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베트남인 한국어 학습자와 한국인의 한국어 겹받침 발음 비교 연구
A Comparative Study on the Pronunciations of Korean and Vietnamese on Korean Syllable Final Double Consonants

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.6 (2022.11)바로가기
  • 페이지
    pp.637-646
  • 저자
    장경남, 유광복
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A421211

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper the comparative study on the pronunciation of Vietnamese learners and Koreans for the Korean syllable final double consonants was performed. For many errors and the suggested teaching methods related to the pronunciation of the Korean syllable final double consonants that were investigated and analyzed through linguistic research the results of this study by using the analysis tools of speech signal processing were confirmed. Thus, we suggest the new educational method in this paper. Using SVM, which is widely used in machine learning of artificial intelligence the pronunciation of Vietnamese learners and that of Koreans were compared. Being able to obtain the decision hyperplane of the SVM means that Vietnamese learners' pronunciation of the Korean syllable final double consonants is quite different from that of Koreans. Otherwise their pronunciation are pretty similar each other. The new teaching method presented in this paper is not only composed of writing and listening but is included things such as the speech signal waveform in the time domain and its corresponding energy that can be visualized to the learners.
한국어
본 논문은 한국어의 겹받침 발음에 대하여 베트남인 한국어 학습자와 한국인을 비교 연구하였다. 언어학적인 연구를 통하여 조사하고 분석한 겹받침 발음에 관한 여러 오류와 제시한 교육 방법에 대하여 공학적 특히 음성 신호 처리의 분석 방법을 활용하여서 이런 연구 결과를 확인하였고 이에 우리는 본 논문에서 새로운 교육 방법을 제시하 였다. 인공지능의 기계 학습에 많이 활용되고 있는 서포팅 벡터 머신 (supporting vector machine, SVM)을 사용하 여서 베트남인 학습자의 발음과 한국인의 발음을 비교하였다. SVM의 초결정 평면을 구할 수 있다는 것은 베트남인 학습자의 겹받침 발음이 한국인의 발음과 차이를 보인다는 것이고, 그 반대라면 발음을 잘하고 있다는 것이다. 본 논 문에서 우리가 제시한 새로운 교육 방법은 쓰기와 듣기로만 구성하는 것이 아닌 음성 신호의 시간 영역에서 파형과 그것에 대응하는 신호의 에너지 등과 같은 피교육자에게 보일 수 있는 것들을 포함하는 효율적인 발음 교육 방법이다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 음성신호 파라미터
1. 자기 상관 함수 (Autocorrelation Function-ACF)
2. 포먼트 주파수 (Formant Frequencies)
3. 서포팅 벡터 머신 (Supporting Vector Machine)
Ⅲ. 데이터와 시뮬레이션
1. 데이터 (Data)
2. 모의실험 (Simulation)
Ⅳ. 모의실험 결과 (Simulation Results)
Ⅴ. 결론
References

키워드

초결정 평면 한국어 겹받침 음성신호처리 서포팅 벡터 머신 (SVM) 파형과 에너지 Decision Hyperplane Korean Syllable Final Double Consonants Speech Signal Processing Supporting Vector Machine (SVM) Waveform and Energy

저자

  • 장경남 [ Kyungnam Jang | 정회원, 숭실대학교 국어국문학과 교수 ] 제1저자
  • 유광복 [ Kwang-Bock You | 정회원, 숭실대학교 전자정보공학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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