To obtain a correctly translated sentence in a machine translation system, we must select target words that not only reflect an appropriate meaning in a source sentence but also make a fluent sentence in a target language. This paper points out that a source language word has various senses and each sense can be mapped into multiple target words, and proposes a new translation disambiguation method based on this 'word-to-sense and sense-to-word' relationship. In my method target words are chosen through disambiguation of a source word sense and selection of a target word. Most of translation disambiguation methods are based on a 'word-to-word' relationship that means they translate a source word directly into a target wort so they require complicate knowledge sources that directly link a source words to target words, which are hard to obtain like bilingual aligned corpora. By combining two sub-problems for each language, knowledge for translation disambiguation can be automatically extracted from knowledge sources for each language that are easy to obtain. In addition, disambiguation results satisfy both fidelity and intelligibility because selected target words have correct meaning and generate naturally composed target sentences.
이 연구의 목적은 전통적으로 남성 주도적인 전문직 진출을 희망하는 여대생(이 연구에서는 법률가 및 의사직, 이하 비 전통적인 여성이라 부름)과 전통적으로 여성 주도적인 전문직 진출을 준비중인 여대생 (이 연구에서는 교사 및 간호사직, 이하 전통적으로 여성 이라 부름)을 구분 할수 있는 개인의 성격 및 가족환경의 특성을 검토하는 것이었다. 남성 주도적인 전문직에 진출을 준비하거나 그 분야에 종사하는 여성들의 특성에 대한 연구가 많이 발표되었으나 그 특징들의 중요성이 상대적으로 얼마나 비중이 있는지는 연구되어 있지 않다. 발단론적 환경이론(Developmental-Contextualism)과 직업 발달에 대한 역동적 상호관계 모델(Dynamic Interaction Model)이 본 연구의 이론적 체계를 이루고 있다. 이 연구에 포함성의 위치, 심리적 남성특성, 출신가정의 사회경제수준, 그리고 부모의 뒷받침과 이해였다. ANOVA 결과에 의하면 비전통적인 여성들이 자아존중감, 학교성적 성취도, 내적 통제성, 심리적 남성특성, 그리고 출신가정의 사회경제수준 면에서 전통적인 여성에 비해 훨씬 높은 수준을 나타내었다. 단계적 분별 분석 (Stepwise Discriminant Analysis) 결과에 따르면, 심리적 남성 특성, 내적 통제성, 학교성적 성취도, 그리고 출신가정의 사회경제수준이 위 두집단의 여성들을 분별하는 가장 뛰어난 특성들이었으며 전체 표본의 76.99%가 이 요인들에 의해 정확하게 분류되었다. 이 연구의 결과를 토대로 볼 때, 역동적 상호관계모델은 여성의 직업발달을 연구하는데 있어서 이론정립과 검사에 유효한 도구로 보이며, 이 연구에 포함한 변수들은 비 전통적인 여성들의 특성을 정확하게 묘사하는데 상당한 공헌을 하고 있었다. 마지막으로, 비전통적인 여성들의 직업발달을 연구하는데 있어서 "능력특성군(Competency-related traits)"의 변수들을 좀 더 정확하게 분류할 필요가 있으며, 이 변수들과 여성의 직업발달의 관계를 자세히 연구할 필요가 있다고 본다.요가 있다고 본다.
This study was carried out to examine the effects of phytate addition on the solubility and digestibility of the low-phytate soy protein isolate (LSPI) and high-phytate soy protein isolate (HSPI). In SDS-polyacrylamide gel electrophoresis of soy protein isolate, different patterns of proteins were observed in both HSPI and LSPI at various phytate and pH levels, suggesting that phytate may bind specifically to certain protein fractions at a particular pH. For example, proteins of M.W $1.8{\sim}3.5\;kDa$ resisted phytate binding at acidic pH. LSPI was fractionated into albumin, globulin, gliadin and glutelin, and phytate was shown to bind with difficultly to all three gliadin bands. Effects of phytate on the pepsin digestibility of soy proteins were apparent, especially in the short term digestion.
It is the hybrid structure of HMM and neural network(NN) that shows high recognition rate in speech recognition algorithms. And it is a method which has majorities of statistical model and neural network model respectively. In this study, we propose a new style of the hybrid structure of semi-continuous HMM(SCHMM) and radial basis function(RBF), which re-estimates weighting coefficients probability affecting observation probability after Baum-Welch estimation. The proposed method takes account of the similarity of basis Auction of RBF's hidden layer and SCHMM's probability density functions so as to discriminate speech signals sensibly through the learned and estimated weighting coefficients of RBF. As simulation results show that the recognition rates of the hybrid structure SCHMM/RBF are higher than those of SCHMM in unlearned speakers' recognition experiment, the proposed method has been proved to be one which has more sensible property in recognition than SCHMM.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.20
no.2
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pp.157-164
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2007
The prediction of the temperature distribution change of the spent nuclear fuel disposal canister and its surrounding structures (bentonite buffer, granitic rock etc.) due to the spent fuel heat is very important for the design of the 500m deep granitic repository for the spent nuclear fuel disposal canister (about 10,000 years long) deposition. In this study, the temperature distribution change of the composite structure which comprises the canister, the bentonite buffer, the deposition tunnel due to the spent fuel heat is computed using the numerical analysis method. Specially, the temperature distribution change of the composite structure is analysed as the deposition time elapses up to m years. The analysis result shows that the temperature of each part of the repository increases slowly in different way but the latest part temperature increases slowly up to 150 years and thereafter decreases slowly.
Kim, Seong Tae;Lee, Seung Hyun;Min, Hyun-Seok;Ro, Yong Man
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.5
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pp.558-565
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2013
Mammography, the process of using X-ray to examine the woman breast, is the one of the effective tools for detecting breast cancer at an early state. In screening mammogram, Computer-Aided Detection(CAD) system helps radiologist to diagnose cases by detecting malignant masses. A mass is an important lesion in the breast that can indicate a cancer. Due to various shapes and unclear boundaries of the masses, detecting breast masses is considered a challenging task. To this end, CAD system detects a lot of regions of interest including normal tissues. Thus it is important to develop the well-organized classifier. In this paper, we propose an enhanced sparse representation (SR) based classifier using Fisher discrimination dictionary learning. Experimental results show that the proposed method outperforms the existing support vector machine (SVM) classifier.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.166-172
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2014
Image classification is an important problem in computer vision. However, it is a very challenging problem due to the variability, ambiguity and scale change that exists in images. In this paper, we propose a method of a hypergraph based modeling can consider the higher-order relationships of semantic attributes of a scene image and apply it to a scene image classification. In order to generate the hypergraph optimized for specific scene category, we propose a novel search method based on a probabilistic subspace method and also propose a method to aggregate the expression values of the member semantic attributes that belongs to the searched subsets based on a linear transformation method via likelihood based estimation. To verify the superiority of the proposed method, we showed that the discrimination power of the feature vector generated by the proposed method is better than existing methods through experiments. And also, in a scene classification experiment, the proposed method shows a competitive classification performance compared with the conventional methods.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.15
no.1
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pp.47-53
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2012
As one of the methods for recycling the FRP from the waste ships, separation of roving layer from the mat has some merits in a sense of the eco-friendly and economical recycling process. Similar characteristics, however, between the roving and the mat even with different ratio of the resin and the glass and the thickness of the roving, much thinner than the mat, make the mechanically automatic differentiation difficult. In this study spectrochemical differentiation between the two layers has been made using boiling concentrated sulfuric acid, methanol and isopropanol solution saturated with KOH, or hydrogen fluoride (HF) solution. Furthermore efficiently coloring water-soluble dye following the HF treatment makes the roving layer more distinguishable photophysically. The layer differentiation and the automatic layer distraction move up the date of simple and automatic separation process for the waste FRP.
This study was carried out to find a method to remove cadmium from soil and/or attenuate in Cd saturated Soil The chemical form of Cd was influenced by the physico-chemical properties of soil and the adsorption of Cd by soil conformed to the Langmuir isotherm. The order of Cd contents in chemical fractions extracted by several reagents was EDTA > NaOH > $HNO_3$. Flooding, liming and the addition of chelating agents and clay minerals to the contaminated soil seems to desirable in alleviating the harmful effects of Cd on plant growth by reducing Cd content in the $KNO_3$ fraction.
A new method for the measure of iron pools using 0.02M EDTA and $Na_2S_2O_4$ was tested on Akagare diseased and healthy rice leaf tissue 1) The proposed method could fraction iron into four fractions; ferrous iron($Fe^{++}$), ferric iron($Fe^{+++}$) precipitated iron(PFe) and bound iron(BFe) well indicating the physiological status of tissue. 2) The pattern of iron pools appears to be $Fe^{+++}>PFe>BFe>Fe^{++}$ in most physiologically favorable status of iron, $PFe>Fe^{+++}>BFe>Fe^{++}$ in favorable status, $BFe>Fe^{+++}>PFe>Fe^{++}$ in unfavorable status and $BFe>PFe>Fe^{+++}>Fe^{++}$ in toxic status. 3) The percentage of each fraction to total iron was less than 10 for $Fe^{++}$, 20 to 40 for $Fe^{+++}$ and PFe and 20 to 50 for BFe. 4) Ferrous iron was always higher in upper half leaf, the appearance of which is less healthier than lower half indicating that there is more active metabolic system in which ferrous iron is involved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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