본 연구는 경계선지적기능 아동의 인지훈련 프로그램으로 '언어기반 인지강화 프로그램'을 제안하고, 해당 콘텐츠를 활용한 기능성 게임화의 타당성과 효과성을 보이고자 하였다. 콘텐츠는 4개 인지 영역(감각지각, 주의집중, 작업기억, 추론/지식)에 대해 4개 언어 차원(음소-단어-문장-담화)의 활동들로 구성되었으며, 그 중 16개의 언어활동 콘텐츠를 모바일 앱 게임으로 구현하여 일반아동과 BIF아동을 대상으로 시행하였다. 파일럿 테스트 결과, 두 집단의 게임 수행시간과 정확도 측정치는 지능 점수와 상관관계를 보였으며, 게임의 난이도에 따른 수행시간과 정확도의 차이를 확인함으로써 게임 구현의 타당성을 입증할 수 있었다. 또한 게임 시행 전 후 실시한 인지과제의 수행시간 변화를 통해 두 집단 모두에게서 인지강화 효과를 엿볼 수 있었다.
통계적 기계 번역을 이용한 구어-수화 번역 연구가 활발해짐에도 불구하고 수화 말뭉치의 자원 희소성 문제는 해결되지 않고 있다. 본 연구는 수화 번역의 첫 번째 단계로써 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수지 신호 번역에서 말뭉치 자원 희소성으로부터 기인하는 문제점들을 해결할 수 있는 세 가지 전처리 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 1) 구어 문장의 패러프레이징을 통한 말뭉치 확장 방법, 2) 구어 단어의 표제어화를 통한 개별 어휘 출현 빈도 증가 및 구어 표현의 번역 가능성을 향상시키는 방법, 그리고 3) 수지 표현으로 전사되지 않는 구어의 기능어 제거를 통한 구어-수지 표현 간 문장 성분을 일치시키는 방법이다. 서로 다른 특징을 지닌 영어-미국 수화 병렬 말뭉치들을 이용한 실험에서 각 방법론들이 단독으로 쓰일 때와 조합되어 함께 사용되었을 때 모두 말뭉치의 종류와 관계없이 번역 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 결정 목록을 이용해서 단어 의미 중의성을 해결하는 방법을 제안한다. 결정 목록은 하나 이상의 규칙으로 구성되며, 각 규칙에는 신뢰도가 부여되어 있고, 규칙은 불린 함수(=조건, precondition 와 부류(=의미, class)로 구성되어 있다. 분류 대상이 만족하는 불린 함수를 가진 규칙들 중에서 가장 신뢰도가 높은 규칙에 의해서 분류 대상의 부류가 정해진다. 기존 방법에서는 하나의 자질로 하나의 불린 함수를 구성하는 단일 자질 결정 목록을 이용해서 단어 의미 중의성을 해결했다. 이 경우, 자료 부족 문제와 전처리 과정의 오류에 민감하게 반응한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 단일자질 결정 목록의 문제점을 해결하기 위해서, 하나 이상의 자질로 불린 함수를 구성하는 다중 자질 결정 목록을 제안하고, 다중 자질 결정 목록을 이용하여, 단어 의미 중의성을 해결하는 방법을 기술하고 있다. 단일 자질 결정 목록과 다중 자질 결정 목록을 비교하기 위해서, 1개의 한국어 의미 부착 말뭉치와 5개의 영어 의미 부착 말뭉치를 대상으로 단어 의미 중의성 해결 실험을 했다. 실험 결과 6개의 말뭉치 모두에 서 다중 자질 결정 목록이 단일 자질 결정 목록에 비해서 더 좋은 결과를 나타냈다.
본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.
Background: Breast cancer is the most common cancer among Iranian women. Since development of the disease in Iranian women occurs relatively early, the survival rate matters considerably. In different countries, survival of breast cancer patients varies considerably. Therefore, the one-year, three-year, five-year, and ten-year survival rates for breast cancer in Iran were assessed using a meta-analysis. Materials and Methods: This systematic review and meta-analysis was based on valid Iranian sources including SID, MAGIRAN and IRANMEDEX, along with reliable English databases, namely, PUBMED and SCOPUS. In domestic databases, a search was conducted based on key words of breast cancer and survival rate, and in international databases, with "breast cancer" and the equivalent of "neoplasm" of Mesh Word, "survival rate" and "Iran." Then all reviewed papers and theses which met the inclusion criteria were selected for investigation. To conduct the analysis STATA 11.2 software and random-effects models were used. Results: In 24 studies, 22,745 participants were included. The one-year, three-year, five-year and ten-year survival rates were 0.956, 0.808, 0.695 and 0.559, respectively. The minimum and maximum survival rates for 5-years were 0.48 and 0.87. The average age of the onset of the disease was 48.3. Conclusions: As in Iran, since the onset of the disease is at low age, in spite of the relatively high survival rate as compared to other cancers, prevention and screening programs at early age for early stage diagnosis seems necessary.
암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.
크로스워드 퍼즐은 세계적으로 널리 인기가 있는 게임 중의 하나로 주어진 힌트에 적합한 단어를 끼워 넣어 바둑판 모양의 퍼즐 판을 채워 넣는 게임이다. 컴퓨터의 기술이 발달하면서 크로스워드 퍼즐 문제를 자동으로 생성하고 해결하는 프로그램을 만들어보려 하였고, 그 결과 상용화된 프로그램들도 등장을 하였다. 그러나 이런 상용 프로그램들 대부분이 고정된 퍼즐 판의 모양에서 이미 만들어져 있는 문제들을 맞추어나가는 형식을 취하고 있는 것들이다. 왜냐하면, 가로세로 일정한 크기 내에서 나올 수 있는 퍼즐 판의 모양에 맞춘 단어들의 집합을 찾는다는 것은 매우 어려운 문제이기 때문이다. 특히 이런 프로그램들은 영어나 불어 같은 언어들에 국한된 것이고, 아직까지 한글을 기반으로 한 크로스워드 퍼즐 자동 생성 프로그램은 상용화되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 한글을 기반으로 하는 크로스워드 퍼즐문제 자동 생성 프로그램을 만들기 위해 어떤 점들이 고려되어야 하는지를 살펴보고 크로스워드 퍼즐 문제를 자동으로 생성해주는 시스템, Korizzle을 설계하였다. 이 시스템에 이용된 알고리즘과 Korizzie을 간단히 소개하고 몇 가지 사항들에 대한 성능 평가를 해보고자 한다.
최근 모바일 기기의 확산과 초고속 인터넷의 확장에 따라 모바일 게임시장은 사용자들의 많은 관심 대상이 되어 가고 있다. 특히, 모바일 학습을 위한 게임의 경우, 언제 어디서나 이용할 수 있고, 짧은 시간에 흥미와 학습효과를 상승시킬 수 있다는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 게임과 학습을 결합한 새로운 모바일 게임 콘텐츠인 V-Killer를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 V-Killer 게임은 영어 단어 맞추기 게임과 검색기능, 랭킹보기를 동시에 할 수 있는 모바일 게임이다. V-Killer는 레벨 별로 단어가 나뉘어져 있어서 난이도에 맞는 게임을 선택할 수 있고, 검색 기능과 랭킹 시스템을 도입하여 피드백 학습이 가능하다. 또한, 조작법이 쉽고 구성이 간단하여 남녀노소 누구나 쉽게 접할 수 있고, 사용자도 게임에 직접 문제를 출제함으로써 사용자와 게임의 상호작용을 유발시킬 수 있다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 게임을 모바일 상에서 실제 구현하여 이를 보인다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
외국어 학습에서 발음학습은 가장 중요한 부분 중 하나이다. 발음학습 과정은 학습자의 발음에 대해 정확한 평가와 잘못된 발음이 있을 경우 적절한 피드백을 주어 이를 개선시키는 작업을 포함한다. 숙련된 평가자의 평가는 비용에서, 비숙련 원어민들의 평가는 일관성에서 문제가 있기 때문에 이를 보완할 수 있는 자동발음평가 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며 자동음성인식 기술의 활용이 각광받고 있다. 본 연구에서는 자동음성인식 기술과 비원어민 교수자의 음성 모델을 기반으로 단어 수준에서 학습자의 발음 정확성과 유창성을 평가하는 시스템을 구축하였고, 이를 통해 학습자들이 자신의 발음을 정확히 평가받고 평가결과에 따라 적절한 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 또한 시스템의 성능평가를 통해 발음 정확성과 유창성에 대한 자동평가결과가 전반적으로 학습자의 실제 영어실력을 정확히 구분한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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