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문제 정의
- 본 연구는 낭독체 발화를 주로 연구한 선행 연구들과 달리 한국어 자연발화 음성의 파열음을 대상으로 성대진동 개시시간과 이에 영향을 미치는 다양한 요인들을 살펴보았고, 이를 통해 자연발화 구어체의 특성에 더 가까이 다가가는 계기가 되었다고 생각한다.
- 본 연구에서는 최근에 구축된 [11]의 한국어 자연발화 음성 코퍼스인 서울 코퍼스의 20 대 남성 5 명의 발화를 분석대상으로 하여, 자연발화 한국어 음성에서 평음, 경음, 격음의 9 개 파열음들이 여러 요인에 따라 어떠한 양상을 보이는지 살펴보고, 유사한 자연발화 음성인 영어의 벅아이 코퍼스에서의 연구 [5] 와 비교하여 유사점과 차이점을 알아보고자 한다.
- 이번에는 VOT 값에 영향을 미치는 것으로 알려져 있는 여러 요인을 살펴보고자 한다. 살펴볼 요인은, 파열음의 조음 위치와 조음 방법, 화자, 어절 내 위치, 후행 모음의 종류, 발화 속도 등이다.
제안 방법
- VOT 값과 발화 속도 등 수치로 표시할 수 있는 값들은 표를 통하여 평균 및 표준편차 등의 기술통계량을 제시하였고 필요에 따라 히스토그램, 박스 플롯, 상호 작용 플롯, 산점도 등을 이용하여 분포 경향을 나타내었다. VOT 값에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대한 분석에는 통계 프로그램인 알 스튜디오([13])를 이용하여 반복측정 일원 분산분석 및 사후분석과 단순 선형 회귀 분석을 시행하였다.
- VOT 측정은 프랏 스크립트가 해당 파열음을 찾아 편집창을 띄워 주면 수동으로 측정하였다. 즉, 개방파열 순간부터 성대진동 지점까지를 찾아 마우스로 끌어 놓으면 <그림 2>에서처럼 VOT 구간이 표시된다.
- 따라서 후행 모음 중 고모음인 “이, 우, 오”와 저모음인 “아”를 따로 비교하여 에 나타내었다.
- 본 연구에서는 한국어 자연발화 음성 코퍼스인 서울 코퍼스의 20대 남성 5명의 자료를 바탕으로, 한국어 평음, 격음, 경음 등 9개 파열음의 성대진동 개시시간을 조음 위치 및 조음 방법, 화자, 어절 내 위치, 후행 모음의 종류, 발화 속도 등의 요인의 관점에서 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 한국어 평음 VOT의 양수 구간과 [5]의 벅아이 코퍼스 무성 파열음의 VOT를 의 아래 부분에 비교하였고, 히스토그램과 박스 플롯을 에 나타내었다.
대상 데이터
- VOT 측정 대상이 된 파열음은 프랏 스크립트를 작성하여 선별하였다. 서울 코퍼스에는 본 논문의 분석 대상이 된 파열음보다 훨씬 많은 수의 파열음이 존재하지만, <표 1>에서 보듯이 각 화자별로 대체로 1천여 개의 파열음이 할당되도록 하였으며, 후행 모음이나 파열음의 종류별로 고르게 배분되도록 하였다.
- 본 연구에는 이들 중에서 20 대 남성 화자 5 명을 선택하여 분석 대상으로 삼았으며 이들의 화자번호는 s11 부터 s15 까지이다. 한국어 파열음인 평음 “ㅂ, ㄷ, ㄱ”, 격음 “ㅍ, ㅌ, ㅋ”, 경음 “ㅃ, ㄸ, ㄲ”의 9 개 자음을 VOT 측정 대상으로 삼았다.
- 로그 파일에 저장할 때에 VOT 값 말고도 화자 번호, 후행 모음, 발화 속도, 어절 내 위치 등 다양한 요인들을 자동으로 찾아내어 기록하게 된다. 여기서 발화 속도는 파열음을 중심으로 좌우 총 세 어절이 존재하는 경우에만 계산하였고, 발화 속도가 존재하는 경우에만 분석 대상으로 삼았다.
- 서울 코퍼스는 영어 벅아이 코퍼스를 벤치마크하여 구축된 자연발화 음성 코퍼스로서 현재 연구용으로 무료 배포되고 있다. 총 40명의 화자로 구성되어 있으며, 연령별로 10대, 20대, 30대, 40대의 서울 지역 화자 각각 10명씩 구성되어 있으며, 성별로 남녀 각 5명씩 구성되어 있다. 각 화자당 대략 1시간 정도의 분량으로 총 40시간의 분량이다.
- 한국어 파열음인 평음 “ㅂ, ㄷ, ㄱ”, 격음 “ㅍ, ㅌ, ㅋ”, 경음 “ㅃ, ㄸ, ㄲ”의 9 개 자음을 VOT 측정 대상으로 삼았다.
데이터처리
- VOT 값과 발화 속도 등 수치로 표시할 수 있는 값들은 표를 통하여 평균 및 표준편차 등의 기술통계량을 제시하였고 필요에 따라 히스토그램, 박스 플롯, 상호 작용 플롯, 산점도 등을 이용하여 분포 경향을 나타내었다. VOT 값에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대한 분석에는 통계 프로그램인 알 스튜디오([13])를 이용하여 반복측정 일원 분산분석 및 사후분석과 단순 선형 회귀 분석을 시행하였다. 유의성은 사후분석의 경우 * 기호를 하나 이용하여 95% 신뢰구간에서의 유의성을 나타내었고, 기호가 두 개인 ** 경우 99%, 기호가 세 개인 *** 경우 99.
- 다음으로 어절 내 위치, 즉 파열음이 어두에 위치하느냐 어중에 위치하느냐가 VOT에 미치는 영향을 t-검정을 실시하였다. 데이터의 분포가 비정규분포를 이루고 있으므로 비모수 검정 방법인 Welch t-검정을 실시한 결과 t(5334.
- 마지막으로 발화 속도가 미치는 영향을 살펴보기 위하여 단순 선형 회귀분석을 실시하였고 회귀선과 산점도를 에 나타내었다.
- 우선 조음 위치가 VOT에 미치는 영향을 알아보기 위하여 반복측정 일원 분산분석을 실시하였으며, F(2,8)=19.21(***)로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사후분석 결과는 치경음과 연구개음 사이에만 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다.
- 이번에는 파열음의 종류별로 발화 속도(음절수/초)의 영향을 살펴보기 위하여 단순 선형 회귀분석을 실시하여 에 나타내었다.
- 조음 위치와 조음 방법의 두 요소 사이에 상호작용을 알아보기 위하여 반복측정 이원 분산분석을 실시하였으며 F(4,16)=28.04(***)로 상호작용이 있는 것으로 나타났다. <그림 8>의 상호작용 플롯을 보면, 조음 방법에 있어서 전체적으로 격음이 VOT가 가장 크고 경음과 평음의 순서로 작아지고 있다.
- 파열음 후행 모음별로 VOT 값에 차이가 있는지 알아보기 위하여 반복측정 일원 분산분석을 시행하였다. 유의미한 차이가 있는 파열음은 “ㄸ, ㄱ”밖에 없었고, 이들에 대해 사후분석을 실시한 결과, “ㄸ”의 경우에는 “우-오, 우-아” 사이에 유의미한 차이가 있었고, “ㄱ”의 경우에는 “이-우, 이-오, 이-아” 사이에 차이가 있는 것으로 나타나서 영어의 경우와는 다른 양상을 보였다.
- 후행 모음의 종류가 미치는 영향을 알아보기 위하여 반복측정 일원 분산분석을 실시하였고 그 결과 F(6,24)=6.677(***)로 유의미한 영향을 확인하였다. 파열음별 후행 모음에 따른 박스 플롯은 <그림 13>에, 사후분석 결과는 <표 4>에 나타내었다.
성능/효과
- 각 격음에 대하여 비모수 t-검정을 실시한 결과 “ㅍ”에 대하여는 t(157.057)=3.7135(*), “ㅌ”은 t(150.32)=4.5574(*), “ㅋ”은 t(163.235)=3.4376(*)로 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 평음의 경우 모음 사이에 있을 때는 주로 음의 VOT 값을 갖고 그렇지 않을 경우에는 양의 VOT 값을 갖는 등 두 개의 영역을 나타내었다. 격음은 경음에 비하여 상대적으로 큰 값을 나타내었고, 평음의 양의 VOT 구간의 분포 양상은 격음의 구간 및 영어 무성 파열음의 구간과 비슷하게 겹치는 양상을 나타내었다.
- 대체로 조음 위치에 있어서는 연구개음이 가장 큰 VOT 값을 보였고 조음 방법에 있어서는 격음의 VOT가 가장 컸지만, 세부적으로는 그렇지 않은 경우도 존재하였다. 조음 위치와 조음 방법은 화자와도 상호작용을 보여 불규칙적인 양상을 보이는 것으로 나타났다.
- 다음으로 어절 내 위치, 즉 파열음이 어두에 위치하느냐 어중에 위치하느냐가 VOT에 미치는 영향을 t-검정을 실시하였다. 데이터의 분포가 비정규분포를 이루고 있으므로 비모수 검정 방법인 Welch t-검정을 실시한 결과 t(5334.26)=26.1014(*)로 유의미한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 파열음의 종류별로 박스 플롯을 나타내면 <그림 10>과 같다.
- 21(***)로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사후분석 결과는 치경음과 연구개음 사이에만 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 조음 방법의 경우에도 반복측정 일원 분산분석을 실시하였고, F(2,8)=506.
- VOT 값에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대한 분석에는 통계 프로그램인 알 스튜디오([13])를 이용하여 반복측정 일원 분산분석 및 사후분석과 단순 선형 회귀 분석을 시행하였다. 유의성은 사후분석의 경우 * 기호를 하나 이용하여 95% 신뢰구간에서의 유의성을 나타내었고, 기호가 두 개인 ** 경우 99%, 기호가 세 개인 *** 경우 99.9%의 신뢰구간에서 유의성을 나타내는 것으로 하였다.
- 사후분석 결과는 치경음과 연구개음 사이에만 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 조음 방법의 경우에도 반복측정 일원 분산분석을 실시하였고, F(2,8)=506.4(***)로 역시 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사후분석 결과 평음, 격음, 경음의 세 집단 사이에 모두 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
- 대체로 조음 위치에 있어서는 연구개음이 가장 큰 VOT 값을 보였고 조음 방법에 있어서는 격음의 VOT가 가장 컸지만, 세부적으로는 그렇지 않은 경우도 존재하였다. 조음 위치와 조음 방법은 화자와도 상호작용을 보여 불규칙적인 양상을 보이는 것으로 나타났다.
- 파열음의 어절 내 위치에 따른 영향에 있어서는 일부 경음을 제외한 대부분의 경우에, 어두에 위치할 때 VOT 값이 더 큰 것으로 나타났고, 조음 위치 및 화자와의 상호작용도 보여 경음의 경우에는 어중에 위치할 때 값이 더 큰 것으로 나타났다.
- 평음의 양수 구간과 음수 구간에 대하여 각각 평균값과 표준편차를 구하면 <표 3>과 같다. 표에서 보듯이 양의 값 구간에서는 치경음의 VOT값이 가장 작고, 연구개음이 제일 크며, 음의 값 구간에서는 치경음의 절대값이 가장 작고, 양순음이 제일 큰 것을 알 수 있다.
- 후행 모음의 영향에 있어서는 영어의 경우에서와 달리 모음의 고저 요인이 VOT 값에 일관된 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 발화 속도도 또한 두드러진 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
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