structure. With respect to the data in this study I used 150 sentences which contained similar number of words and various syntactic structures. Those sentences were read by 7 speakers of Seoul dialect in a conversation style. Each sentence was read twice in a normal speed and twice in a fast speed. As a total, 4200 sentences were recorded. Then listening to them, the author marked the sentences with two kinds of boundaries i.e. strong and weak. To explore the relationship between rhythmic units and syntactic structure I devised a framework of grammatical symbols. Each symbol is designed to have both syntactic and morphological information at the same time. So I assigned those grammatical symbols to the sentences. Having sentences marked with grammatical symbols on the one hand, and with the rhythmic boundaries on the other hand, 1 could show the relationship between rhythmic units and syntactic structure; which syntactic structures are likely to be pronounced as one rhythmic unit, and which are on the rhythmic boundaries.

• 한국음향학회지
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• 제24권8호
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• pp.498-504
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• 2005

교육 및 연구 목적을 위하여 개발된 한국어 음성인식 플랫폼인 ECHOS를 소개한다. 음성인식을 위한 기본 모듈을 제공하는 BCHOS는 이해하기 쉽고 간단한 객체지향 구조를 가지며, 표준 템플릿 라이브러리 (STL)를 이용한 C++ 언어로 구현되었다. 입력은 8또는 16 kHz로 샘플링된 디지털 음성 데이터이며. 출력은 1-beat 인식결과, N-best 인식결과 및 word graph이다. ECHOS는 MFCC와 PLP 특징추출, HMM에 기반한 음향모델, n-gram 언어모델, 유한상태망 (FSN)과 렉시컬트리를 지원하는 탐색알고리듬으로 구성되며, 고립단어인식으로부터 대어휘 연속음성인식에 이르는 다양한 태스크를 처리할 수 있다. 플랫폼의 동작을 검증하기 위하여 ECHOS와 hidden Markov model toolkit (HTK)의 성능을 비교한다. ECHOS는 FSN 명령어 인식 태스크에서 HTK와 거의 비슷한 인식률을 나타내고 인식시간은 객체지향 구현 때문에 약 2배 정도 증가한다. 8000단어 연속음성인식에서는 HTK와 달리 렉시컬트리 탐색 알고리듬을 사용함으로써 단어오류율은 $40\%$ 증가하나 인식시간은 0.5배로 감소한다.