Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.172-178
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2015
Constructing a bilingual multi-word lexicon is confronted with many difficulties such as an absence of a commonly accepted gold-standard dataset. Besides, in fact, there is no everybody's definition of what a multi-word unit is. In considering these problems, this paper evaluates and analyzes the context vector approach which is one of a novel alignment method of constructing bilingual lexicons from parallel corpora, by comparing with one of general methods. The approach builds context vectors for both source and target single-word units from two parallel corpora. To adapt the approach to multi-word units, we identify all multi-word candidates (namely noun phrases in this work) first, and then concatenate them into single-word units. As a result, therefore, we can use the context vector approach to satisfy our need for multi-word units. In our experimental results, the context vector approach has shown stronger performance over the other approach. The contribution of the paper is analyzing the various types of errors for the experimental results. For the future works, we will study the similarity measure that not only covers a multi-word unit itself but also covers its constituents.
본 연구에서는 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘을 가속화하기 위해, 다수 혹은 긴 워드 연산을 위한 레지스터 파일 확장 구조 (Register File Extension for Multi-words or Long-word Operation: RFEMLO)라는 새로운 레지스터 파일 구조를 제안한다. 암호화 알고리즘은 긴 워드 피연산자에 대한 명령어를 통하여 가속화 할 수 있다는 점에 착안하여, RFEMLO는 하나의 레지스터 명을 통해 여러 개의 레지스터에 접근할 수 있도록 하여 여러 연산자에 대해 동일한 연산을 수행할 수 있도록 하거나, 여러 개의 레지스터를 하나의 데이터로 사용할 수 있게 한다. RFEMLO는 긴 워드 피연산자에 대한 명령어 집합의 추가와 이를 지원하는 기능 유닛을 추가함으로서 범용 프로세서에 적용할 수 있다. 제안된 하드웨어 구조와 명령어 집합의 효율성을 평가하기 위해 Simplescalar/ARM 3.0을 사용하여 대칭 및 비대칭의 다양한 암호화 알고리즘에 적용하였다. 실험 결과, RFEMLO을 적용한 순차적 파이프라인을 가진 프로세서에서 대칭 암호화 알고리즘의 경우 $40%{\sim}160%$의 성능 향상을, 비대칭 암호화 알고리즘의 경우 $150%{\sim}230%$의 높은 성능향상을 얻을 수 있었다. RFEMLO의 적용을 통한 성능 항상은 이슈 폭의 증가를 이용한 슈퍼스칼라 구현에 따른 성능 향상과 비교할 때, 훨씬 적은 하드웨어 비용으로 효과적인 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였으며 슈퍼스칼라 프로세서에 RFEMLO를 적용하는 경우에도 대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 83.6%, 비대칭 암호화 알고리즘에서는 최대 138.6%의 추가적인 성능향상을 얻을 수 있었다.
The purpose of this corpus-based study was to find 4-word lexical bundles in computer science research articles. As the demand for research articles (RAs) for international publication increases, the need for acquiring field-specific writing conventions for this academic genre has become a burning issue. Particularly, one area of burgeoning interest in the examination of rhetorical structures and linguistic features of RAs is the use of lexical bundles, the indispensable building blocks that make up an academic discourse. To illustrate, different academic discourses rely on distinctive repertoires of lexical bundles. Because lexical bundles are often acquired as a whole, the recurring multi-word sequences can be retrieved automatically to make written discourse more fluent and natural. Therefore, the proper use of rhetorical devices specific to a particular discipline can be a vital indicator of success within the discourse communities. Hence, to identify linguistic features that make up specific registers, this corpus-based study examines the types and usage frequency of lexical bundles in the discipline of CS, one of the most in-demand fields world over. Given that lexical bundles are empirically-derived formulaic multi-word units, identifying core lexical bundles used in RAs, they may provide insights into the specificity of particular CS text types. This will in turn provide empirical evidence of register specificity and technicality within the academic discourse of computer science. As in the results, pedagogical implications and suggestions for future research are discussed.
This paper proposes a method to improve speech recognition performance by extracting various pronunciations of the pseudo-morpheme unit from an eojeol unit corpus and generating a new recognition unit considering pronunciation variations. In the proposed method, we first align the pronunciation of the eojeol units and the pseudo-morpheme units, and then expand the pronunciation dictionary by extracting the new pronunciations of the pseudo-morpheme units at the pronunciation of the eojeol units. Then, we propose a new recognition unit that relies on pronunciation by tagging the obtained phoneme symbols according to the pseudo-morpheme units. The proposed units and their extended pronunciations are incorporated into the lexicon and language model of the speech recognizer. Experiments for performance evaluation are performed using the Korean speech recognizer with a trigram language model obtained by a 100 million pseudo-morpheme corpus and an acoustic model trained by a multi-genre broadcast speech data of 445 hours. The proposed method is shown to reduce the word error rate relatively by 13.8% in the news-genre evaluation data and by 4.5% in the total evaluation data.
This study was to find the difficulties students faced in their mathematical learning and to identify the instructional dimensions a teacher provided for the students from multi-cultural background. Since the study was focused on the process of students' learning, the qualitative method was chosen through clinical interviews with 2 students in a total of 11 units which played a role of compensating their learning of mathematics as an extra curriculum. The students solved the computational problems relying on formal procedure without understanding of concepts and principles and solved the word problems based on own interpretation of certain words without semantic comprehension out of math sentences. As the instructional dimensions of teaching mathematics, tasks, a tool and classroom norm were found in the activities they performed. For the tasks, situated tasks, challenging tasks, tasks with lack of conditions, and open-ended exploratory tasks were used. As the tool, pictorial representations were very useful to describe their ideas. Finally, as the classroom norm, consider equity for everyone, and cooperate and encourage each other were found.
본 논문에서는 음성 인식을 이용한 증권 정보 검색 시스템의 개발에 대하여 기술하고 시스템의 주요 특징을 설명한다. 이 시스템은 DHMM (discrete hidden Markov model)에 기반을 두고, 유사 음소를 기본 인식 단위로 사용하였다. 끝점 검출과 반향 제거 기능을 포함시켜 사용자의 음성 입력이 편리하도록 만들었으며, 한 번의 음성 입력이 하나만의 단어가 아닌 여러 개의 단어가 될 수 있도록 연속 음성 인식기를 구현하였다. 상용화 이후의 몇 개월에 걸친 데이터를 이용하여 운용 결과를 분석하였다.
본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.
다양한 무선 통신 표준 규격을 수용하는 멀티모드 단말기 모뎀은 가변적인 워드 길이와 광범위한 데이터율을 처리한 수 있는 다기능 산술 연산 회로를 필요로 한다. 일반적으로 이런 목표를 위한 하드웨어는 요구되는 최고 성능을 달성하도록 설계되어지므로 종종 전력 소모 측면에서 낭비적인 요소가 있으며 특히 낮은 데이터율에서 심화되는 경향이 있다. 따라서 동작 속도와 전력에 적합한 산술 연산 치로는 무선 통신 응용 분야에서 매우 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 계층적인 캐리스킵 로직을 기본 구성 블록으로 하는 전력 효율적 다기능 가산기 구조를 제안하고 다양한 동작 모드에서의 면적, 성능, 전력 효율을 보임으로써 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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