• 말소리와 음성과학
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• 제2권4호
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• pp.223-228
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• 2010

This study investigated the closed quotient and other voice quality parameters using electroglottography (EGG) in sustaining the vowel /a/ and reading a sentence at the comfortable pitch and loudness in healthy Korean adults. Seventy two healthy adults (36 men, 36 women) aged 20~40 years were included in the study. The tasks were recorded and analyzed using Lx Speech Studio. In vowel sustaining task, closed quotient (Qx), fundamental frequency (Fx), sound pressure level (SPL), Jitter, and Shimmer were measured. In sentence reading task, closed quotient (DQx), fundamental frequency (DFx), and sound pressure level (DAx) were measured. The sex effects were observed on Qx, Fx, Shimmer, DQx, and DFx. Men had significantly higher Qx and DQx than women, but had significantly lower Shimmer than women. However, there was no sex effect on Jitter. The task effects on Qx and SPL as well as DQx and DAx were also assessed. Qx and SPL were significantly higher than DQx and DAx in both gender. This study showed that the closed quotients in both vowel sustaining and sentence reading tasks were significantly related to other voice quality parameters. Therefore, clinicians and researchers should describe the voice quality parameters like fundamental frequency, sound pressure level, Jitter, Shimmer, and so on when reporting closed quotients using EGG.

• 영어어문교육
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• 제18권2호
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• pp.67-84
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• 2012

The present study investigated the effect of sentence translation as a production task on short-term and long-term retention of foreign vocabulary. 87 EFL university students at a beginning level, enrolled in reading class participated in the study. The study compared the performance of three groups on vocabulary recall: (1) Control group, (2) Translation group, and (3) Copy group. During the treatment sessions, translation group translated L1 sentences into English, while copy group simply copied given English sentences with each target word. Results of the immediate test were collected each week from week 2 to week 5 and analyzed by one-way ANOVA. Results revealed that regarding short-term vocabulary retention, participants in rote-copy condition outperformed those in translation group. Four weeks later a delayed test was administered to measure long-term vocabulary retention. In contrast, the results of two-way repeated measures ANOVA showed that long-term vocabulary retention of translation group was significantly greater than copy group. The findings suggest that although sentence translation is rather challenging to low-level learners, it may facilitate long-term retention of new vocabulary given the more elaborate and deeper processing the task entails.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.167-176
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• 2024

Lip-reading is the task of inferring the speaker's utterance from silent video based on learning of lip movements. It is very challenging due to the inherent ambiguities present in the lip movement such as different characters that produce the same lip appearances. Recent advances in deep learning models such as Transformer and Temporal Convolutional Network have led to improve the performance of lip-reading. However, most previous works deal with English lip-reading which has limitations in directly applying to Korean lip-reading, and moreover, there is no a large scale Korean lip-reading dataset. In this paper, we introduce the first large-scale Korean lip-reading dataset with more than 120 k utterances collected from TV broadcasts containing news, documentary and drama. We also present a preprocessing method which uniformly extracts a facial region of interest and propose a transformer-based model based on grapheme unit for sentence-level Korean lip-reading. We demonstrate that our dataset and model are appropriate for Korean lip-reading through statistics of the dataset and experimental results.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권2호
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• pp.127-139
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• 2005

In this paper I investigate whether Korean-speaking children know the basic meaning of reciprocal anaphors like each other. I further examine whether they have knowledge of subtle differences in the interpretations of such anaphors depending on the two types of verbs. Fiengo and Lasnik (1973) pointed out a contrast between reciprocal sentences with active verbs and stative verbs. For example, a sentence with an active verb like The men in the room are hitting each other, has both a strong reciprocal reading (i.e., everyone of them in the room is hitting every other one) and a weak reciprocal reading (i.e., certain pairs of men are not engaged in the action of hitting each other). In contrast, a sentence with a stative verb like The men in the room know each other allows only a strong reciprocal reading (i.e., everyone of them know every other one). 16 Korean children and 15 Korean adults were tested using the Truth Value Judgment Task methodology. The results of the present study show that like English children, Korean children know the meaning of reciprocal anaphor, and that they also know the semantic difference of reciprocal sentences with active and stative verbs. Therefore, the present study strongly supports the claim that the semantic distinction of reciprocal sentences with active and stative verbs may be universal, and that children's ability of this semantic distinction might be innately given.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.270-272
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• 2018

본 연구에서는 질의-본문 간 문장 비교 정보가 reading comprehension task 의 성능 향상에 도움이 되는지를 확인해 보았다. 기존의 reading comprehension 방법론이 질의-본문 간 의미 비교정보를 활용하지만, 본문 전체를 대상으로 한 비교이기 때문에 문장 단위의 정보가 활용되지 못하는 단점이 있었다. 실험에 사용한 데이터는 대표적인 RC 데이터 중 하나인 NewsQA[5] 를 이용하였으며, 질의-본문 문장 간 비교를 통한 성능 향상의 잠재력을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.91-98
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• 2020

근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제15권3호
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• pp.25-33
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• 2004

이 연구는 대명사의 통사단서인 수단서와 성별단서가 참조해결에 미치는 효과를 다양한 과제에서 수렴적으로 관찰하였다. 실험 1은 자율조절 문장읽기과제와 어휘판단과제를 실시하였다. 복수 대명사는 단수 대명사에 비해서 읽기시간이 빨랐으며, 단수 대명사는 성별단서가 명료한 조건이 애매한 조건보다 읽기시간이 빨랐다. 실험 2는 실험글을 RSVP(rapid serial visual presentation)로 제시한 다음 선행어의 어휘판단과제를 실시하였다. 단수 대명사와 복수 대명사의 어휘판단시간은 통계적인 차이는 없었고, 단수 대명사는 성별단서가 명료한 조건이 애매한 조건보다 어휘판단시간이 발랐다. 대명사의 통사 단서는 참조해결의 과정에 강력한 영향을 미치는 제약임이 수렴적으로 확인되었다.

• 인지과학
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• 제23권4호
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• pp.487-515
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• 2012

본 연구의 목적은 다양한 방식으로 개개인의 인지능력을 측정하고 문단 이해 능력을 살펴보는 것을 통해 문단이해에 영향을 미치는 인지정보처리 기제를 살펴보는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 어휘판단 과제와 형태비교 과제를 사용하여 하위 인지능력을 측정하였고 숫자폭 과제, 작업폭 과제와 읽기폭 과제를 통하여 작업기억의 개인차를 측정하였다. 또한 논리적으로 유효한 추론과 유효하지 않은 추론의 처리 속도와 정확도를 살펴보는 것을 통해 고차 인지능력을 측정하였다. 문단이해 능력을 측정하기 위해서는 목표 문장 앞에 원인 문장이 있는 경우와 그렇지 않은 경우에 실험참여자들의 문장의 읽기 속도와 정확도를 측정하였다. 구조 모형을 통해 문단이해에 영향을 미치는 요인들을 살펴본 결과 하위 인지처리의 속도는 고차 인지처리의 속도와 상관이 있고 하위 인지처리의 정확도는 고차인지 처리의 정확도와 상관이 있었으나 고차 인지처리와 하위 인지처리에서 모두 속도와 정확도간의 상관은 나타나지 않았다. 또한 작업기억은 고차 인지처리 및 하위 인지처리의 정확도와는 상관이 있었으나 인지처리의 속도와는 상관이 없었다. 보다 중요하게 문단이해의 속도에는 하위 인지처리의 속도만이 영향을 미쳤지만 문단이해의 정확도에는 작업기억과 고차인지처리 기제가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 문단이해의 속도는 문단이해의 정확도에 영향을 미치지 않았다.

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.771-781
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• 2019

We propose the VS³-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS³-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS³-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.81-88
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• 2022

대학수학능력시험 국어 과목에서 중요한 비중을 차지하는 독서 영역의 주된 교육 목표는 주어진 지문을 온전히 이해할 수 있는가를 평가하는 데에 있다. 따라서 해당 지문에 포함된 질의를 주어진 지문만으로 풀이할 수 있는지는 해당 영역의 교육 목표와 관련이 깊다. 본 연구에서는 처음으로, 교육학 분야와 딥러닝을 접목하여 이러한 교육 목표가 실제로도 타당하게 실현 가능한지를 입증하고자 한다. 대학수학능력시험의 독서 영역의 개별지문과 그에 수반된 다수의 문장 쌍(sentence pair)을 정제하여 추출하고, 해당 문장 쌍을 주어진 지문에 비추어 적절하거나(T), 적절하지 않은지(F)를 판단하는 이진 분류 태스크(binary classification task)에 적용하여 평가하고자 한다. 그 결과, F1 스코어 기준 59.2%의 human performance를 뛰어넘는 성능을 62.49%의 KoELECTRA를 비롯한 대부분의 언어 모델에서 확인할 수 있었으며, 또한 데이터 전처리 과정에 변화를 줌으로써 언어 모델의 구조적 한계를 극복할 수 있었다.