Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1457-1460
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2004
본 논문은 유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅 환경에서 이루어지고 있던 기존의 확률 중심의 사용자 패턴 인식에 의한 서비스를 제공하는 방식과는 다른 컨텍스트(context)들이 동적으로 변화하는 상황에 능동적으로 대처하는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다. 사용자에게 가장 익숙하고 보편적인 환경인 홈에서 얻어 낼 수 있는 다양한 정보들을 통합 분석한 정보를 이용하여 사용자에게 개별화된 서비스를 제공할 수 있는 통합 컨텍스트 인지 모델을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.612-616
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2021
자연어 처리의 다양한 task 들을 잘 수행하기 위해서 텍스트 내에서 적절한 용어를 골라내는 것은 중요하다. 텍스트에서 적절한 용어들을 자동으로 추출하기 위해 다양한 모델들을 학습시켜 용어의 특성을 잘 반영하는 n 그램을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 신경망 모델들을 조합하여 자동 용어 추출 성능을 개선할 수 있는 방법들을 제시하고 각각의 결과들을 비교한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.270-270
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2017
스마트워터그리드와 같은 첨단 정보통신기술을 활용한 물 관리 기술의 도입으로 수도운영사업에서도 누수와 같은 이상사건인지 목적의 효율적 빅 데이터 분석기법의 중요성이 증대되고 있다. 국내외적으로 누수인지를 위한 다양한 연구기법, 범위, 계측항목, 샘플링 주기 등이 제시된 바 있으나, 이상감지시스템(Event Detection System, EDS)은 대상지역 특정적 특성을 가지고 있어 범용적인 모델을 구축하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소블럭 단위의 유량자료 분석을 통한 이상감지시스템의 적용가능여부를 판별하고 적합 모델구축자료 방안을 제시하는 K-EDS 모델을 개발하였다. 모델분석의 절차는 자료획득, 자료 전처리, 탐색적 자료해석, 그리고 각 기법 평가로 진행된다. 개발된 모델을 다양한 특성을 가지는 실제 지방상수도시스템에 적용하여 분석하였으며, 최종적으로 모델적용 가능성과 영향인자 등을 도출하였다. 개발된 모델은 소블럭별 현장계측자료 기반의 이상감지모델 적용 적합도 판별에 활용될 수 있으며, 향후 누수 인지 및 누수지속시간 감소를 위한 SW로 개발이 가능하다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.214-217
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1998
합성음에 사용할 한국어 억양 모델을 세우기 위한 기초적 연구로서 한국어 억양 곡선에 RFC 모델을 적용해 보았다. 억양 곡선의 구조는 피치 액센트와 억양구 경계 음조의 연속으로 되어 있는데, RFC 모델은 각각의 진폭과 지속기간을 가지는 상승 음조 요소와 하강 음조요소, 그리고 연결 요소로 이러한 억양 곡선의 모양을 모델링한다. 본 논문에서는 한국어 억양 곡선의 특징을 잘 반영하도록 RFC 모델의 구성요소를 수정하고, 청취 실험을 통해서 원래의 RFC 모델과 수정된 RFC 모델을 비교해 보았다. 실험 결과는 수정된 RFC 모델이 원래의 RFC 모델보다 13%정도 음조 표지 개수가 줄었음에도 불구하고 청각적으로 인지하는데 차이가 없는 것으로 나타났다.
Online rumor creates psychological stress and image loss for victims. Prior studies related to online rumor did not consider the online environmental factor, despite the fact that online rumor occurs in the online space. Therefore, this study tried to investigate the influence of online characteristics on online rumor. This study considered perceived anonymity, lack of social presence, and perceived dissemination as online characteristics. We established and demonstrated a research model in which online characteristics affect online rumor behavior through attitude toward online rumor. This study obtained the sample of 201 social network users based on the survey and verified the research model using PLS tool. The results provided that perceived anonymity and perceived dissemination influenced online rumor behavior through attitude toward online rumor. On the other hand, lack of social presence was not significant. The findings of this study provide the fact that an individual's online rumor behavior can be caused by online characteristics. This study suggests that we pay attention to the role of perceived anonymity and perceived dissemination for online rumor behavior.
This study aims to determine the factors affecting people's intention to use mobile delivery application services. The technology acceptance model (TAM) was employed and a survey was conducted on 300 delivery application users. As a result, personal innovativeness was found to have a positive effect on perceived ease of use and perceived playfulness. Self-efficacy turned out to have a positive influence on perceived ease of use and perceived playfulness. Next, perceived ease of use was found to positively affect both perceived usefulness and perceived playfulness, and perceived usefulness and playfulness had a positive effect on the intention to use the service as well. Lastly, personal innovativeness and self-efficacy were found to have a significant indirect influence on the intention to use the service. This study suggests users can be induced to voluntarily and continuously use the service, if their personal characteristics and perception of the service are considered in the future development of the service.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.34-35
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2013
기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 불완전한 채널정보를 가잔 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데 무선 인지 차량 네트워크에서의 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 불완전한 채널정보가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 본 논문에서는 언더레이 (underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값이 상관계수가 변화함에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.8
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pp.393-400
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2016
Recently, there have been various researches on efficient and automatic analysis on urban environment methods that utilize the computer vision and machine learning technology. Among many new analyses, urban safety analysis has received a major attention. In order to predict more accurately on safety score and reflect the human visual perception, it is necessary to consider the generic and local information that are most important to human perception. In this paper, we use Double-column Convolutional Neural network consisting of generic and local columns for the prediction of urban safety. The input of generic and local column used re-sized and random cropped images from original images, respectively. In addition, a new learning method is proposed to solve the problem of over-fitting in a particular column in the learning process. For the performance comparison of our Double-column Convolutional Neural Network, we compare two Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and correlation analysis. Our experimental results demonstrate that our Double-column Convolutional Neural Network model show the best performance with Root Mean Square Error of 0.7432 and Pearson/Spearman correlation coefficient of 0.853/0.840.
With rapid expansion in e-retailing of apparel business, the virtual fitting model is used for comparing fit of the selected garments. The researchers experimented women's perceived body size for developing virtual fitting model. 50 women who were 20's in age were participated in the experiment They were graduate students with clothing & textile major. The results of this study showed that the subjects perceived themselves with fuller figure at waist or hips and with shorter figure at waist height than their actual body site. Many subjects believed that their body sizes were close to the average site. Especially, subjects whose abdomen girth of hip girth was much larger than average thought that they have relatively flat abdomen. It was concluded that not only the user's body measurements but also user's perception on their figure type are needed to be considered in the process of developing virtual fitting model for e-retailing of apparel. It was expected that the virtual fitting model of extraordinary size body would not be accepted by the female consumers even though they are extra large or small size person in reality.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2006.06a
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pp.67-71
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2006
현재까지 제안된 자동 띄어쓰기 교정 모델들은 그 중의 대다수가 입력 문장에서 공백을 제거한 후에 교정 작업을 수행한다. 이러한 교정 방식은 입력 문장의 띄어쓰기가 잘 되어 있는 경우에 입력 문장보다 좋지 못한 교정 문장을 생성하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 입력 문장의 띄어쓰기를 고려한 자동 띄어쓰기 교정모델을 제안한다. 이 모델은 입력 문장의 음절단위 띄어쓰기 오류가 5%일 때 약 8%의 성능 향상을 보였으며, 10%의 오류가 존재할 때 약 5%의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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