• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2021

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.459-466
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• 2010

자연언어처리는 여러 가지 모호성 문제를 가지는데, 특히 영한기계번역은 번역 과정의 각 단계마다 해결해야 할 모호성 문제를 가진다. 본 논문에서는 실용적인 영한기계번역 시스템의 개발을 목적으로 영어 분석의 효율성을 높이기 위해 영어 단어의 품사 모호성 해소 문제에 초점을 두었다. 기계번역의 효율성 제고를 위해 영한기계번역 시스템에 통합하기 위한 품사결정 모듈은 빠른 시간에 정확한 품사결정을 하면서도 오류를 최소화 하여야 한다. 본 논문에서는 확률적 품사결정 방법을 제안하고 3가지 품사결정 확률 모델을 제시하였다. Penn Treebank 말뭉치로부터의 통계 정보를 이용하여 확률 모델을 구축하였으며 실험을 통해 제안한 품사결정 방법의 정확성과 품사결정에 의한 기계번역 시스템의 효율 향상 정도를 제시하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.45-53
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• 2015

The current study investigated CVCC syllables in spontaneous American English speech to find out whether such syllables are produced as phonological units with a string of segments, showing a hierarchical structure. Transcribed data from the Buckeye Speech Corpus was used for the analysis in this study. The result of the current study showed that the constituents within a CVCC syllable as a phonological unit may have phonetic variations (namely, the final coda may undergo deletion). First, voiceless alveolar stops were the most frequently deleted when they occurred as the second final coda consonants of a CVCC syllable; this deletion may be an intermediate process on the way from the abstract form CVCC (with the rime VCC) to the actual pronunciation CVC (with the rime VC), a production strategy employed by some individual speakers. Second, in the internal structure of the rime, the proportion of deletion of the final coda consonant depended on the frequency of the word rather than on the position of postvocalic consonants on the sonority hierarchy. Finally, the segment following the consonant cluster proved to have an effect on the reduction of that cluster; more precisely, the following contrast was observed between obstruents and non-obstruents, reflecting the effect of sonority: when the segment following the consonant cluster was an obstruent, the proportion of deletion of the final coda consonant was increased. Among these results, the effect of word frequency played a critical role for promoting the deletion of the second coda consonant for clusters in CVCC syllables in spontaneous speech. The current study implies that the structure of syllables as phonological units can vary depending on individual speakers' lexical representation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.213-222
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• 2019

지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.184-186
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• 1999

펜트리뱅크 코퍼스를 기계 번역에서 품사 태깅의 통계 정보 추출에 이용하기 위해서는 펜트리뱅크 코퍼스의 품사 집합과 기계 번역의 품사 집합의 품사 대응이 필요하다. 본 연구는 기계 번역의 품사 태그 집합과 펜트리뱅크의 48개의 품사 태그를 서로 적절히 대응하여 펜트리뱅크 코퍼스의 통계 정보를 이용하는 품사 태깅 시스템을 구축하는데 발생하는 문제점과 그 해결방안을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.154.2-154
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• 2001

This paper presented a adaptation approach based on maximum model distance (MMD) method. This method shares the same framework as they are used for training speech recognizers with abundant training data. The MMD method could adapt to all the models with or without adaptation data. If large amount of adaptation data is available, these methods could gradually approximate the speaker-dependent ones. The approach is evaluated through the phoneme recognition task on the TIMIT corpus. On the speaker adaptation experiments, up to 65.55% phoneme error reduction is achieved. The MMD could reduce phoneme error by 16.91% even when ...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.99.1-99
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• 2001

This paper presented an adaptation approach based on maximum model distance (MMD) method. This method shares the same framework as they are used for training speech recognizers with abundant training data. The MMD method could adapt to all the models with or without adaptation data. If large amount of adaptation data is available, these methods could gradually approximate the speaker-dependent ones. The approach is evaluated through the phoneme recognition task on the TIMIT corpus. On the speaker adaptation experiments, up to 65.55% phoneme error reduction is achieved. The MMD could reduce phoneme error by 16.91% even when only one adaptation utterance is used.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권2호
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• pp.182-187
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• 2014

We propose nonlinear GMM-based transformation functions in an attempt to deal with the over-smoothing effects of linear transformation for voice processing. The proposed methods adopt RBF networks as a local transformation function to overcome the drawbacks of global nonlinear transformation functions. In order to obtain high-quality modifications of speech signals, our voice conversion is implemented using the Harmonic plus Noise Model analysis/synthesis framework. Experimental results are reported on the English corpus, MOCHA-TIMIT.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권2호
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• pp.259-270
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• 2013

A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.