인공지능 모델의 자연어 처리 중 음성인식 과정에서의 음운 변동 처리 실험
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 서강대 전자공
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 언어와매체, 프로그래밍, 화법과작문
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등), 언어학(화법.문법)
2026-02-27
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내용 요약
언어와 매체 수업 중 인공지능 관련 영상을 시청하며 인공지능이 동음이의어·다의어 및 음운 변동을 어떻게 인식하는지에 대한 문제의식을 바탕으로 한국어 자연어 처리의 한계를 탐구 주제로 설정함.
한글의 모호성과 교착어 특성을 이론적으로 분석하고 음성 인식 모델(구글 번역기/애플 시리)을 활용해 조음 방법 변화, 조음 위치, 방법 변화, 복합 음운 변동을 조건별로 구분한 음성 인식 실험을 설계, 수행함.
실험 결과 조음 방법만 변하는 경우 인식률이 높았으나 조음 위치와 방법이 모두 변하거나 음운 변동이 중첩될수록 인식률이 감소하고, 사용 빈도가 높은 단어에 편향된 인식 특성을 확인함.
이를 통해 한국어 음성 인식의 한계를 데이터 분포와 형태소 분석 관점에서 비판적으로 분석하고 미등록 단어 처리에서 조사, 어미 기반 맥락 추론의 중요성을 도출한 언어, 인공지능 융합 탐구로 의의가 있음.
탐구 보고서 전문
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