• 아동학회지
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• 제25권5호
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• pp.163-178
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• 2004

The hypothesis was tested that children whose families differ in socioeconomic status(SES) and educational level differ in their rates of productive language development because they have different language-learning experiences. Naturalistic interaction between mothers and their children was video taped. Transcripts of these interactions provided the basis for estimating the growth in children's productive vocabularies and properties of maternal speech. The sixty children from age 1 to 3 were selected in Yanji, China. The results show that the high educated mothers' children grew more than the low educated mothers' children in their mean length of utterances. Properties of maternal speech that differed as a function of mother's educational level fully accounted for this difference. Implications of these findings for mechanisms of environmental influence on child development are discussed.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.57-78
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• 2017

본 연구는 내용분석 방법을 활용하여 대통령 연설기록에 나타난 역대 대통령의 중심가치를 파악하고 각 정부의 정책 방향성을 거시적인 측면에서 살펴보고자 한다. 이를 위해 대통령기록관에서 제공하는 연설기록들을 수집하고, 중심 단어를 비교 분석하였다. 대통령 연설문은 대통령의 문제해결능력과 의식지향을 파악하는데 적합한 기록이다. 특히 본 연구에서의 주요 연구대상으로는 대통령의 생각을 잘 반영하는 기록인 '성명/담화문'을 선정, 역대 대통령들 간의 비교를 위해 수집 건수가 많은 '외교/통상' 분야를 중심으로 단어 빈도분석 및 언어 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과로 역대 대통령들은 외교적으로 발생한 문제에 대하여 평화적 해결과 협력을 기본적으로 추구하며, 더불어 외교/통상 분야에서는 경제정책을 중점적으로 추진하였음을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제39권2호
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• pp.63-68
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• 2018

In modern society, speech recognition technology is emerging as an important technology for identification in electronic commerce, forensics, law enforcement, and other systems. In this study, we aim to develop an age classification algorithm for extracting only MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) expressing the characteristics of speech in Korean and applying it to deep learning technology. The algorithm for extracting the 13th order MFCC from Korean data and constructing a data set, and using the artificial intelligence algorithm, deep artificial neural network, to classify males in their 20s, 30s, and 50s, and females in their 20s, 40s, and 50s. finally, our model confirmed the classification accuracy of 78.6% and 71.9% for males and females, respectively.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.249-258
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• 2019

보건의료서비스는 장애인을 포함한 국민의 건강을 위해 제공되는 가장 기초적인 사회제도이다. 그러나 언어장애가 있는 사람 중 언어치료 이용여부에 따른 보건의료서비스의 차이를 알아본 연구는 미흡하였다. 본 연구는 언어장애가 있는 장애인을 대상으로 언어치료 이용여부에 따른 특성과 보건의료서비스의 인식을 비교하고자 하였다. 연구자는 2017년 장애인 실태조사의 원시자료를 이용하여 언어장애를 가진 사람 229명을 선정하였다. 이 중 언어치료를 이용하는 자와 이용하지 않는 자를 구분하여 그들의 특성(사회인구학적 특성, 장애특성)과 보건의료서비스 인식(미충족 의료, 정부 또는 사회에서 강화해야할 보건의료 서비스)을 비교하였다. 229명의 언어장애가 있는 사람 중 언어치료를 이용하고 있는 사람은 37명(16.2%)이었다. 언어치료 이용자는 비이용자와 비교하여 나이가 젊었고, 미취학인 아동이 많았으며, 월평균 총 가구 소득이 높았으며, 장애등록유형에서 지적장애와 자폐성장애가 더 높은 비중을 차지했다. 언어치료 이용자는 비이용자에 비해 미충족 의료 경험의 비율이 낮았다. 미충족 의료 이유에서 언어치료 비이용자 49명의 분포를 살펴보면 '경제적인 이유'와 '의사소통에 어려움'이 13명(6.8%)과 12명(6.3%)로 1순위와 2순위를 차지하였다. 언어치료 비이용자와 이용자 모두는 정부(사회)에서 강화해야 할 보건의료서비스로 '장애관리'를 요구하였다. 본 연구의 결과는 언어장애가 있는 사람의 언어치료 이용의 장벽을 낮추기 위해서 보건의료서비스의 접근성을 증대시킬 필요가 있음을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제32권3호
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• pp.269-278
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• 2013

국가기록원의 음성 기록물은 우리나라의 근현대사를 담은 중요한 기록물이다. 하지만 아날로그로 녹음된 방식은 시간이 지남에 따라 손실을 피할 수 없어 디지털로 변환하여 관리 및 서비스할 필요성이 있다. 그에 따라 왜곡이 발생한 부분에 대해 본래의 정보를 복원하는 작업은 매우 중요하며, 본 논문은 음성 기록물의 훼손 종류에 따라 4가지의 카테고리로 분류하고 음량, 정상 잡음, 돌발 잡음에 맞는 복원 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 음량은 음성 존재구간에 대해서 -26 dBov로 조정했고 SNR은 10 dB이상 상승하였다. 특히 기존에는 음성이 훼손된 부분을 순차적으로 청취하여 개별적으로 문제를 해결해야 했기 때문에 방대한 자료를 복원하기는 불가능 했지만 자동 복원 알고리즘을 도입하여 보다 효율적인 방식으로 복원할 수 있게 되었다.

• 보건의료산업학회지
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• 제6권2호
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• pp.141-150
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• 2012

The purpose of this study to know the effects of craft programmes on the visual perceptual development of the children with developmental disabilities. Sixty children were diagnosed with developmental disabilities. They divided into two groups that were the experimental group and control group. The children were subjected at K-Rehabilitation Center and C-child Care Center in Gyeong-Ju for 6 weeks from Feb to Apr (twice a seek, total 12 times) in 2011. The development programmes for the children disabilities are based on occupational therapy, physical therapy, and speech therapy. The intervention of experimental group included occupational therapy based on the craft programmes, physical therapy, and speech therapy. The one of control group included occupational therapy based on function, physical therapy, and speech therapy. The MVPT-3 and K-DTVP-2 were done before and after the therapy to compare visual perceptual development ability and to know the results of the test. Results were as follow: First, there were significant differences of MVPT-3 score before and after the therapy. Second, there were significant differences of K-DTVP-2 score before and after the therapy. The results mean the craft programmes had a positive effect on the visual perceptual development of the children with developmental disabilities.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.103-108
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• 2021

Knowledge graph is a technology that improves search results by using semantic information based on various resources. Therefore, due to these advantages, the knowledge graph is being defined as one of the core research technologies to provide AI-based services recently. However, in the case of the knowledge graph, since the form of knowledge collected from various service domains is defined as plain text, it is very important to be able to analyze the text and understand its meaning. Recently, various lexical dictionaries have been proposed together with the knowledge graph, but since most lexical dictionaries are defined in a language other than Korean, there is a problem in that the corresponding language dictionary cannot be used when providing a Korean knowledge service. To solve this problem, this paper proposes an ontology based on the parts of speech of Korean. The proposed ontology uses 9 parts of speech in Korean to enable the interpretation of words and their semantic meaning through a semantic connection between word class and word class. We also studied various scenarios to apply the proposed ontology to vehicle services.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.288-293
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• 2011

To resolve ambiguities in speech act classification, various machine learning models have been proposed over the past 10 years. In this paper, we review these machine learning models and present the results of experimental comparison of three representative models, namely the decision tree, the support vector machine (SVM), and the maximum entropy model (MEM). In experiments with a goal-oriented dialogue corpus in the schedule management domain, we found that the MEM has lighter hardware requirements, whereas the SVM has better performance characteristics.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.377-382
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• 2012

본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.

• 대한구순구개열학회지
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• 제3권2호
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• pp.61-66
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• 2000

General characteristics of speech in deft palate patients are hypemasality and articulation disorder, which are affected by velopharyngeal inadequacy(VPI). 17 subjects with a chief complaint of 'nasal sounds and inaccurate pronunciation' underwent a speech-language evaluation before and after pharyngoplasty. Hypemasality and obligatory articulation errors were improved but compensatory articulation errors remained after pharyngoplasty. Above mentioned results indicate that resonance may be normal or improved following successful surgical management of VPI but, compensatory articulation errors will still persist. The separate recognition of hypemasality, compensatory and obligatory articulation errors in deft palate patients is important in determining the timing of therapy and selection of appropriate targets in therapy.