Based on the importance of dialect research, preservation, and communication, this paper conducted a study on machine translation of Korean dialects for dialect users who may be marginalized. For the dialect data used, AIHUB dialect data distributed based on the highest administrative district was used. We propose a many-to-one dialect machine translation that promotes the efficiency of model distribution and modeling research to improve the performance of the dialect machine translation by applying Copy mechanism. This paper evaluates the performance of the one-to-one model and the many-to-one model as a BLEU score, and analyzes the performance of the many-to-one model in the Korean dialect from a linguistic perspective. The performance improvement of the one-to-one machine translation by applying the methodology proposed in this paper and the significant high performance of the many-to-one machine translation were derived.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.24
no.6
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pp.519-524
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2011
ABLB (alternate binaural loudness balance) test is one of the medical assessments to diagnose detailed lesion of sensory-neural hearing loss based on a recruitment phenomenon. However, current ABLB audiometry takes an operational model, so called face-to-face model, in which model one audiometrist can assess only one subject at a time. As a result, this face-to-face model leads to expensive audiometrist's labor cost and lengthy wait when there exist many subjects. As a solution, this paper suggests an ABLB audiometry system supporting one-to-many model in which model an audiometrist enables to assess several subjects concurrently. By providing such capabilities as real-time transfer of assessment result, video monitoring of subject and video chat, this solution can provide same effect as face-to-face model but overcome weakness of the existing face-to-face model.
This paper addresses the issue of throughput-delay of one-to-many wireless multi-hop flows based on random linear network coding (RLNC). Existing research results have been focusing on the single-hop model which is not suitable for wireless multi-hop networks. In addition, the conditions of related system model are too idealistic. To address these limitations, we herein investigate the performance of a wireless multi-hop network, focusing on the one-to-many flows. Firstly, a system model with multi-hop delay was constructed; secondly, the transmission schemes of system model were gradually improved in terms of practical conditions such as limited queue length and asynchronous forwarding way; thirdly, the mean delay and the mean throughput were quantified in terms of coding window size K and number of destination nodes N for the wireless multi-hop transmission. Our findings show a clear relationship between the multi-hop transmission performance and the network coding parameters. This study results will contribute significantly to the evaluation and the optimization of network coding method.
A simple linear model to test the hypothesis based on one-on-one relationship has been used to find the causative factors of diseases. However, we now know that not just one, but many factors from different systems such as chemical exposure, genes, epigenetic changes, and proteins are involved in the pathogenesis of chronic diseases such as diabetes mellitus. So, with availability of modern technologies to understand the intricate nature of relations among complex systems, we need to move forward to the future by taking complex systems model.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.2
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pp.203-211
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2014
In recent highly competitive business environment, collaboration has become one of the important business strategies for companies to survive and/or prosper. There are many different types of collaboration strategies, and it is crucial for companies to select the right ones according to the types of collaboration they require. To select the right type of collaboration options for business, in the past research, there have been two important criteria to classify collaboration types, namely governance (who makes key decisions - one kingpin participant or all players?) and membership (can anyone participate, or just select players?). In this research, we add a new classification criterion, recognition of collaboration purpose, which means whether collaborators know or do not know the purpose of collaboration in advance. Recently, we see many cases in which social media data are used in many unknown purposes a priori. In this research, we add such cases to develop new classification model.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.1
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pp.39-46
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2006
We propose an global color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in intelligent space as a human-robot coexistent system. An intelligent space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of intelligent space as well. One of the main goals of intelligent space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, intelligent space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and intelligent space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in intelligent space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.4
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pp.171-178
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2018
Recently, the continuing operation of nuclear power plants has become a major controversial issue in Korea. Whether to continue to operate nuclear power plants is a matter to be determined considering many factors including social and political factors as well as economic factors. But in this paper we concentrate only on the economic factors to make an optimum decision on operating nuclear power plants. Decisions should be based on forecasts of plant accident risks and large and small accident data from power plants. We outline the structure of a decision model that incorporate accident risks. We formulate to decide whether to shutdown permanently, shutdown temporarily for maintenance, or to operate one period of time and then periodically repeat the analysis and decision process with additional information about new costs and risks. The forecasting model to predict nuclear power plant accidents is incorporated for an improved decision making. First, we build a one-period decision model and extend this theory to a multi-period model. In this paper we utilize influence diagrams as well as decision trees for modeling. And bayesian statistical approach is utilized. Many of the parameter values in this model may be set fairly subjective by decision makers. Once the parameter values have been determined, the model will be able to present the optimal decision according to that value.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.1
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pp.39-45
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2019
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
The quail (Coturnix japonica) has been used as a model animal in many research fields and its application is still expanding in other fields. Compared to the chicken, the quail is quicker to reach sexually maturity, has short generation intervals, is easy to handle, requires less space and feed, and is sturdy. In addition, it produces many eggs and the research tools developed for chicken can be applied directly to quail or with some modifications. Due to recent advances in next-generation sequencing, abundant sequence data for the quail genome and transcripts have been generated. These sequence data are valuable sources for studying functional genomics using quail, which is one of the model animal used to investigate gene function and networks. Although there are some obstacles to be removed, the quail is the best optimized model to study the functional genomics of poultry. In many research fields, functional genomics study using the quail model will provide the best opportunity to understand the phenomena and principles of life. We review why, among many other birds, the quail is the best model for studying poultry functional genomics.
The purpose of this study is to propose an efficient vocabulary assessment model in task-based language learning and to verify the viability of this assessment model. Bachman and Palmer (1996) pointed out the fact that many language tests focus on just one of the areas of language knowledge. However, researchers suggested that it is necessary to acknowledge the needs of several analytic scales, which can provide separate ratings for different components of the language ability to be tested. Although there were many studies which tried to evaluate the various aspects of vocabulary ability, most of them measured only one or two factors. Based on previous research, this study proposed an assessment model of general construct of vocabulary ability and tried to measure vocabulary ability in four separate areas. The subjects were two classes of university level Korean EFL students. They participated in small group discussion via synchronous CMC. One class used a lexically focused task, which was proposed by Kim and Jeong (2006) and the other class used a non-lexically focused task. The results showed that the students with a lexically focused task significantly outperformed those with a non-lexically focused task in overall vocabulary ability as well as four subdivisions of vocabulary ability. In conclusion, the assessment model of separate ratings is a viable measure of vocabulary ability and this can provide elaborate interpretation of vocabulary ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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