Research · CASP

STT가 버린 것에 무엇이 남아 있는가

음성 인식은 발화를 텍스트로 옮기고 나머지를 버립니다. 버려지는 쪽 — 속도, 멈춤, 리듬, 강세, 불연속 — 에도 정보가 있습니다. CASP는 그 신호를 정량 지표로 변환하는 연구입니다.

무엇이 사라지는가

같은 문장도 어떻게 발화되느냐에 따라 다른 사건이 됩니다. STT를 거치고 나면 그 차이가 남지 않습니다. 텍스트만 보는 시스템은 두 발화를 동일하게 처리합니다.

Pause
멈춤
어디에서 끊었는가. 문장 사이의 멈춤과 단어 사이의 멈춤은 다른 뜻을 갖습니다. 긴 침묵 전후로 발화가 어떻게 달라지는지가 관찰 대상입니다.
Rhythm
리듬
말이 고르게 흐르는가, 끊기는가. 리듬의 붕괴는 평소와의 비교에서만 드러납니다.
Energy
에너지
목소리의 크기와 강세 분포. 급락과 급등은 절대값이 아니라 그 사람의 평소 폭 안에서 판단됩니다.
Transition
전환
구간과 구간 사이에서 일어나는 변화. 단일 시점의 값이 아니라 이동의 크기와 방향이 지표가 됩니다.

Korean

존댓말 체계, 말끝 처리, 억양, 휴지의 위치. 한국어는 발화 방식에 따라 의미와 관계 맥락이 크게 달라지는 언어입니다. 같은 어휘를 쓰고도 전혀 다른 말이 됩니다.

해외 범용 모델을 그대로 적용하면, 한국어 화자의 정상적인 발화 패턴이 이상 신호로 오탐될 수 있습니다. 언어마다 정상 변이의 범위가 다릅니다.

한국어 화자의 파라링귀스틱 정상 변이 범위를 정의한 산업용 표준 데이터셋이 아직 없습니다. 기준값이 없으면 개인의 변화를 측정해도 해석할 수 없습니다.

개인의 변화를 측정하려면 그 사람의 평소를 알아야 하고,
그 평소가 이례적인지 판단하려면 집단의 평소를 알아야 합니다.

개인 기준점(baseline)과 집단 분포(Normal Range)는 역할이 다릅니다. 하나로 섞으면 개인의 고유한 특성이 이상 신호로 잘못 읽힙니다.

반복 측정으로 그 사람의 평소를 세웁니다. 변화는 언제나 자기 자신과의 비교입니다.

권역·연령·성별 단위의 정상 변이 범위입니다. 개인의 지표를 집단 내 상대 위치로 읽을 수 있게 합니다.

한국어 화자의 Normal Range 데이터셋은 현재 구축 중입니다. 권역·연령·성별 분포를 반영한 해석 기준을 마련하는 것을 목표로 합니다.

연구 윤리 및 데이터 보호 준수

CASP 엔진의 모든 데이터 수집 및 표본 연구는 엄격한 연구 윤리와 개인정보보호법을 준수하여 진행됩니다.

사전 동의 (Informed Consent): 연구 참여자에게 데이터 수집 목적과 범위를 명확히 고지하고 명시적 동의를 받습니다.
민감 정보 분리: 건강 상태, 스트레스 등 민감 정보가 포함될 수 있는 음성 데이터는 일반 개인정보와 분리하여 처리됩니다.
즉각적 익명화: 수집된 음성은 의미 내용(STT)을 버리고 순수 파라링귀스틱 신호(수치 데이터)로만 변환·저장되며, 역추적이 불가능하도록 익명화됩니다.

발화 지표만으로는 그 값이 무엇을 뜻하는지 정렬할 수 없습니다. Protocol v1은 구조화 성향이라는 인지 축을 먼저 세우고, 음성 지표와의 관계를 검증 가능한 형태로 정리했습니다.

Simon Baron-Cohen이 제안한 체계화 경향 척도입니다. Protocol v1의 인지 축으로 참조했습니다.

단일 측정이 아니라 세션 단위로 반복 기록합니다. 개인 기준점은 반복에서만 만들어집니다.

기준축의 끝점을 확인하는 별도 프로토콜입니다. 무엇을 양 끝으로 둘지가 정해져야 변화량이 계산됩니다.

CASP는 발화 신호의 변이량을 측정합니다.
변화가 어디에서, 어느 정도, 어떤 방식으로 발생했는지를 구조화합니다.
원인·진단·의도가 아닌 변이량을 말합니다.

연구·검증·응용이 가능한 데이터 구조로
커뮤니케이션을 재정의하는 것이 목적이며,
Human-in-the-Loop를 지향합니다.

기관·기업 환경에 맞춘 프로토콜 적용과 검증 협업이 가능합니다.