지우

2. 서론 (Introduction)

2.1 연구 배경 및 필요성

한국어는 다양한 자음과 모음의 발음 체계를 가지며, 특히 외국인 학습자들에게는 발음의 정확성이 한국어 학습의 주요 장애물로 작용한다(이금희, 2020)[i]. 발음 오류가 지속될 경우 학습자의 언어 습득 및 의사소통 능력에 큰 영향을 미칠 수 있어 정확한 발음 교정 시스템이 요구된다. 그러나 기존 ASR 기술은 원어민 발화 데이터를 주로 학습하였기에 외국인의 비표준적인 발음이나 억양을 제대로 반영하지 못하는 문제점이 있다(Radford et al., 2022)[ii].

또한, 한국어는 다양한 상황과 감정 상태를 구체적으로 표현할 수 있는 풍부하고 섬세한 어휘 체계를 가지고 있어, 상황에 맞는 적절한 단어 선택이 중요하다. 하지만 이와 같은 다양한 어휘의 존재는 외국인 학습자들이 정확하고 자연스러운 표현을 선택하여 사용하는 데에 큰 어려움을 겪게 하는 요인으로 작용한다. 실제로 한국어 학습자의 오류 유형 중 어휘 오류가 전체 오류의 28.3%를 차지하며, 이는 학습자들이 한국어 어휘 사용에 많은 어려움을 겪고 있음을 구체적으로 나타낸다(국립국어원, 2023)[iii]. 따라서 이러한 어휘 선택의 어려움을 극복하고, 의사소통의 정확성과 유창성을 높이기 위해 상황과 맥락에 적합한 어휘 사용을 지원하는 맞춤형 시스템의 개발이 필요하다.

2.2 문제 정의

기존의 음성 인식 시스템에서 외국인의 한국어 발음 인식이 어려운 이유는 다음과 같다:

• 외국인 발화 데이터의 절대적 부족
• 다양한 모국어 배경에서 기인한 발음 오류 패턴 미반영
• 발화자의 습관, 톤, 억양과 같은 음성 특성을 고려한 화자 식별 시스템의 미흡

본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 외국인의 발음 특성을 적극적으로 반영한 음성 인식 시스템 개발을 목표로 한다.

2.3 연구 목표 및 기여점

본 연구의 구체적인 목표 및 기여점은 다음과 같다:

• 외국인의 한국어 발화 데이터를 활용한 Whisper와 Wav2vec 2.0 모델의 파인튜닝 수행
• 화자 식별을 위한 추가적인 파인튜닝을 통한 정확도 향상
• 사용자 감정 및 상황 분석을 통한 문맥 기반 단어 추천 시스템 구축

[i] 이금희 - 외국인 한국어 학습자의 발음 오류 분석 - https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09365914

[ii] Radford et al. - Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - https://arxiv.org/abs/2212.04356

[iii] 국립국어원 - 한국어 학습자의 어휘 오류 분석 - https://www.korean.go.kr/front/board/boardStandardView.do?b_seq=162&board_id=4&mn_id=17