우리 나라에서 초등영어 교육이 실시되는 연령층이 언어습득 분야에 있어 그렇게 일찍 언어학습을 시작하는 것이 학습효율성의 측면 또는 언어숙달도 측면에서 과연 이로운지에 관해서는 학자들간에 아직도 논쟁의 여지가 많다. 피아제의 인지발달론에 의하면, 의식적 조작이 잘 이루어지지 않는 분야가 바로 발 음분야이기 때문에, 따라서 의식적 조작이 이루어지는 '형식적 조작기'이전인 10-11세 정도에서부터 음성언어 중심의 외국어 교육을 실시하는 것이 바람직하다고 본다. 따라서 듣기와 말하기의 기능에 주안점을 둔 초등영어 교육은 감각과 놀이, 게임, 노래나 챈트 둥으로 흥미를 지속시키면서, 영어의 특질인 강세박자리듬언어(stress-timed rhythm language)의 특성올 초창기부터 듣기 및 말하기 훈련으로 지속적으로 연습시킬 필요가 있다고 본다. 또한 James Asher가 창안한 교수법인 천신반용볍(Total Physical Response)도 초기에 말하기에 대한 부담감 없이 흥미 있는 활동을 통하여 학습동기를 높여줄 수 있는 장점을 지니고 었다. 뿐만 아니라, 청취단계에 있어서 초기에는 귀로들은 외국어를 무조건 기억하지 않고 즉각적인 인지로 끌어내어, 점차 이와 같은 인지훈련을 반복함으로써 결국에는 기억에까지 도달하려 하는 초기학습에 중한 역할을 차지하는 학습법이다. 음성학적인 측면에서 초동영어 교육의 시작단계인 3학년에서는 특히 분절음소 차원에서 영어의 자,모음이 우리말의 자,모음과는 다르다는 차이점을 배우게 되고, 초분절 음소 중에서는 강세와 리듬의 차이를 자연스럽게 습득할 수 있도록 정확한 발음을 들려주어 정확한 발음을 해 낼 수 있도록 훈련하는 것이 중요하다고 하겠다. 하지만, 한편으로는 제6차 교육과정의 영어교육 목표가 언어의 '정확성'보다는 '유창성' 에 그 목표를 두고 있는 점을 감안한다면, 시작단계부터 반드시 정확한 발음을 지녀야 하는 가의 문제도 생각해 볼 필요가 있다. 경우에 따라서는, 정확한 발음은 그 언어에 대한 숙련도가 점차 높아짐에 따라 이와 병행하여 이루어지는 경우도 흔히 경험하는 일이기 때문이다. 결국 초등영어 교육과정에도 명시되어 있듯이 '...영어에 대한 친숙함과 자신감을 심어주고, 영어에 대한 흥미와 관심을 지속적으로 유지시키는 것이 중요하기' 때문에 무엇보다 중요한 측면은 흥미와 관심을 유지시키는 지적인 학습활동보다는 정의적인 학습활동의 전개가 필요하다고 하겠다.
Word segmentation errors occurring in text preprocessing often insert incorrect words into recognition vocabulary and cause poor language models for Korean large vocabulary continuous speech recognition. We propose an automatic word segmentation algorithm using Markov chains and syllable-based n-gram language models in order to correct word segmentation error in teat corpora. We assume that a sentence is generated from a Markov chain. Spaces and non-space characters are generated on self-transitions and other transitions of the Markov chain, respectively Then word segmentation of the sentence is obtained by finding the maximum likelihood path using syllable n-gram scores. In experimental results, the algorithm showed 91.58% word accuracy and 96.69% syllable accuracy for word segmentation of 254 sentence newspaper columns without any spaces. The algorithm improved the word accuracy from 91.00% to 96.27% for word segmentation correction at line breaks and yielded the decomposition accuracy of 96.22% for compound-noun decomposition.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.77-77
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2003
CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.
Min, Kyung-Won;Kim, Jin-Koo;Kim, Sung-Choon;Chung, Lan
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.14
no.2
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pp.173-179
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2001
성능지수는 제어 대상이 되는 구조물의 응답과 제어기의 성능에 관한 가중함수로 구성되어 있다. 따라서 가중함수의 설계에 따라 성능지수가 변화되며 제어 효율이 달라진다. 본 논문에서는 최적 능동제어 알고리듬의 일종인 시간 영역에서의 성능지수를 고려한 LQR기법과 LQG기법 및 주파수 영역에서의 성능지수를 고려한 H₂기법에 대하여 동일한 가중함수를 적용하여 제어 성능인 제어율과 제어력을 비교하는데 목적을 두고 있다. 그러나, LQG기법은 모든 상태 변수를 알아야 하는 LQR기법의 한계를 극복할 수 있으며 LQR기법과 동일 수준의 제어율과 제어력을 보이고 있고 출력 제어라는 장점을 고려하면 현실적인 기법이라고 말할 수 있다. 마지막으로 구조물 응답과 제어기의 주파수 특성을 고려하여 주파수 필터의 가중함수를 설계하는 H₂기법을 분석하였다. H₂기법은 제어력을 저주파수 영역에 집중시킬 수 있기 때문에 구조물 응답을 효과적으로 제어할 수 있는 방법으로 분석되었다.
시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.
This thesis compares the duration aspect of the Daegu tongue with that of standard Korean. In the former study on the rhythm of standard Korean, one of the purposes of the study was to compare it with dialects. This thesis is the first attempt to do that. For this purpose, this thesis proceeds as follows. After Introduction, Chapter 2 surveys the former study. Chapter 3 deals with the materials, method and results of the experiment. Chapter 4 analyzes and interprets the results of the experiment, In Conclusion, the most Prominent fact is that the results of the experiment fall short of Daegu tongue speakers' expectations. The Daegu tongue is generally considered as a 'tone language.' And as Daegu tongue speakers sensitively recognize pitch, they think that they quickly say the syllables between the Pitch stressed syllables, whereas standard Korean speakers say those syllables relatively slowly, But in this experiment, which deals with only duration ignoring Pitch, their assumption is proved to be false.
This paper compares the duration aspect of Daegu tongue with that of standard Korean. In the former study on the rhythm of standard Korean, one of the purposes of the study was to compare it with dialects. This paper is the first attempt to do that. For this purpose, this paper proceeds as follows. After Introduction, Chapter 2 surveys the former study. Chapter 3 deals with the materials, method and results of the experiment. Chapter 4 analyzes and interprets the results of the experiment. In Conclusion, the most prominent fact is that the results of the experiment fall short of Daegu tongue speakers' expectations. Daegu tongue is generally considered as "tone language." And as Daegu tongue speakers sensitively recognize pitch, they think that they quitckly say the syllables between the pitch stressed syllables, whereas standard Korean speakers say those syllables relatively slowly. But in this experiment, which deals with only duration ignoring pitch, their assumption is proved to be false.
This study focuses on the issue of automatic severity classification of dysarthric speakers based on speech intelligibility. Speech intelligibility is a complex measure that is affected by the features of multiple speech dimensions. However, most previous studies are restricted to using features from a single speech dimension. To effectively capture the characteristics of the speech disorder, we extracted features of multiple speech dimensions: voice quality, prosody, and pronunciation. Voice quality consists of jitter, shimmer, Harmonic to Noise Ratio (HNR), number of voice breaks, and degree of voice breaks. Prosody includes speech rate (total duration, speech duration, speaking rate, articulation rate), pitch (F0 mean/std/min/max/med/25quartile/75 quartile), and rhythm (%V, deltas, Varcos, rPVIs, nPVIs). Pronunciation contains Percentage of Correct Phonemes (Percentage of Correct Consonants/Vowels/Total phonemes) and degree of vowel distortion (Vowel Space Area, Formant Centralized Ratio, Vowel Articulatory Index, F2-Ratio). Experiments were conducted using various feature combinations. The experimental results indicate that using features from all three speech dimensions gives the best result, with a 80.15 F1-score, compared to using features from just one or two speech dimensions. The result implies voice quality, prosody, and pronunciation features should all be considered in automatic severity classification of dysarthria.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1407-1415
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2010
In recent years, the smart grid technique for maximizing the energy efficiency of power networks has received a great deal of attentions. In particular, the Demand Response is a core technology differentiated from the present power network under the smart grid paradigm. To minimize the electric cost and maximize users' satisfaction, this paper proposes a unique scheduling algorithm derived by using optimization where the characteristics of various home appliances are taken into account. For this goal, we represent mathematical consumption patterns of the electric loads and propose the optimal scheduling scheme based on the importance factor of each device during one day. In the simulation results, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in the viewpoint of the minimal electric costs utilizing real statistical figures.
Audio watermarking is the process of embedding inaudible information in an audio signal and has been widely used for copyright protection. In this research, we use the audio watermarking not for copyright protection but for the transmission of side information for user convenience, presenting an algorithm suitable for this purpose. Our new algorithm includes watermark embedding/extraction methods during acoustic transmission through the air that employ energy modulation of the audio signal and an efficient two-step synchronization method. The proposed algorithm is evaluated in experiments of conveying information from audio speakers to a mobile phone. The results show that reliable transmission is possible within a 5m range, which is an improvement achieved by our algorithm as compared to the existing one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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