Sign language has completely different meaning depending on the direction of the hand or the change of facial expression even with the same gesture. In this respect, it is crucial to capture the spatial-temporal structure information of each movement. However, sign language translation studies based on Sign2Gloss2Text only convey comprehensive spatial-temporal information about the entire sign language movement. Consequently, detailed information (facial expression, gestures, and etc.) of each movement that is important for sign language translation is not emphasized. Accordingly, in this paper, we propose Spatial-temporal Keypoints Centered Sign2Gloss2Text Translation, named STKC-Sign2 Gloss2Text, to supplement the sequential and semantic information of keypoints which are the core of recognizing and translating sign language. STKC-Sign2Gloss2Text consists of two steps, Spatial Keypoints Embedding, which extracts 121 major keypoints from each image, and Temporal Keypoints Embedding, which emphasizes sequential information using Bi-GRU for extracted keypoints of sign language. The proposed model outperformed all Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores in Development(DEV) and Testing(TEST) than Sign2Gloss2Text as the baseline, and in particular, it proved the effectiveness of the proposed methodology by achieving 23.19, an improvement of 1.87 based on TEST BLEU-4.
본 논문에서는 단기 서술형 답안의 자동 채점을 위하여 기계 번역 자동 평가에서 널리 사용되는 BLEU(BiLingual Evaluation Understudy)를 활용한 방법을 제안한다. BLEU 는 기계가 번역한 것이 사람이 번역한 것과 비슷할수록 기계번역의 질이 좋을 것이다 라는 것을 가정하여 평가한다. 즉, 특정 문장을 여러 사람이 번역한 문장을 기계가 번역한 문장과 n-gram 방식으로 비교해 점수를 매기는 것이다. 이와 비슷하게 본 연구에서는 여러 개의 정답 문장과 학생의 답안 문장을 BLEU 와 같은 방식으로 상호 비교하여 학생의 답안을 채점하였다. 실험에서는 이러한 채점 방식의 정확도를 평가하기 위하여 사람이 채점한 점수와의 상관관계를 계산하였다.
Since hand gesture recognition was realized thanks to improved image processing algorithms, sign language translation has been a critical issue for the hearing-impaired. In this paper, we extract human hand figures from a real time image stream and detect gestures in order to figure out which kind of hand language it means. We used depth-color calibrated image from the Kinect to extract human hands and made a decision tree in order to recognize the hand gesture. The decision tree contains information such as number of fingers, contours, and the hand's position inside a uniform sized image. We succeeded in recognizing 'Hangul', the Korean alphabet, with a recognizing rate of 98.16%. The average execution time per letter of the system was about 76.5msec, a reasonable speed considering hand language translation is based on almost still images. We expect that this research will help communication between the hearing-impaired and other people who don't know hand language.
In recent years, nanotechnology has revolutionized global healthcare and has been predicted to exert a remarkable effect on clinical medicine. In this context, the clinical use of nanomaterials for cancer diagnosis, fertility preservation, and the management of infertility and other pathologies linked to pubertal development, menopause, sexually transmitted infections, and HIV (human immunodeficiency virus) has substantial promise to fill the existing lacunae in reproductive healthcare. Of late, a number of clinical trials involving the use of nanoparticles for the early detection of reproductive tract infections and cancers, targeted drug delivery, and cellular therapeutics have been conducted. However, most of these trials of nanoengineering are still at a nascent stage, and better synergy between pharmaceutics, chemistry, and cutting-edge molecular sciences is needed for effective translation of these interventions from bench to bedside. To bridge the gap between translational outcome and product development, strategic partnerships with the insight and ability to anticipate challenges, as well as an indepth understanding of the molecular pathways involved, are highly essential. Such amalgamations would overcome the regulatory gauntlet and technical hurdles, thereby facilitating the effective clinical translation of these nano-based tools and technologies. The present review comprehensively focuses on emerging applications of nanotechnology, which holds enormous promise for improved therapeutics and early diagnosis of various human reproductive tract diseases and conditions.
eIF4E는 번역개시과정에서 중심조절자 역할을 한다. eIF4E와 eIF4G의 결합이 mRNA의 번역을 촉발하기 때문에, 여러 단백질들이 이 결합을 저해함으로써 번역과정을 조절한다. 인간 4E-T는 eIF4E 결합단백질 중의 하나로, 결합한 mRNA의 번역을 저해할 뿐 아니라, eIF4E를 processing body (P-body)로 이동시키는 기능을 가지고 있다. Clast4는 인간의 4E-T와 상동성을 가지는 생쥐 단백질로 번역 조절에 중요한 기능을 할 것으로 추측되지만, 그 특징은 아직 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 Clast4의 인산화된 상태와 eIF4E와의 결합력, Clast4 과발현시 세포증식의 변화에 대한 특징을 관찰하였다. Clast4는 PKA에 의해 in vivo에서 아미노말단의 몇몇 잔기가 인산화되는 것으로 확인되었다. 그러나 PKA에 의해 인산화된 Clast4는 eIF4E와의 결합력이나 Clast4의 세포 내 위치에는 큰 변화가 없었다. Clast4는 eIF4E1과 CPEB와 결합하며, Clast4의 보존된 eIF4E 결합 서열인 $YXXXXL_{\phi}$가 eIF4E1A와의 결합에서는 중요하지만 eIF4E1B와의 결합에서는 큰 영향이 없는 것으로 관찰되었다. 잘 알려져 있는 eIF4E 조절자인 4E-BP의 경우와 유사하게 Clast4를 과발현하였을 때 세포의 증식이 감소되었다. 이러한 결과는 Clast4가 세포 내에서 전반적인 번역 조절에 관여하고 있다는 것을 시사한다.
최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.
이 논문은 개념기반의 대화체 언어번역시스템의 번역부의 평가에 대해 기술한 것이다. 대상언어는 한국어와 영어로 한국어를 해석하여 영어로 번역하는 시스템이다. 개념기반 시스템은 개념을 기준으로 입력된 문장을 해석하고 그 개념을 이용하여 번역한다. 개념기반 시스템은 개념에 기반을 두기 때문에 자유로운 간투사의 사용, 빈번한 단어 생략 등의 특성을 가지는 대화체 번역에 유리하다. 시스템의 평가는 입력문에 대한 번역문의 결과가 의미적으로 어느 정도 전달되었는지를 평가자의 주관적인 판단에 의해 평가한다. 현재 개발된 시스템은 여행안내 영역(domain)을 대상으로 하고 있다. 개발된 시스템에 대한 평가는 대화체를 전사한 문장과 음성인식의 결과 두 가지의 입력에 대해 하였다.
In this paper we propose comparison of both verb and noun endings between Korean and Mongolian languages. It is based on the similarity between two languages which have the same sentence structures and their eomi and josa structure. Korean verb and noun endings match into those of corresponding Mongolian endings. Josa and eomi are classified as a one-to-one, a one-to-many, and a many-to-many cases as well as some abnormal cases. In order to encourage development of Korean to Mongolian machine translation system, this paper would introduce one of the significant units in grammar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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