• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.8
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• pp.475-487
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• 2011

In this paper, we present a systematic method to derive spectrum of high-order pulse and a novel design of e-Learning system that deals with deriving the spectrum using concept-based branching method. Spectrum of high-order pulse can be derived using conventional methods including 'Consecutive Differentiations' or 'Convolutions', however, their complexity of calculation should be too high to be used as the order of the pulse increase. We develop a recursive algorithm according to the order of pulse, and then derive the formula of spectrum connected to the order with a newly designed look-up table. Moving along, we design an e-Learning content for studying the procedure of deriving high-order pulse spectrum described above. In this authoring, we use the concept-based object branching method including conventional page or title-type branching in sequential playing. We design all four Content-pages divided into 'Modeling', 'Impulse Response and Transfer Function', 'Parameters' and 'Look-up Table' by these conceptual objects. And modules and sub-modules are constructed hierarchically as conceptual elements from the Content-pages. Students can easily approach to the core concepts of the analysis because of the effects of our new teaching method. We offer step-by-step processes of the e-Learning content through unit-based branching scheme for difficult modules and sub-modules in our system. In addition we can offer repetitive learning processes for necessary block of given learning objects. Moreover, this method of constructing content will be considered as an advanced effectiveness of content itself.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.167-172
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• 1999

구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.