Spoken dialog tasks incur many errors including speech recognition errors, understanding errors, and even dialog management errors. These errors create a big gap between the user's intention and the system's understanding, which eventually results in a misinterpretation. To fill in the gap, people in human-to-human dialogs try to clarify the major causes of the misunderstanding to selectively correct them. This paper presents a method of clarification techniques to human-to-machine spoken dialog systems. We viewed the clarification dialog as a two-step problem-Belief confirmation and Clarification strategy establishment. To confirm the belief, we organized the clarification process into three systematic phases. In the belief confirmation phase, we consider the overall dialog system's processes including speech recognition, language understanding and semantic slot and value pairs for clarification dialog management. A clarification expert is developed for establishing clarification dialog strategy. In addition, we proposed a new design of plugging clarification dialog module in a given expert based dialog system. The experiment results demonstrate that the error verifiers effectively catch the word and utterance-level semantic errors and the clarification experts actually increase the dialog success rate and the dialog efficiency.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.9
no.1
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pp.66-76
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2008
Plant project is a complex project that consists of civil engineering, building, mechanical and electronic works. The schedule management is one of important factors in plant project because the construction duration of the project is very short comparing with the other construction projects. Specially, 4D CAD system needs to visualize construction schedule information in those complex projects. This study suggests methodologies for improving 4D CAD functions by considering those project characteristics. To develop a plant 4D CAD system, this study includes to develop new functions by analyzing actual schedule information from the plant construction sites.
This paper discusses two important issues of corpus-based synthesis: synthesis unit generation based on phrase break strength information and pruning redundant synthesis unit instances. First, the new sentence set for recording was designed to make an efficient synthesis database, reflecting the characteristics of the Korean language. To obtain prosodic context sensitive units, we graded major prosodic phrases into 5 distinctive levels according to pause length and then discriminated intra-word triphones using the levels. Using the synthesis unit with phrase break strength information, synthetic speech was generated and evaluated subjectively. Second, a new pruning method based on weighted vector quantization (WVQ) was proposed to eliminate redundant synthesis unit instances from the synthesis database. WVQ takes the relative importance of each instance into account when clustering similar instances using vector quantization (VQ) technique. The proposed method was compared with two conventional pruning methods through objective and subjective evaluations of synthetic speech quality: one to simply limit the maximum number of instances, and the other based on normal VQ-based clustering. For the same reduction rate of instance number, the proposed method showed the best performance. The synthetic speech with reduction rate 45% had almost no perceptible degradation as compared to the synthetic speech without instance reduction.
Purpose: Hope has been identified as a protective factor that contributes to achieving a better quality to life, especially in patients with chronic disease. The purpose of this review was to synthesize current knowledge about the relationship between hope and quality of life among adolescents living with chronic illnesses. Methods: We searched major English-language databases (PsycINFO, PubMed, and CINAHL) for studies from January 1, 2002 to July 12, 2019. Studies were included if they provided data on hope and its relationship with quality of life among adolescents with chronic diseases. Results: In total, five articles were selected from the 336 studies that were retrieved. All five studies reported a positive correlation between hope and quality of life, such that people with a higher level of hope had a better quality of life. Hope was found to have direct and indirect effects on quality of life in adolescents with chronic diseases. Conclusion: Healthcare professionals should make more efforts to enhance hope in adolescents with chronic diseases in order to improve their quality of life. Future studies exploring how hope develops in adolescents with chronic diseases and the long-term impact of hope on quality of life are necessary.
According to the advancement of experimental techniques in molecular biology, genomic and protein sequence databases are increasing in size exponentially, and mean sequence lengths are also increasing. Because the sizes of these databases become larger, it is difficult to search similar sequences in biological databases with significant homologies to a query sequence. In this paper, we present the N-gram indexing method to retrieve similar sequences fast, precisely and comparably. This method regards a protein sequence as a text written in language of 20 amino acid codes, adapts N-gram tokens of fixed-length as its indexing scheme for sequence strings. After such tokens are indexed for all the sequences in the database, sequences can be searched with information retrieval algorithms. Using this new method, we have developed a protein sequence search system named as ProSeS (PROtein Sequence Search). ProSeS is a protein sequence analysis system which provides overall analysis results such as similar sequences with significant homologies, predicted subcellular locations of the query sequence, and major keywords extracted from annotations of similar sequences. We show experimentally that the N-gram indexing approach saves the retrieval time significantly, and that it is as accurate as current popular search tool BLAST.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.251-253
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2018
As the prices of agricultural, fishery, and dairy products have been fluctuating due to recent instability on commodity prices, so consumers have been more inclined to make purchase without specific criteria by relying on marketing or their personal experiences and senses of market. The core function of this application is precisely and conveniently telling the consumption index to consumers who are waved by unstable commodity prices by helping users to easily understand the price index of agricultural, fishery, and dairy products in real time using public data. And, it also includes the AI Chatbot and voice recognition function, and meets the convenience of natural language processing and hands-free etc..
Cloud detection algorithm is being developed as major one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-1R and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithm and preliminary test result of both algorithms.
Expert system is a practical application part of the artificial intelligence and can be generally described as a computer-based system designed to simulate the knowledge and reasoning of a human expert, and to make that knowledge conveniently available to other people in a useful way. Expert systems consist of three major components, knowledge base, inference engine and user interface. In this paper, it is aimed to construct a prototype system to design the horizontal-typed pressure vessel. To do this, a representative artificial programming language, Turbo Prolog, was employed, and the knowledge representation was mainly done by the production rule such as "If(condition), than (action)" style and by the predicate logic. In the developed system, it was quite easy to represent the knowledge of "If(condition), then (action)"style and by the predicate logic. In the developed system, it was quite easy to represent the knowledge of "If(condition). then(action)" style and the various table-like data. It was also effective to represent the graphics. Though this expert system is by now small and incomplete, it is possible to expand it to a larger and refined system later.rger and refined system later.
In this paper development of an automatic grid generation program for flow field calculation around 3D wing is described and its application is also introduced. The program is developed by using JAVA programming language and a graphic library, JOGL, and it can be usee either as an application program on a local computer or as a applet in the network environment. Currently, The program provides NACA series 4-digit airfoils as the wing cross-section shape and it offers a non-complicated GUI program which can easily generate structured grids for wings based on user's parameter input. Grid generated by the program can be selected as one of two types; O-type and C-type. In this research advancing layer method(ALM) augmented by elliptic smoothing method is used for the FLUENT. It is shown that by using current program high-quality structured grids around 3D wings can be easily generated, and typical grid generation results and flow solutions are demonstrated. Study on effects of geometric parameters on flow field is also tried by changing major wing parameters such as incidence angle type of wing-tip and sweepback angle.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.26
no.4
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pp.923-933
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2014
The purpose of this study was to investigate the moderating effect of cultural disposition in the relationship between parenting and academic achievement. Five-hundred thirty five middle school students(male 247; female, 288) participated in this study, These students completed parenting scale and Individualism-Collectivism Scale. Academic achievement was calculated using academic scores from language, english, mathematics and science. Collected data were analyzed using multiple regression. The major findings of this study can be summarized as follows. First, parenting was significantly associated with academic achievement albeit weak. Second, influence of affective and autonomy parenting on academic achievement for both father and mother were not significant. Third, moderating effects of individualism were significant in only fathers' autonomy parenting. Fourth, moderating effects of collectivism were significant in fathers' affective parenting and autonomy parenting. These results were discussed in relation to pervious studies. Finally limitations were commented and future study were suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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