한국인과 일본인의 한국어 모음 포먼트값 차이 비교 연구에서, 한국어 [이]는 한국인이 일본인에 비하여 혀의 높이가 낮게 나타났으며 한국어 [에, 애, 오] 모음에서 한국인은 일본인에 비하여 혀의 높이가 높게 나타난 것으로 추론되었다. 후설 모음 [오, 우, 으]에서 한국인은 일본인에 비하여 혀 위치는 보다 후설성으로, 한국어 [어]는 한국인이 일본인에 비하여 혀 위치가 전설성으로 발음하는 것으로 추론되었다. 한국인과 일본인의 일본어 모음 포먼트값 차이 비교 연구에서, 일본어 [이]를 제외한 모든 모음에서 한국인은 일본인에 비하여 혀의 높이는 높게 나타났으며 일본어, [오, 우]에서 혀 위치에 한국인은 일본인에 비하여 보다 후설성으로 발음하는 것으로 추론 가능했다.
본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.
이 연구는 이집트인 한국어 학습자를 대상으로 하여 이들이 한국어 모음을 어떻게 지각하고 범주화하며, 이들이 발음한 한국어 모음을 한국인들이 어떻게 지각하는지 밝히고, 이를 토대로 이집트인 학습자들의 한국어 모음 범주화가 그들의 한국어 모음 지각과 산출에 어떤 영향을 미치는지 밝히는 것을 목적으로 한다. 실험 1에서는 이집트인 학습자가 한국어 모음을 어떻게 지각하는지 알아보기 위해 이집트인 학습자 53명을 대상으로 하여 한국인이 발음한 한국어 자극 단어를 듣고 어느 단어를 들었는지 객관식으로 고르는 과제를 수행하게 하였고, 실험 2에서는 이집트인 학습자들이 발음한 한국어 모음을 한국인들이 어떻게 지각하는지 밝히기 위해 이집트인 학습자 9명이 산출한 자극 단어 117(13개×9명)개를 한국인들에게 들려주고, 어느 단어를 들었는지 객관식으로 고르게 한 다음 모음의 발음이 원어민 수준에 얼마나 근접하는지 5점 척도로 평가하도록 하였다. 실험 결과 이집트어에 존재하지 않는 "새로운" 한국어 모음은 별도의 범주를 쉽게 형성하여 잘 지각된 반면 산출이 잘 되는 새로운 모음도 있었고, 산출에서 어려움을 겪는 모음도 있었다. 반면에 이집트어 음소와 "비슷한" 한국어 음소는 비교적 잘 산출되지만 지각하는 데는 큰 어려움이 있다는 사실도 확인할 수 있었다. 이 연구 결과를 토대로 기존의 음성학습모델(speech learning model)과 지각동화모델(perceptual assimilation model)이 제2언어 학습자들의 제2언어 음성 지각을 잘 설명해 주지만 음성 산출을 설명하는 데 미흡함이 있어 이에 대한 보완이 필요함을 논의했다.
본 연구는 발화속도에 따른 한국어 모음의 음향적 특성에 관한 것으로 보통, 느림. 빠름의 발화속도 변화에 따라 단모음과 이중모음의 반모음 성분과 단모음성분의 지속시간적 특성과 포만트 특성을 살펴보았다. 지속시간은 전체적으로 발화속도가 빨라짐에 따라 짧아지는 경향을 보였으나 포만트는 단모음과 이중모음의 단모음 성분의 경우 큰 차이가 없었고 이중모음의 반모음 성분의 경우는 반모음의 종류에 따라 서로 다른 결과를 보여주었다.
본 연구의 목적은 한국인 학습자들이 어떻게 영어모음을 인지하는지를 알아보고, 언어학습모델(SLM)의 예측처럼 한국어에 없는 새로운 영어모음이 한국어와 비슷한 영어모음보다 습득에 용이한지 살펴보는 것이다. 20명의 한국인 실험참여자들은 6개의 영어모음 /i, ɪ, u, ʊ, ɛ, æ/을 사료로 한 영어-한국어 대응 테스트와 영어 모음 판별 테스트에 참여하였다. 영어-한국어 대응 테스트의 결과 대부분의 학생들이 음향적으로 구분되어있는 영어모음 /i/-/ɪ/, /u/-/ʊ/를 각각 하나의 한국어모음인 /이/와 /우/로 대응하여 인지하는 것을 보여주었다. 또한 영어모음 /ɛ/를 한국어모음 /에/와 /애/로 대응하여 인지하였고, 영어모음 /æ/도 마찬가지로 한국어모음 /에/와 /애/로 혼용하여 대응하는 패턴을 보여줌으로써 한국인 영어학습자들이 영어 모음쌍 /i-ɪ/, /u-ʊ/, /ɛ-æ/을 인지하기 어려울 것으로 예측되었다. 영어모음 판별테스트에서는 새로운 음소로 분류된 영어모음 /ɪ, ʊ, æ/의 판별 정확도(ɪ: 81.3%, ʊ: 62.5%, æ: 60.0%)가 비슷한 음소로 분류된 영어모음 /i, u, ɛ/의 판별 정확도(i: 28,8%, u: 28.8%, ɛ: 32.4%)보다 유의하게 높아서 SLM의 예측대로 새로운 음소가 습득하기 쉽다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 비슷한 음소로 분류된 영어모음들의 판별 정확도가 새로운 음소에서의 판별 정확도보다도 현저히 낮은 수치를 보여준 것을 과일반화로 설명하였는데, L2 학습자가 새로운 모음 범주를 습득하는 과정에서 비슷한 L2 소리를 새로운 L2 소리로 과도하게 대치한 현상이다. 본 연구결과를 바탕으로 교육적인 함의점도 제시되었다.
이 글은 현대 한국어의 모음 음가를 음성학적으로 기술한다. 여기서 한국어란 서울 지역을 근거로 하는 표준말을 뜻한다. 한국어 모음의 소리값을 기술하는 과정에서 일부 방언 및 외국어의 음가와 비교 설명하는 일이 있으므로 이들 방언이나 외국어와 한국 표준말의 소리 차이를 이해하는 데도 도움이 될 것이다. 이 글의 본문은 "음성 반풀어 쓰기"로 적는다. "반풀어 쓰기"란 받침을 아래에 두지 않고 오른쪽 옆으로 적는 것을 말하며 "음성"이란 맞춤법을 따르지 않고 한글 글자를 음성기호로 활용하여 소리나는 대로 적는 법을 뜻한다. 그러므로 각 모음 기호마다 올바른 소리값을 주면서 음성 반풀어 쓰기로 적은 본문을 읽는다면 틀림없이 한국 표준 발음을 하게 될 것이다. 본문에서 긴소리는 같은 글자를 두 번 겹쳐서 나타냈다.
이 연구는 폴란드어의 음성. 음운 체계를 조음 음성학에 기초를 두어 살펴보고, 한국어의 음성. 음운과 대조한다 모음은 한국어가 많고, 자음은 폴란드어가 더 많다. 한국인이 구별하기 힘든 모음 /i/와 /y/의 차이점과 슬라브어에서 유일하게 폴란드어에만 있는 비모음을 알아보고, 한국어에 없는 자음 $/\'{3}/$와, 중설연구개음 $/\'{k},\;\'{g},\;\'{s},\;\'{z},\;\'{c},\;\'{3},\;\'{n}/$과 기본적으로 자음에서 일어나는 음운 규칙들을 살펴본다. 모음 변화는 형태론과 연관지어 살펴보아야 하므로 여기에서는 제외한다. 폴란드어와 한국어의 음성. 음운 대조는 첫째, 모음과 자음 분절음의 대조, 둘째, 음운 현상의 대조, 셋째, 음절구조상의 대조로 분류하고, 분절음의 대조에 초점을 두고 조음표상에 대조를 이음과 함께 표시한다.
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.
정보검색분야의 여러 기술들을 연구하고 이 결과들을 실험 평가하기 위해서는 모든 연구자들이 공동으로 사용할 수 있는 시험용 데이터 모음(Test Data Collection)이 필요하다. 외국에서는 이미 오래전부터 각 분야별 시험용 데이터 모음들을 준비하여 검색시스팀의 개발 및 객관적인 성능평가에 이용하여 왔는데 국내에서는 아직까지 이러한 시험용 데이터 모음이 개발되지 못한 실정이다. 본 연구는 한국어 정보검색 기술연구 활성화에 기여하기 위하여 한국어정보검색 기술 연구결과의 성능평가에 공동으로 활용할 수 있는 국내 최초의 시험용 데이터 모음인 KTSET을 개발하였다. KTSET은 정보과학회와 정보관리학회지의 논문지 및 학술대회 논문집으로부터 추출된 1,053개의 논문과 이를 검색대상으로 한 50개의 자연어질의어로 구성되었으며 대상문서들과 질의어 각각에 대한 색인결과와 질의어와 대상문서들간의 적합도 정보를 제공한다.
본 논문의 목적은 한국어 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음의 영어 모음 발음에 대한 영향을 연구하는데 있다. 데이터 자료는 한국인의 영어 발음 음성 코퍼스(Korean-Spoken English Corpus, K-SEC)를 활용하였다. 이중 일곱 개의 한국어 단모음이 포함된 단어와 열 개의 영어 단모음이 포함된 단어가 선정되어 분석되었다. 선정된 자료는 외국 거주 경험이 없는 성인 남성 표준어 화자와 경상 지역 방언 화자에 의해 발화되었다. 녹음된 코퍼스 자료의 포먼트 주파수는 음성 분석 프로그램인 Praat에서 제공하는 스펙트로그램을 통해 측정되었다. 녹음된 자료들은 포먼트 구역 그래프로 나타내어 분석되었다. 결과에 의하면, 한국어와 영어 모음의 발화에서 경상 지역 방언 화자가 강한 후설성을 보인 반면에 표준어 화자는 비교적 전설성이 강하게 나타났다. 또한, 표준어와 경상 지역 방언의 한국어 모음 발음 차이 (/으/, /어/)는 대치되는 영어 모음 발음(/ə/, /ʊ/)의 조음 방식에 영향을 미쳤다. 지역 방언의 사용과 무관한 한국인의 일반적인 모음 발음 특징은 영어 원어민 화자보다 조음 구역이 좁다는 것이다. 이에 한국인은 전반적으로 긴장 모음과 이완 모음을 구별하는 데 어려움이 있지만, 영어 원어민 화자는 모음 조음에 명확한 구분이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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