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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 원문보기

Journal of the convergence on culture technology : JCCT = 문화기술의 융합, v.8 no.6, 2022년, pp.637 - 646  

장경남 (숭실대학교 국어국문학과) ,  유광복 (숭실대학교 전자정보공학부)

초록
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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 신호처리의 분석 방법을 활용하여서 이런 연구 결과를 확인하였고 이에 우리는 본 논문에서 새로운 교육 방법을 제시하였다. 인공지능기계 학습에 많이 활용되고 있는 서포팅 벡터 머신 (supporting vector machine, SVM)을 사용하여서 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 논문에서 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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 investig...

주제어

참고문헌 (16)

  1. Choe Kyeong-bok and Song ji-young, "A Study on the Pronunciation Errors of Korean Doublefinal Consonants by Vietnamese Learners", The Journal of Korean Language and Literature, vol. 110, pp. 175-203, Sept. 2019. DOI: https://dx.doi.org/10.21793/koreall.2019.110.175 

  2. Lee Mi Young, A Comparative Study of the Actual Pronunciations od Korean, Chinese, Vietnamese and Filipino Groups on Korean Syllable Final Double Consonants and Education methods Master Thesis, Graduate School of Education Kunsan National University Kunsan, Korea, 2016. 

  3. KangEun-jin, Tran Thi Huong, and Cho Chaehyung, "A Study on the Vietnamese Learner's Korean Intonation phonetic research - Focused on University students Learning the Korean language as a foreign language in Vietnam", The Journal of Korean Language and Literature, vol. 36, pp. 191-219, Feb. 2020. DOI: http://doi.org/10.24227/jkll.2020.02.36.191 

  4. Liang Hai-sheng and Bao Juan, "A Study on Korean Final Double Consonants' Teaching Model in China - Focusing on Korean major students at lower grades in four-year undergra duate college", The Journal of Korean Language Education, vol. 12, pp. 71-103, Feb. 2017. 

  5. Kyungnam Jang, Kwang-Bock You, and Hyungwoo Park, "A Study on Correcting Korean Pronunciation Error of Foreign Learners by Using Supporting Vector Machine Algorithm", International Journal of Advanced Culture Technology, Vol. 8, No. 3, pp. 316-324, Sept. 2020. DOI: https://doi.org/10.17703/IJACT.2020.8.3.316 

  6. Ministry of Education, Support Plan for University Innovation in Response to Demographic Changes and the Fourth Industrial Revolution, "Higher Education Policy Office, Ministry of Education, 2019. 

  7. Shinae So, Kang-Hee Lee, and Kwang-Bock You, Ha-Young Lim, Jisu Park, "A Study of Peak Finding Algorithms for the Autocorrelation Function of Speech Signal," The Journal of KSCI, 21 (12), 2016. 

  8. A. M. Kondoz, Digital Speech(Coding for Low Bit Rate Communications Systems), 1st ed, WILEY, 1995. 

  9. K.B You and K.H Lee "A study on splitting lpc synthesis filter", Information Technology Convergence, LNEE, volume 253, pp 1003-1009, Springer, July 2013. 

  10. Jeong-seok Yeom, Kwang-Bock You, and Kyungnam Jang, "A Study on the Emotion Classification of the Speech Signal Using Support Vector Machine", The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences '21-10 Vol.46 No.10, Oct. 2021. DOI: https://doi.org/10.7840/kics.2021.46.10.1741 

  11. Durgesh K. Srivastava and Lekha Bhambhu, "Data classfication using support vector machine", Journal of theoretical and applied information technology", 2005. 

  12. E. Osuna, R. Freund, and F. Girosi, "Support Vector Machines Training and Applications", AI No. 1602, Artificial Intelligence Laboratory, MIT, 1997. 

  13. L.R. Rabiner and R.W. Schafer, Theory and Applications of Digital Speech Processing, 1st Edition, Prentice-Hall, 2011. 

  14. Bachu R.G, Kopparthi S, Adapa B, and Barkana B.D, "Separation of Voiced and Unvoiced using Zero crossing rate and Energy of the Speech Signal", IEEE trans. On ASSP, vol. ASSP-24, pp. 201-212, 2014. 

  15. L.R. Rabiner and R.W. Schafer, Theory and Applications of Digital Speech Processing, 1st Edition, Prentice-Hall, 2011. 

  16. Park, Hyungwoo, "Improvement of Sound Quality of Voice Transmission by Finger." International Journal of Advanced Culture Technolgy, vol. 7, no. 2, IPACT, pp. 218-226, June 2019. DOI: 10.17703/IJACT.2019.7.2.21 

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