Annual Conference on Human and Language Technology
/
2021.10a
/
pp.396-401
/
2021
초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.662-663
/
2020
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.50
no.7
/
pp.10-18
/
2013
With advancing of mobile communication services and commercializing of VoLTE (Voice of LTE), it is getting to pay attention on QoS of VoLTE. This paper proposes an integrated E-model in which some factors influenced to service quality of VoIP and VoLTE based voice communication system are considered in calculating the voice quality of Wideband Codec. The model aims to calculate R value which reflects the situations of access network, network characteristics, terminals' usage and mobility. We mainly deal with the integrated E-model's structure, related algorithms and optimal parameters for VoLTE. Some experiments show that the voice quality difference between VoIP and VoiceChecker, and VoLTE and POLQA, is below 10%. With the proposed model, we can calculate the voice quality by making use of the factors directly affected to service quality and the environment of VoLTE terminal and network. As a result, we can estimate the service quality in advance, without measuring it in real wireless environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.18
no.1
/
pp.110-122
/
1993
When voice is transmitted through packet switching network, there needs a overload control, that is, a control for the congestion which lasts short periods and occurrs in local extents. In this thesis, we analyzed the performance of the statistical packet voice multiplexer using the overload control strategy by bit dropping. We assume that the voice is coded accordng to (4,2) embedded ADPCM and that the voice packet is generated and transmitted according to the procedures in the CCITT recomendation G. 764. For the performance analysis, we must model the superposed packet arrival process to the multiplexer as exactly as possible. It is well known that interarrival times of the packets are highly correlated and for this reason MMPP is more suited for the modelling in the viewpoint of accuracy. Hence the packet arrival process in modeled as MMPP and the matrix geometric method is used for the performance analysis. Performance analysis is similar to the MMPP IG II queueing system. But the overload control makes the service time distribution G dependent on system status or queue length in the multiplexer. Through the performance analysis we derived the probability generating function for the queue length and using this we derived the mean and standard deviation of the queue length and waiting time. The numerical results are verified through the simulation and the results show that the values embedded in the departure times and that in the arbitrary times are almost the same. Results also show bit dropping reduces the mean and the variation of the queue length and those of the waiting time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2002.11a
/
pp.560-565
/
2002
In this paper, we implemented the sign board system that displays user's image, user's sentence, the information from DARC an[1 information based position by GPS module for vehicle. The existing sign board is displaying only user's image and sentence. Or other existing sign board is displaying the information via CDMA network. However, our system is also able to display the user's message like other system and gain the information more cheap by DARC. This system consists of 6 parts. The DARC control part classes the DARC information - news, weather, stock and time. The GPS control part gains moment and item to display with calculating the information of global position, direction, speed and satellite. The LED control part has two buffers to store and handle the image. The buffers help the system display various effected images on LED board. An external memory card includes the location based data, the option file and the displayed data files. The data files are stored by FAT 16 with the folder structure on external memory card. The USB controls the communication with PC. PC programs can control and monitor this system. This system is using G72l voice file format, for casting the information. This system was established at the vehicle and we monitored this system. The system displayed the DARC data , user's data and the location based data on the LED board, successfully.
A three-layer, feed-forward artificial neural network (ANN) with sixteen input neurons, three hidden neurons, and one output neuron was developed to identify the presence of infectious bronchitis (IB) infection as early as possible in laying hen flocks. Retrospective data from flocks that enrolled IB surveillance program between May 2003 and November 2005 were used to build the ANN. Data set of 86 flocks was divided randomly into two sets: 77 cases for training set and 9 cases for testing set. Input factors were 16 epidemiological findings including characteristics of the layer house, management practice, flock size, and the output was either presence or absence of IB. ANN was trained using training set with a back-propagation algorithm and test set was used to determine the network's capability to predict outcomes that it has never seen. Diagnostic performance of the trained network was evaluated by constructing receiver operating characteristic (ROC) curve with the area under the curve (AUC), which were also used to determine the best positivity criterion for the model. Several different ANNs with different structures were created. The best-fitted trained network, IBV_D1, was able to predict IB in 73 cases out of 77 (diagnostic accuracy 94.8%) in the training set. Sensitivity and specificity of the trained neural network was 95.5% (42/44, 95% CI, 84.5-99.4) and 93.9% (31/33, 95% CI, 79.8-99.3), respectively. For testing set, AVC of the ROC curve for the IBV_D1 network was 0.948 (SE=0.086, 95% CI 0.592-0.961) in recognizing IB infection status accurately. At a criterion of 0.7149, the diagnostic accuracy was the highest with a 88.9% with the highest sensitivity of 100%. With this value of sensitivity and specificity together with assumed 44% of IB prevalence, IBV_D1 network showed a PPV of 80% and an NPV of 100%. Based on these findings, the authors conclude that neural network can be successfully applied to the development of a screening model for identifying IB infection in laying hen flocks.
Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.
This thesis described an unlimited vocabulary connected speech recognition system using Time Delay Neural Network(TDNN). The recognition unit is the diphone unit which includes the transition section of two phonemes, and the number of diphone unit is 329. The recognition processing of korean connected speech is composed by three part; the feature extraction section of the input speech signal, the diphone recognition processing and post-processing. In the feature extraction section, the extraction of diphone interval in input speech signal is carried and then the feature vectors of 16th filter-bank coefficients are calculated for each frame in the diphone interval. The diphone recognition processing is comprised by the three stage hierachical structure and is carried using 30 Time Delay Neural Networks. particularly, the structure of TDNN is changed so as to increase the recognition rate. The post-processing section, mis-recognized diphone strings are corrected using the probability of phoneme transition and the probability o phoneme confusion and then the eojeols (Korean word or phrase) are formed by combining the recognized diphones.
The purpose of this paper is to generate a pitch contour which is affected by tile phonetic environment and the number of syllables in each Korean isolated word using a neural network. To do this, we analyzed a set of 513 Korean isolated words, consisting of 1-4 syllables and extracted the pitch contour and the duration of each phoneme in all the words. The total number of phonemes we analyzed is about 3800. After that we approximated the pitch contour with a 1st order polynominal by a regression analysis. We could get the slope, the initial pitch and the duration of each phoneme. We used these 3 parameters as the target pattern of the neural network and let the neural network learn the rule of the variation of the pitch and duration, which was affected by the phonetic environment of each phoneme. We used 7 consecutive phoneme strings as an input pattern for a neural network to make the network learn the effect of phonetic environment around the center phoneme. In the learning phase, we used 3545 items(463 words) as target patterns which contained the phonetic environment of front and rear 3 phonemes and the neural network showed the correctness rate of 98.43%, 98.59%, 97.7% in the estimation of the duration, the slope, the initial pitch. In the recall phase, we tested the performance of tile neural network with 251 items(50 words) which weren't need as learning data and we could get the good correctness rate of 97.34%, 95.45%, 96.3% in the generation of the duration, the slope, and the initial pitch of each phoneme.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.10
no.4
/
pp.449-459
/
2015
A lot of people were trapped in elevators without power supply when BLACK-OUT situation occurred in 2011. The telephone network of control room connected to the elevators had problem operating poorly. In this paper we propose an ICT based elevator emergency call device prototype system and evaluate the performance of the system. The proposed system quickly responds in emergency situation to guarantee passenger safety. For the goal, firstly the system tries to connect to a control room. If it fails the system attempts to call numbers for emergency contact and a rescue team sequentially. The system is designed to quickly support emergency contact as well. Finally, the information of elevator failure is rapidly transferred to the failure process device by the proposed system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.