In this paper, a new model for isolated word recognition called segment probability model is proposed. The proposed model is composed of two procedures of segmentation and modelling each segment. Therefore the spoken word is devided into arbitrary segments and observation probability in each segments is obtained using vector quantization. The proposed model is compared with pattern matching method and hidden Markov model by recognition experiment. The experimental results show that the proposed model is better than exsisting methods in terms of recognition rate and caculation amounts.
Emotion recognition is an important component of affective computing, and is significant in the implementation of natural and friendly human-computer interaction. An effective approach to recognizing emotion from text is based on a machine learning technique, which deals with emotion recognition as a classification problem. However, in emotion recognition, the texts involved are usually very short, leaving a very large, sparse feature space, which decreases the performance of emotion classification. This paper proposes to resolve the problem of feature sparseness, and largely improve the emotion recognition performance from short texts by doing the following: representing short texts with word cluster features, offering a novel word clustering algorithm, and using a new feature weighting scheme. Emotion classification experiments were performed with different features and weighting schemes on a publicly available dataset. The experimental results suggest that the word cluster features and the proposed weighting scheme can partly resolve problems with feature sparseness and emotion recognition performance.
In English, a focused word with new information receives a pitch accent. This paper examines how English native speakers and Korean speakers produce and perceive focus in English yes-no questions. The production experiments show that native speakers realize an appropriate intonation of yes-no questions, in which a focused word has a low pitch accent followed by a high phrasal accent and a high boundary tone. However, Korean speakers usually give a high tone to a focused word. In a like manner, the perception experiments show that English native speakers judge a word with a low tone to be focused, while Korean speakers have difficulty in comprehending a focused word realized as a low tone. And it is found that Korean speakers tend to perceive low tones on sentence initial and final focused words better than those on sentence medial focused words, and they often perceive a word with a relatively high fundamental frequency or a sharp rise of fundamental frequency as a focused word. This paper shows that Korean speakers have trouble to produce and perceive an appropriate tonal pattern of a focused yes-no question, and that can cause confusion in a conversation with native speakers.
본 논문에서는 분할기반 은닉 마르코프 모델(segmentation based hidden Markov model)과 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron)을 결합한 영문수표 필기단어 (legal word) 인식시스템을 제안하였다. 가변길이의 필기체 영문 단어 분할결과를 인식할 수 있도록 은닉 마르코프 모델을 이용하여 명확한 분할기반 (explicit segmentation-based) 단어단위 (word level) 인식기를 구현하고 다층 퍼셉트론을 이용하여 내재적 분할기반 (implicit segmentation-based) 단어단위 인식기를 구현하였다. 그리고 이종(heterogeneous)의 두 인식기를 새로운 결합 확률추정방식에 따라 결합함으로서 상호 보완 능력을 극대화시킬 수 있는 영문수표 필기단어 인식시스템을 구현하였다. 제안한 시스템을 캐나다 콘코디아 대학의 CENPARMI 영문 수표 데이터베이스에 적용하여 실험해 본 결과 기존의 연구결과에 비해 비교적 우수한 인식성능을 얻을 수 있었다.
We introduce the notion of a minimal synchronizing word; that is a synchronizing word whose proper subwords are not synchronized. This has been used to give a new shorter proof for a theorem in [6]. Also, the common synchronized components of a subshift and its derived set have been characterized.
본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.
문장제는 학생들의 사고력 계발, 문제 상황과 수학의 관련성, 학생들의 동기 유발 등과 관련하여 의미로운 학습자료이지만, 학생들에게 많은 어려움을 유발시키기도 한다. 본 연구는 문장제의 다양한 해결 방법에 대한 한 연구로, 문장제 중 농도문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있는 지렛대 모델을 개발하여 제시하고, 이 모델을 이용하여 중학교, 고등학교 수준에서 제시되는 다양한 농도문제를 해결하였다.
본 논문에서는 대표적인 소액 지불 프로토콜 중의 하나인 PayWord를 개선한 효율적인 지불프로토콜을 제안한다. 기존의 PayWord 시스템은 사용자가 해쉬 체인 연산을 수행하여 생성된 payword를 하나의 지정된 판매자에게만 지불할 수 있도록 설계되어 있다. 즉 사용자는 인터넷상의 수많은 판매자들과 거래를 하기 위해서 각 판매자에 대한 해쉬 체인 값을 새로 생성해야 한다. 본 논문에서는 이러한 결점을 보완하기 위해 사용자가 한 번 생성하는 해쉬 체인 값으로도 다른 판매자들과 거래를 할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 브로커가 사용자의 인증서 발급 요청에 대하여 인증서와 함께 새로운 해쉬 체인 값을 생성한다. 이 인증서에는 사용자에게 payword를 생성할 수 있는 권한을 부여하기 위해 브로커의 전자 서명이 되어 있다. 브로커가 생성하는 새로운 해쉬 체인 값은 사용자가 한번의 해쉬 체인 연산의 수행으로 여러 판매자들과 거래할 수 있는 수단을 제공한다.
최근 급속히 발달한 인터넷을 통해 단순한 전자우편 뿐만 아니라 학술 논문 등 실제 물리적인 문서를 표현하는 전자문서의 교환이 빈번하게 이루어지고 있다. 인터넷 환경에서 문서를 원활히 서비스하고 열람할 수 있도록 하기 위해서는 온라인 문서처리에 대한 해결책이 선행되어야 한다. 특히 이공계 연구개발자들이 생산하는 문헌은 복잡한 수식과 그림, 도표 등을 포함하고 있으며, TeX, 한글, MS Word 등 다양한 워드프로세서를 사용하고 있다. 이들이 생산한 전자 문헌들을 인터넷에서 온라인으로 제공하기 위해서는 HTML과 같은 전자문서 형식으로의 변환이 우선되어야 한다. 본 연구에서는 현재 사용되고 있는 전자문서 형식들이 가지고 있는 특성과 장단점을 비교 연구하였다. 우선 문서 교환을 목적으로 하는 전자문서 형식이 가져야 할 특성으로 범용성, 신속성, 장치 독립성, 간결성, 확장성 등을 제시하고 이를 기준으로 현재 사용되거나 제안되고 있는 전자문서 형식들을 평가하였다.
In this paper, the huffman decoder which is a part of the decoder in JPEG standard format is designed by using a new Ternary CAM. First, the 256 word * 16 bit-size new bit-word all parallel Ternary CAM system is designed and verified using SPICE and CADENCE Verilog-XL, and then the verified novel Ternary CAM is applied to the new huffman decoder architecture of JPEG. So the performnce of the designed CAM cell and it's block is verified. The new Ternary CAM has various applications because it has search data mask and storing data mask function, which enable bit-wise search and don't care state storing. When the CAM is used for huffman look-up table in huffman decoder, the CAM is partitioned according to the decoding symbol frequency. The scheme of partitioning CAM for huffman table overcomes the drawbacks of all-parallel CAM with much power and load. So operation speed and power consumption are improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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