Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules that are manually formulated by a language expert. These rules are appended each time a new error pattern is detected. However, such grammar checkers are not consistent. In order to resolve this shortcoming, we propose new method for generalizing error decision rules to detect the above errors. For this purpose, we use an existing thesaurus KorLex, which is the Korean version of Princeton WordNet. KorLex has hierarchical word senses for nouns, but does not contain any information about the relationships between cases in a sentence. Through the Tree Cut Model and the MDL(minimum description length) model based on information theory, we extract noun classes from KorLex and generalize error decision rules from these noun classes. In order to verify the accuracy of the new method in an experiment, we extracted nouns used as an object of the four predicates usually confused from a large corpus, and subsequently extracted noun classes from these nouns. We found that the number of error decision rules generalized from these noun classes has decreased to about 64.8%. In conclusion, the precision of our grammar checker exceeds that of conventional ones by 6.2%.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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pp.268-296
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2005
Given the growing expectations on the value and application of mobile office, we need to understand the factors which affect its successful use and implementation. We in this paper present a parsimonious model which integrates the IS success model and the TAM. The main feature of the model is that it allows one to explore the role of mobility of mobile office systems in determining the level of system usage and dependence. Although mobility is the key property of any mobile system, there is little research effort exerted to understand how mobility affects the traditional IS factors such as perceived ease of use and usefulness. In addition to the system usage, this model also uses dependence as the dependent variable. This is expected to provide richer understanding of the study context. We collected survey data from 1,614 field service workers of a major domestic electronic company. They use PDAs to retrieve information regarding the specifics of the customer service requests and to report what has been done for each service job. The results from SEM analysis show that mobility improves the perceived ease of use which then leads the field service workers to depend more on the PDA systems. Interestingly enough, however, the workers’ satisfaction does not cause more frequent use of the system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제3권2호
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pp.7-18
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1998
In this paper, we develop three context-dependent resource allocation models to maximize user satisfaction in terms of software quality. Those models are formulated on the grounds that human resources are dominant In a software development project while taking into account managerial quality constraints of the system. The satisfaction function on exerted resources plays a key linking pin between the two sides, and its functioning forms bring about different solution methods. In addition to a basic linear model, an extension model is formulated so that it may be applicable to the situation of multiple-goal settings. Finally, non-linear model is given the solving optimization algorithm developed and proved in this paper.
The size-dependent nonlinear thermomechanical vibration analysis of pre- and post-buckled tapered two-directional functionally graded (2D-FG) microbeams is presented in this study. In the context of the modified couple stress theory, the formulations are derived based on the parabolic shear deformation beam theory and von Karman nonlinear strains. Different thermomechanical material properties are assumed to be temperature-dependent and smoothly vary in both length and thickness directions using the power law and the physical neutral axis concept is employed. The nonlinear governing equations are derived using the Hamilton principle and the resulting variable coefficient equations of motion are solved using the differential quadrature method (DQM) and iterative Newton's method for clamped-clamped and simply supported boundary conditions. Comparison studies are presented to validate the derived model and solution procedure. The impacts of induced thermal moments, temperature power index, two gradient indices, nonuniform cross-section, and microstructure length scale parameter on the frequency-temperature configurations are explored for both clamped and simply supported microbeams.
This study investigates human-robot interactions in a museum environment. Unlike robots in movies, robots in real life do not have 'personality,' but instead have a specific purpose and function. This research is primarily about the assignment of specific and appropriate personalities to robots in different contexts. Methods by which a definite personality can be imparted on a robot are discussed in this research. Previous research has addressed attempts to assign a robot personality based on the task context. However, the discussion of robot personality is incomplete. Therefore, we assumed that a robot's character was dependent on the characteristics of its location of use. We planned a $2{\times}2$ comparison of various robot personalities, i.e., introverted or extroverted paired with either a traditional museum or a process-oriented experiential experience. Based on Schmitt's (1999) strategic experiential modules, experiential factors were derived for each set of conditions. To achieve the objectives of the research, theoretical and empirical research were conducted simultaneously. The software JMP 9 was used to verify the research model and hypotheses.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권7호
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pp.139-147
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2020
This paper aims to explore the relationship between the quality of the audit and the level of stock return co-movement in the context of the Vietnamese emerging market. The empirical study is designed based on the quatitative method and deductive approach. The panel dataset includes 256 listed firms from different industries,with 1115 firm-year observations on Ho Chi Minh City Stock Exchange for the period from 2014 to 2018. In the research, we built the econometric regression model, using stock return synchronicity and audit quality as the dependent and independent variable, respectively. Some control variables are also added to the econometric regression models as they are well-documented in prior research to have an effect on stock price synchronicity. To improve the accuracy of the regression coefficients, beside the Ordinary Least Squares, we employ the Random Effects Model and the Fixed Effects Model for better statistical analysis of panel data set. The results show that the quality of the audit is positively correlated to stock price synchronicity. This finding suggests that stock returns of companies with higher quality of the audit are more synchronous with the market. Results for other control variables also support our reasoning for the main findings.
International Journal of Reliability and Applications
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제13권1호
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pp.37-47
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2012
In this article we attempted reliability analysis of a component under the stress-strength pattern with both classical as well as Bayesian techniques. The main focus is made to develop the theory for dealing the reliability problems in various circumstances for bivariate environmental set up in context of Bayesian paradigm. A stress-strength based model describes the life of a component which has strength (Y) and is subjected to stress(X). We develop the Bayes and moment estimators of reliability of a component for each of the three possible conditions, under the assumption that the two stresses (i.e. $X_1$ and $X_2$) on a component are dependent and follow a Bivariate exponential (BVE) of Marshall-Olkin distribution, the strength of a component (Y) following exponential distribution is independent of the stresses. The simulation study is performed with Markov Chain Monte Carlo technique via Gibbs sampler to obtain the estimates of Bayes estimators of reliability, are compared with moment estimators of reliabilities on the basis of absolute biases.
To explore protein folding mechanism, we simulated a folding pathway in a simplified 3×3×3 cubic lattice. In the lattice folding Monte Carlo simulations, each of the 28 possible native packing pairs that exist in the native conformation was used as a conformational restraint. The native packing restraints in the lattice model could be considered as a disulfide linkage restraint in a real protein. The results suggest that proteins denatured with a small disulfide loop can, but not always, fold faster than proteins without any disulfide linkage and than proteins with a larger disulfide loop. The results also suggest that there is a rough correlation between loop size of the native packing restraint and folding time. That is, the order of native residue-residue packing interaction in protein folding is likely dependent on the residue-residue distance in primary sequence. The strength of monomer-monomer pairwise interaction is not important in the determination of the packing order in lattice folding. From the folding simulations of five strong folding lattice sequences, it was also found that the context encoded in the primary sequence, which we do not yet clearly understand, plays more crucial role in the determination of detailed folding kinetics. Our restrained lattice model approach would provide a useful strategy to the future protein folding experiments by suggesting a protein engineering for the fast or slow folding research.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.366-369
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2000
This paper examines three algorithms to recognize speaker's emotion using the speech signals. Target emotions are happiness, sadness, anger, fear, boredom and neutral state. MLB(Maximum-Likeligood Bayes), NN(Nearest Neighbor) and HMM (Hidden Markov Model) algorithms are used as the pattern matching techniques. In all cases, pitch and energy are used as the features. The feature vectors for MLB and NN are composed of pitch mean, pitch standard deviation, energy mean, energy standard deviation, etc. For HMM, vectors of delta pitch with delta-delta pitch and delta energy with delta-delta energy are used. We recorded a corpus of emotional speech data and performed the subjective evaluation for the data. The subjective recognition result was 56% and was compared with the classifiers' recognition rates. MLB, NN, and HMM classifiers achieved recognition rates of 68.9%, 69.3% and 89.1% respectively, for the speaker dependent, and context-independent classification.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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pp.369-372
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1998
본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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