• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.463-471
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• 2010

학습 본 연구의 목적은 블랜디드 러닝 환경에서 적용될 학업 성취 수준별 교수 학습 모형을 제안하는 것이다. 블랜디드 러닝 환경에 포함된 변인과 구조를 살펴보기 위해 웹 학습요소와 자기조절학습을 기초로 하여 두 종류의 설문지를 개발하였고, 또한 이를 적용한 반응을 근거로 하여 각 요소 간 위상과 경로를 표현하였다. 본 연구에서는 고등학생 154명을 실험 대상으로 2주간 사이버 학습을 실시하고 각 학습자의 성취 수준과 설문지 자료를 획득하였다. 또한 상관분석, 전통적 다차원척도법 그리고 중회귀분석을 적용하여 통계적 처리를 통해 각 요소 간 위상과 경로를 규명하고 블랜디드 러닝 모형을 정형화하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.423-433
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• 2011

This paper introduces an adaptive and integrated utterance verification (UV) framework using minimum verification error (MVE) training as a new set of solutions suitable for real applications. UV is traditionally considered an add-on procedure to automatic speech recognition (ASR) and thus treated separately from the ASR system model design. This traditional two-stage approach often fails to cope with a wide range of variations, such as a new speaker or a new environment which is not matched with the original speaker population or the original acoustic environment that the ASR system is trained on. In this paper, we propose an integrated solution to enhance the overall UV system performance in such real applications. The integration is accomplished by adapting and merging the target model for UV with the acoustic model for ASR based on the common MVE principle at each iteration in the recognition stage. The proposed iterative procedure for UV model adaptation also involves revision of the data segmentation and the decoded hypotheses. Under this new framework, remarkable enhancement in not only recognition performance, but also verification performance has been obtained.

• ETRI Journal
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• 제40권1호
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• pp.111-121
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• 2018

To find the emerging patterns (EPs) in streaming transaction data, the streaming is first divided into some time windows containing a number of transactions. Itemsets are generated from transactions in each window, and then the emergence of itemsets is evaluated between two windows. In the tilted-time windows model (TTWM), it is assumed that people need support data with finer accuracy from the most recent windows, while accepting coarser accuracy from older windows. Therefore, a limited array's elements are used to maintain all support data in a way that condenses old windows by merging them inside one element. The capacity of elements that accommodates the windows inside is modeled using a particular number sequence. However, in a stream, as new data arrives, the current array updating mechanisms lead to many null elements in the array and cause data incompleteness and inaccuracy problems. Two models derived from TTWM, logarithmic TTWM and Fibonacci windows model, also inherit the same problems. This article proposes a novel push-front Fibonacci windows model as a solution, and experiments are conducted to demonstrate its superiority in finding more EPs compared to other models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1692-1705
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• 2024

In this paper, we present a method that integrates a Grammar Transducer as an external language model to enhance the accuracy of the pre-trained Korean End-to-end (E2E) Automatic Speech Recognition (ASR) model. The E2E ASR model utilizes the Connectionist Temporal Classification (CTC) loss function to derive hypothesis sentences from input audio. However, this method reveals a limitation inherent in the CTC approach, as it fails to capture language information from transcript data directly. To overcome this limitation, we propose a fusion approach that combines a clause-level n-gram language model, transformed into a Weighted Finite-State Transducer (WFST), with the E2E ASR model. This approach enhances the model's accuracy and allows for domain adaptation using just additional text data, avoiding the need for further intensive training of the extensive pre-trained ASR model. This is particularly advantageous for Korean, characterized as a low-resource language, which confronts a significant challenge due to limited resources of speech data and available ASR models. Initially, we validate the efficacy of training the n-gram model at the clause-level by contrasting its inference accuracy with that of the E2E ASR model when merged with language models trained on smaller lexical units. We then demonstrate that our approach achieves enhanced domain adaptation accuracy compared to Shallow Fusion, a previously devised method for merging an external language model with an E2E ASR model without necessitating additional training.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.76-76
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• 2013

The current hierarchical model of galaxy formation predicts that galaxy halos contain merger relics in the form of long stellar streams. In order to find stellar substructures in galaxy, we focused our investigation on the stellar spatial density around globular clusters and on the quantitative properties of the evolved sequences in the color-magnitude diagrams (CMDs). First, we investigated the spatial configuration of stars around five metal-poor globular clusters in halo region (M15, M30, M53, NGC 5053, and NGC 5466) and one metal-poor globular cluster in bulge region (NGC 6626). Our findings indicate that all of these globular clusters show strong evidence of extratidal features in the form of extended tidal tails around the clusters. The orientations of the extratidal features show the signatures of tidal tails tracing the clusters' orbits and the effects of dynamical interactions with the galaxy. These features were also confirmed by the radial surface density profiles and azimuthal number density profiles. Our results suggest that these six globular clusters are potentially associated with the satellite galaxies merged into the Milky Way. Second, we derived the morphological parameters of the red giant branch (RGB) from the near-infrared CMDs of 12 metal-poor globular clusters in the Galactic bulge. The photometric RGB shape indices such as colors at fixed magnitudes, magnitudes at fixed colors, and the RGB slope were measured for each cluster. The magnitudes of the RGB bump and tip were also estimated. The derived RGB parameters were used to examine the overall behavior of the RGB morphology as a function of cluster metallicity. The behavior of the RGB shape parameters was also compared with the previous observational calibration relation and theoretical predictions of the Yonsei-Yale isochrones. Our results of studies for stellar spatial distribution around globular clusters and the morphological properties of RGB stars in globular clusters could add further observational evidence of merging scenario of galaxy formation.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.238-249
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• 2010

빈번한 데이터 접근이 요구되는 DBMS 분야에서 플래시메모리의 빠른 연산 속도를 이용하여 시스템 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 플래시메모리를 DBMS의 저장매체로 사용하는데 가장 큰 문제점 중에 하나는 비효율적인 덮어쓰기 연산으로 인한 성능 저하와 수명 단축이다. 페이지 보다 작은 크기의 쓰기 연산이 빈번히 발생하는 특성을 가진 DBMS 환경에서 비효율적인 덮어 쓰기 문제를 해결하기 위하여 업데이트 내용을 로그 형태로 저장하는 기법들이 연구되었다. 그러나 기존의 연구들은 로그 저장 영역을 고정적으로 관리하여 쓰기 성능 저하의 주요 원인인 합병이 빈번히 발생한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 블록의 로그 영역을 비고정적으로 관리하여 로그 저장 공간의 부족으로 인한 합병의 발생을 최소화시키는 기법을 제안한다. 또한 블록 내에서 최소의 비용으로 로그 저장 공간을 사용할 수 있도록 하는 기준을 제시하여 블록의 비고정적인 로그 영역 관리 기법에 적용한다. 실험을 통하여 제안하는 비고정적인 로그 영역 관리 기법이 기존의 고정적으로 관리하는 기법들과의 비교하여 성능 향상을 가져올 수 있는 것을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.365-374
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• 2005

B2B 전자거래 환경에서는 다양한 공급자들의 부품 라이브러리를 통합하여 단일 인터페이스를 제공하는 중개 시스템이 요구된다. 그런데 각부품 라이브러리들은 서로 이질적이어서 자동 통합하기 어렵다. 기존의 온톨로지 기반 자동 정보 통합 연구에서는 온톨로지들이 서로 다른 방식으로 작성되는 것을 방지하기 어렵기 때문에 이질성 해결을 위한 매핑이 복잡해지고, 따라서 제한적인 수준에서의 자동 정보 통합 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Guarino의 상위 온톨로지 이론을 바탕으로 부품 라이브러리 온톨로지 개발에 이용할 수 있는 지식 모델링 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 존재론적 본성에 기반한 엄밀한 논리적 의미와 적용 원리가 부여된 부품 라이브러리 지식 모델링 프리미티브를 제공함으로써 온톨로지 개발자들이 대상 도메인의 지식을 체계적으로 분류하고 일관되게 구조화할 수 있도록 도와준다. 결과적으로, 작성되는 온톨로지들이 서로 비교 가능하고 균질해져 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화된다. 이를 바탕으로 온톨로지 자동 병합 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.105-113
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• 2007

본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.23-31
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• 1994

구획배치 모델은 구획의 경계면으로 사용되는 구조 부재요소들에 의해 정의되는 공간들의 특성 및 형상정보에 의해 표현된다. 이러한 구획배치 모델링 작업을 효율적으로 수행하기 위해 Chopping 및 Merging 모델링 기법을 이용한 그래픽 지원 대화식 구획배치 모델러를 개발하였다. 일반적으로 구획배치 모델링을 위해 사용되는 프로그램 내부 기법이 아무리 우수해도, 프로그램을 이용하는 사용자 입장에서 입력방식이 불편할 경우에는 프로그램 활용가치는 반감된다. 따라서 본 논문에서는 그래픽 사용자 인터페이스 기법을 이용하여 사용자가 편리하게 구획배치 모델링 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발하고 이를 구현하였다. 본 연구를 통해 개발된 구획배치 모델링 방법은 솔리드 모델링 개념의 모델링 기법과 모델링을 위해 사용자가 입력해야 하는 정보를 그래픽 지원 인터페이스를 이용하여 신속하고 편리하게 처리할 수 있도록 함으로써, 효율적인 구획배치 모델링을 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 구획배치 모델러를 실선에 적용해 본 결과 보다 효율적이고 편리하게 구획배치 모델링을 수행할 수 있음을 확인하였으며, 실선에 적용한 예를 보였다.