• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.8 no.2 s.16
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• pp.109-116
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• 2000

GeoNet is java-based remotely sensed image processing system. It is based on java Ibject-oriented paradigm and features cross-platform, web-based execution and extensibility to client/server remotely sensed image processing model. Remotely sensed image processing softwares made by java programming language can suggest alternatives to meet readily demand on remotely sensed image processing in proportion to increasement of remotely sensed data.

• Journal of vocational education research
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• v.30 no.4
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• pp.69-87
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• 2011

Until now, most of the attention related information and knowledge transmission is on the verbal message provided by educators. But recently, many researchers are emphasizing importance of nonverbal communication behavior in the evaluation of communicator include educators. When nonverbal messages reinforce verbal messages, meaning is conveyed quickly and easily and with increased comprehension. The purpose of this study is to analyze the effect of professor nonverbal communication on students' academic achievement. In this study, nonverbal communication was divided into the three dimensions of kinesis, proxemics, paralanguage, and physical appearance. It was studied to examine the direct or indirect effects of nonverbal communication on attitude toward the professor and academic achievement. Additionally, it examined the moderating effect of academic self-efficacy in the relationship between attitude toward the professor and academic achievement. The data were collected from 214 college students using an online survey. The results showed that the kinesis, proxemics, and physical appearance, except paralanguage, have significantly positive influence on attitude toward the professor. And the moderating effect of academic self-efficacy has also been founded.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.22 no.2
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• pp.371-386
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• 2012

Spatial ability has been valued as one component of intelligence and as an talented domain. The researchers agree that spatial ability is associated with the achievements in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) disciplines and important in STEM education. The purpose of this study is to assess Korean middle school students' spatial ability and compare Gifted Students and General Students' spatial ability. For this purpose, 'The Revised PSVT:R' was translated into Korean and administered 509 Korean middle school students, and also internal consistency reliability evidence and construct validity evidence of 'The Revised PSVT:R' were examined. This study explored the spatial ability of Korean middle school students (graded 7 through 9), and investigated association between spatial ability and students' mathematics achievement, the students' spatial ability according to their gender and grade level. As a result, this study shows that gifted students were better than general students in spatial ability. And there were significant correlations between spatial ability and mathematics, science, Korean language achievement. According to these results, spatial ability should be included as one of the important components in identifying students for gifted education programs.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.3
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• pp.343-350
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• 2019

As an important visual element, color in animated films can not only depicts the reality, but also conveys emotion and meanings, which play an important role in shaping the space of animated films. As one of the most outstanding animated films, Coco uses bold and unique color language to shape the film space. It uses the national color to blend the Mexican culture into the story space making it full of Mexican regional and cultural connotation, uses color contrast to shape the physical space, highlighting the three-dimensional and deep sense of the physical space. And also uses color association to create the psychological space, leading audience into the spiritual world of the film. Based on the analysis of the Coco, we an see that when shape the film space of animation, the film maker should give full play to the characteristics and function of color, and apply different color language to shape different space according to the role of the film space, so as to expand and deepen the connotation and expressiveness of film space.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.3-8
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• 2015

최근에 ISO/TC 37/SC 4 산하의 Working Group 2 Semantic annotation에서 자연언어의 의미주석에 관한 4 개의 국제표준을 완성하여 출판하였다. 그 중에서 2 개의 국제표준 ISO 24617-1 SemAF-Time(ISO-TimeML)[1]과 24617-7 ISOspace[2]를 간략히 소개하는 것이 이 발표의 목적이다. 자연언어 텍스트에서 전자는 사건과 관련된 시간 정보를 주석처리하고, 후자는 사건(event), 특히 운동(motion)과 관련된 공간 정보를 주석 처리하는 주석체계(annotation scheme)들을 구축, 기술하는 명세언어(specification language)이다. 이 표준들은 또한 ISO 24612:2012 LAF (Linguistic annotation framework)[3]의 제약조건들을 준수하며 언어 주석체계를 구축하였다. 오늘의 발표는 이들 두 개의 국제표준에 준한 주석체계들 ASisoTime과 ASisoSpace가 LAF를 따라 어떻게 구축되었는지 그 추상통사구조(abstract syntax)를 명시하고, 의미주석체계로서의 이들 주석체계의 타당성을 보이기 위하여 주석기반의 의미형식(semantic form)들을 체계적으로 도출하는 과정을 또한 보이도록 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.543-551
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• 2002

In this paper, we present an efficient decoding method that performs in real time for 20k word continuous speech recognition task. Basic search method is a one-pass Viterbi decoder on the search space constructed from the novel language model network. With the consistent search space representation derived from various language models by the LM network, we incorporate basic pruning strategies, from which tokens alive constitute a dynamic search space. To facilitate post-processing, it produces a word graph and a N-best list subsequently. The decoder is tested on the database of 20k words and evaluated with respect to accuracy and RTF.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.473-476
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• 2022

문장 임베딩은 문장의 의미를 고려하여 모델이 적절하게 의미적인 벡터 공간에 표상하는 것이다. 문장 임베딩을 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 최근 가장 높은 성능을 보이는 방법은 대조적 학습 방법이다. 대조적 학습을 이용한 문장 임베딩은 문장의 의미가 의미적으로 유사하면 가까운 공간에 배치하고, 그렇지 않으면 멀게 배치하도록 학습하는 방법이다. 이러한 대조적 학습은 비지도와 지도 학습 방법이 존재하는데, 본 논문에서는 효과적인 비지도 학습방법을 제안한다. 기존의 비지도 학습 방법은 문장 표현을 학습하는 언어모델이 자체적인 정보를 활용하여 문장의 의미를 구별한다. 그러나, 하나의 모델이 판단하는 정보로만 문장 표현을 학습하는 것은 편향적으로 학습될 수 있기 때문에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 통한 의미 검색으로부터 추천된 문장 쌍을 학습하여 기존 모델의 성능을 개선한다. 결과적으로, STS 테스크에서 베이스라인보다 2% 정도 더 높은 성능을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.518-526
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• 1994

본 논문에서는 통계적 방법을 이용한 후처리기를 설계하고, 구현하여 평가하였다. 통계적인 방법은 처리 속도보다는 공간 효율을 높임으로써 후처리의 성능을 높일 수 있다는 가정에서, 후처리의 성능을 향상시키기 위해서 다음의 3가지 방법을 제안한다. 첫째, 전이 확률에서 중복 표현되는 정보를 정의하고, 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 둘째, 정수인 순위값으로부터 실수인 전이 확률의 근사값을 추정해 냄으로써 공간 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 셋째, 위의 두가지 방법을 복합적으로 적용하여 공간 효율을 높은 오류 탐지와 오류 교정 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.267-278
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• 1991

본 논문은 한글 정보원을 Markov source로 구현하였을 때 요구되는 terra byte 이상의 방대한 기억 공간의 점유를 해결하기 위해, 이에 대한 통계자료를 조사하고 이를 기초로 기억 공간을 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방식에 의해 한글 정보원을 천이확률에 따라서 구현시 paged list 구조로 7차 이상의 Markov 한국어 정보원을 수백 Kbyte의 기억 공간으로 구현 할 수 있었다. 그리고, Markov 한국어 정보원의 활용도를 넓히기 위하여 backward Markov 정보원을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 한글 문장에서 손실된 단어의 수정뿐만이 아니라 기타 Markov source를 한글에 적용하는 모든 분야에 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.