This study reviews usability of PC communication softwares with different dialogue types of user interface. Usability test was conducted to evaluate usability of 3 PC communition softwares which are currently utilized in Korea. Learnability was adopted as an index of usability evaluation, so learning time, testing time and scores were measured as dependent variables. It is suggested that softwares with mixing dialogue type(menu, icon, command) which were implemented in window systems environment were not superior to that with command dialogue type.
In FMS (Flexible Manufacturing System) and CIM (Computer Integrated Manufacturing), machine-tools have been the target of integration in the last three decades. The conventional concept of integration is being changed into the autonomous manufacturing device based on the knowledge evolution by applying advanced information technology in which an open architecture controller, high-speed network and internet technology are included. In the advanced environment, the machine-tools is not the target of integration anymore, but has been the key subject of cooperation. In the near future, machine-tools will be more improved in the form of a knowledge-evolutionary intelligent device. The final goal of this study is to develop an intelligent machine having knowledge-evolution capability and a management system based on internet operability. The knowledge-evolutionary intelligent machine-tools is expected to gather knowledge autonomically, by producing knowledge, understanding knowledge, reasoning knowledge, making a new decision, dialoguing with other machines, etc. The concept of the knowledge-evolutionary intelligent machine is originated from the machine control being operated by human experts' sense, dialogue and decision. The structure of knowledge evolution in M2M (Machine to Machine) and the scheme for a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory agent, a dialogue agent and an expert system (decision support agent) are presented in this paper, with intent to develop the knowledge-evolutionary machine-tools. The dialogue agent functions as an interface for inter-machine cooperation. To design the dialogue agent module in an M2M environment, FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agent) standard platform and the ping agent based on FIPA are analyzed in this study. In addition, the dialogue agent is designed and applied to recommend cutting conditions and thermal error compensation in a tapping machine. The knowledge-evolutionary machine-tools are expected easily implemented on the basis of this study and shows a good assistance to sensory and decision support agents.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.5
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pp.55-65
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1997
In many cases, a dialogue system can't extract the correct analysis information of a user's spoken utterance, because of its own ungrammatical components. Therefore, in order to perform a correct before it performs the syntactic processing. In this paper, we use a real dialogue corpus and classify these ungrammatical errors as 4 categories : phonological, syntactic, semantic errors that consist of speech reparis and inversions, and propose an algorithm to detect and correct the errors. In short, this paper proposes a method to detect and correct the speech repairs and inversions that are classified as the phonological and syntactic errors to implement a robust dialogue system. And, through the test of real dialogue data, this paper shows an efficiency of the proposed algorithm.
Jacques Lochard;Win Thu Zar;Michiaki Kai;Ryoko Ando
Journal of Radiation Protection and Research
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v.48
no.3
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pp.107-116
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2023
This article reviews the experience of applying the Identification, Diagnosis, Prospective, and Action (IDPA) facilitating method as a means of promoting practices of dialogue between stakeholders in the radiological protection field. After presenting the characteristics of the IDPA method and its ability to promote active listening, participation, and dialogue among stakeholders facing complex situations, as well as the procedural aspects associated with its practical implementation, the article describes three examples of the application of the method in the field of radiological protection. The first one presents how the IDPA method supported a debate among decision-makers, authorities, experts, professionals, and representatives of non-governmental organizations about how to engage stakeholders in radiological protection. The second example presents how the IDPA method was used in a series of dialogue meetings to explore the challenges of the post-nuclear accident situation resulting from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident. The third one presents the application of the method in the context of a training course organized by Nagasaki University in the affected area close to the damaged plant. Experience has shown that the IDPA method makes it possible to develop responses to problems posed in very different contexts and, in many cases, to find compromises regarding their solutions. The IDPA method has the merit of allowing each of the participants to better understand the situation they are faced with, even if such a positive result is not always achieved.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.11
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pp.82-88
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2016
In this paper, we propose an intelligibility enhancement algorithm for multimedia contents using spectral shaping. The dialogue signals is essential to understand the plot of audio-visual media contents such as movie and TV. However, the non-dialogue components as like sound effects and background music often degrade the dialogue clarity. To overcome this problem, this paper tries to improves the dialogue clarity of audio soundtracks which contain important cues for the visual scenes. In the proposed method, the dialogue components are first detected by soft masker based on speech presence probability (SPP) which is widely used in speech enhancement field. Then, extracted dialogue signals are applied to the spectral shaping method. It reallocate the spectral-temporal energy of speech to enhanced the intelligibility. The total energy is maintained as unchanged via a loudness normalization process to prevent saturation. The algorithm was evaluated using the modeled and real movie soundtracks and it was shown that the proposed algorithm enhances the dialogue clarity while preserving the total audio power.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.6
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pp.623-631
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2020
In the era of COVID-19 global pandemic, e-learning has become new standards and daily life in the name of 'new normal'. This study developed dialogue e-learning contents as opposed to monologue e-learning which is unidirectional and instructor centered and conducted qualitative user experience evaluation of dialogue e-learning contents. A total number of 20 adult students participated and were individually interviewed. Qualitative data analysis was performed. The findings include students' positive perceptions of dialogue e-learning contents such as empathy for various ideas and new format. With regard to personal preference, 55% of participants preferred dialogue e-learning contents because it enables them to focus and share real experiences. Meanwhile, in terms of learning effects, 60% participants selected monologue e-learning contents and mentioned adequate explanations of concepts and explicit information delivery. Based on the results, suggestions on the design and development of dialogue e-learning contents were presented.
Purpose: The purpose of the study was to identify functional structure and patterns of dialogue sequence in conversations between elderly patients with dementia and nurses in a long-term care facility. Methods: Conversation analysis was used to analyze the data which were collected using video-camera to capture non-verbal as well as verbal behaviors. Data collection was done during February 2005. Results: Introduction, assessment, intervention, and closing phases were identified as functional structure. Essential parts of the conversation were the assessment and intervention phases. In the assessment phase three sequential patterns of nurse-initiated dialogue and four sequential patterns of patient-initiated dialogue were identified. Also four sequential patterns were identified in nurse-initiated and three in patient-initiated dialogues in the intervention phase. In general, "ask question", "advise", and "directive" were the most frequently used utterance by nurses in nurse-initiated dialogue, indicating nurses' domination of the conversation. At the same time, "ask back", "refute", "escape", or "false promise" were used often by nurses to discourage patients from talking when patients were raising questions or demanding. Conclusion: It is important for nurses to encourage patient-initiated dialogue to counterbalance nurse-dominated conversation which results from imbalance between nurses and patients in terms of knowledge and task in healthcare institutions for elders.
In this study, the creation of emotional dialogue was investigated within the process of developing a robot's natural language understanding and emotional dialogue processing. Unlike an English-based dataset, which is the mainstay of natural language processing, the Korean-based dataset has several shortcomings. Therefore, in a situation where the Korean language base is insufficient, the Korean dataset should be dealt with in detail, and in particular, the unique characteristics of the language should be considered. Hence, the first step is to base this study on a specific Korean dataset consisting of conversations on emotional topics. Subsequently, a model was built that learns to extract the continuous dialogue features from a pre-trained language model to generate sentences while maintaining the context of the dialogue. To validate the model, a chatbot system was implemented and meaningful results were obtained by collecting the external subjects and conducting experiments. As a result, the proposed model was influenced by the dataset in which the conversation topic was consultation, to facilitate free and emotional communication with users as if they were consulting with a chatbot. The results were analyzed to identify and explain the advantages and disadvantages of the current model. Finally, as a necessary element to reach the aforementioned ultimate research goal, a discussion is presented on the areas for future studies.
This paper proposes an intelligent simulation generator, called INSIMS, for manufacturing systems. The INSIMS provides an interactive dialogue interactive dialogue interface and code generation tools for modeling and code genration of manufacturing systems. The interactive dialogue interface helps non-expert simulation modeler specify manufacturing systems with ease. After completing the model construction processes, the modeling specifications are automatically converted into SLAM II codes by code generation tools. To validate the usefulness of INSIMS and to illustrate the modeling processes, an example system has been presented.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.56-59
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2017
CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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