본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
Statistics by structural equation modeling techniques were used to assess a model of chemistry learning strategy based on performance goal orientation. In the optimal Model III of this research, Performance-approach goal was positively related to the use of learning strategy(p<.05) and achievement need(p<.05). Performance-avoidance goal was negatively related to learning strategy(p<.05) and was positively related to self-handicapping tendency(p<.15). Performance-approach goal affected learning strategy indirectly through achievement need(p<.05). Use of achievement need was positively related to learning strategy(p<.05) and self-handicapping tendency(p<.35). Self-handicapping tendency affected learning strategy negatively(p<.05). Implications of these findings for learning strategy in chemistry education are discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.129-130
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2016
빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.143-144
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2016
빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
최근에 많이 소개되는 인터넷을 이용한 교육, 학습의 대부분은 텍스트를 기반으로 하고 이미지를 삽입하는 방식을 이용하여 이루어지고 있다. 이런 방식은 인문, 사회분야의 과목에는 충분한 효과를 기대할 수 있지만 화학, 물리 등의 자연과학 과목에는 충분한 효과를 기대하기 어렵다. 이제는 통신의 발달로 인해 네트워크 사용이 생활화됨으로써 더 이상 VRML(Virtual Reality Modeling Language)이 넷스케이프 네비게이터나 마이크로소프트 인터넷 익스플로러 같은 인터넷 브라우저상에서 3차원 오브젝트만을 보여주는 시기는 지났다. 가상 세계여행 시스템은 최근 급속도로 확장되고 있는 인터넷과 인터넷 응용기술인 VRML, XML(extensible Makeup Language)을 이용하여 아직까지 사진이나 영상으로만 볼 수 있었던 세계의 도시, 건축물에 대한 정보를 3차원으로 구성된 세계여행을 통해 현실감 있는 정보를 제공하기 위해 설계되었다. 시스템의 특징은 세계의 대도시 및 유명 건축물을 VRML과 XML을 이용하여 가상으로 구성하고, 사용자는 프로그램 내에서 자신이 선택한 아바타를 조종하여 그 도시들을 여행함으로써 가상 공간 내에서 세계여행을 할 수 있다는 것이다. 또한 사용자는 여행중인 다른 아바타와의 채팅이 가능하고 도우미 아바타에게 궁금한 점을 질문할 수도 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.487-489
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2003
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.538-540
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2005
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.775-777
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2004
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 GENIA 2.01 문서에 대하여 86%의 정확률과 90%의 재현율을 나타내었다. 또한 기존연구보다 최고 21%의 성능향상을 나타내었다.
본 연구는 저학년들이 암호에 대해서 어렵게 생각하지 않게끔 접근을 유도하기 위해 암호학을 토대로 한 만화 컨텐츠와, 암호 알고리즘 원리를 바탕으로 하여 친숙한 그림들을 이용해 메세지를 주고받는 대칭키놀이, 그리고 공개키 미니게임을 함으로써 저학년들에게 암호학과 보안의식의 관심과 흥미를 불러 일으키고 자연스레 학습할 수 있도록 유도하는 교육 솔루션에 대한 연구이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.80-81
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2019
본 논문에서는 자연스러운 장면 영상에서 임의의 방향성을 가진 텍스트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 텍스트 검출을 위한 기본적인 프레임 워크는 Faster R-CNN[1]을 기반으로 한다. 먼저 RPN(Region Proposal Network)을 통해 다른 방향성을 가진 텍스트를 포함하는 bounding box를 생성한다. 이어서 RPN에서 생성한 각각의 bounding box에 대해 세 가지의 서로 다른 크기로 pooling된 특징지도를 추출하고 병합한다. 병합한 특징지도에서 텍스트와 텍스트가 아닌 대상에 대한 score, 정렬된 bounding box 좌표, 기울어진 bounding box 좌표를 모두 예측한다. 마지막으로 NMS(Non-Maximum Suppression)을 이용하여 검출 결과를 획득한다. COCO Text 2017 dataset[2]을 이용하여 학습 및 테스트를 진행하였으며 주관적으로 평가한 결과 기울어진 텍스트에 적합하게 회전된 영역을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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