Identifying the speakers of individual utterances mentioned in textual stories is an important step towards developing applications that involve the use of unique characteristics of speakers in stories, such as robot storytelling and story-to-scene generation. Despite the usefulness, it is a challenging task because not only human entities but also animals and even inanimate objects can become speakers especially in fairytales so that the number of candidates is much more than that in other types of text. In addition, since the action of speaking is not always mentioned explicitly, it is necessary to infer the speaker from the implicitly mentioned speaking behaviors such as appearances or emotional expressions. In this paper, we investigate a method to exploit linguistic clues to identify the speakers of utterances from textual fairytale stories in Korean, especially in order to handle such challenging issues. Compared with the previous work, the present work takes into account additional linguistic features such as vocative roles and pairs of conversation participants, and proposes the use of discourse-level turn-taking behaviors between speakers to further reduce the number of possible candidate speakers. We describe a simple rule-based method to choose a speaker from candidates based on such linguistic features and turn-taking behaviors.
This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.1
no.1
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pp.91-107
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1999
The primary purpose of this study is to inquire into the characteristic of exposure presented in fashion, identify the correct concept of exposure from an aesthetic perspective, and grasp the contemporary meaning of exposure presented in fashion. As a result of study, the following findings were obtained: First, the surrealist style of fashion exhibited representations such as the relocation of the partial details, the harmonization of the natural and the artificial, the emphasis or expansion of each part of the body, and the like. It used highlighted the genital region with ornamentations or used the technique of paradoxically exposing the part of the body always covered. And it exbibited the paradoxical relationship of exposure and concealment by exposing the concealed part of the human body. Second, the post-modern style showed the complicated phenomenon that the values of several meanings such as the historic, the folk, and the like appeared in its fashion. It shares in spatiotemporal eclecticism, pluralistic characteristics and the like found in the post-modern culture. Third, the deconstructive style gets rid of the distinction between the external space and the private space by translating underwears into outer garments. It destroys clothing by tearing or perforating clothing whereby it represents the poor image. Coupled with women‘s psychology of exposure and the new generation’s way of thinking indifferent to others‘ eyes, this fashion of deconstruction occupies the great current of fashion. Deconstructive fashion gets away with the rule of ‘having to wear clothing to suit TPO(Time, Place and Occasion), the traditional norm of wearing clothing.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1792-1802
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1996
The analysis of prepositional phrases in English-to Korean machine translation has problem on the PP-attachment resolution, semantic analysis, and acquisition of information. This paper presents an analysis system for prepositional phrases, which solves the problem. The analysis system consists of the PP-attachment resolution hybrid system, semantic analysis system, and semantic feature generator that automatically generates input information. It provides objectiveness in analyzing prepositional phrases with the automatic generation of semantic features. The semantic analysis system enables to generate natural Korean expressions through selection semantic roles of prepositional phrases. The PP-attachment resolution hybrid system has the merit of the rule-based and neural network-based method.
We present the technique that automatically generates caricatures from input face images. We get the mean-shape of training images and extract input image's feature point using AAM(Active Appearance Model). From literature of caricature artists, we define exaggeration rules and apply our rules to input feature points, then we can get exaggerated feature points. To change our results into cartoon-like images, we apply some cartoon-stylizing method to input image and combine it with facial sketch. The input image is warped to exaggerated feature point for final results. Our method can automatically generate a caricature image while it minimizes user interaction.
According to rapid growth of a web environment, usage-centered design is being highlighted. This paper suggests the development step and algorithm to generate a user interface prototype automatically on the basis of usage-centered design. For this purpose, The transition object of the user interface is modeled from requirement analysis, and an modeling rule as well as algorithms of business events are made for the creation of the user interface. Through these processes, visual cohesions of business events become strong and unskilled designers can develop the qualified user interface prototypes. A user's understanding of business tasks can also be improved and prototype iterations reduced.
With the advent of new customs and practice of electronic records, the eUCP provides some useful guidance to accommodate the presentation of the paper documents electronically and also provides necessary rules to allow the UCP and eUCP to work together. There is no denying the fact that many of the UCP articles are not impacted by the presentation of electronic equivalent of paper documents, so the integrated application of the UCP and eUCP will be broad enough to allow for developing practice in this area. This study discusses some theoretical implication for efficient utilization of the global usages of letter of credit through the finding of optimal solution in the state of uncertainty caused by the electronic presentation of documents. This study suggest that the decision rules be developed to show how individuals choose optimal portfolio between the eUCP and the UCP that maximize their expected utility in letter of credit transaction, and also suggest that the optimal portfolio be determined at the point of tangency between the efficient trading line and the highest indifference curve in the mean-variance plane. This study finally recommends three rebuttable doctrines with regard to the relationship between the eUCP and UCP such as linkage characteristics, generation lap propensity, and homothetic application rule, which may be the critical standards for understanding of the integrated usages of the eUCP and UCP.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.3A
no.1
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pp.53-60
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2003
At present the electric power industry in Korea is going through a major restructuring process. The restructuring is motivated by a desire to reduce electricity supply costs, to attract new in-vestment in modern generation, transmission and distribution facilities, and to stimulate innovation in the wholesale production and the retail supply of electricity. The experience to date shows that restructuring of electric power industry in the US, however, is marred with a number of problematic market performances including unreasonably high prices at wholesale. This paper investigates the important role of Power Exchange for stabilizing electric power industry in transition by offering various financial products. These financial products are used for risk hedging by the market participants. The paper focuses on the risk hedging by an individual supplier and derives an explicit decision rule that incorporates the attitude towards the risks. In addition to providing the financial products for risk hedging by market participants, the Power Exchange plays another very important role of financial safeguard system. Because of its unique characteristics, the Power Exchange is well suited for financial surveillance where it performs the early detection of unsound financial (and to a large extent operational) practices on the part of any system users and protect the system integrity and the market participants from the consequences of a default in the clearing structure.
Statistical process control (SPC) is a powerful technique for monitoring, managing, analysing and improving the process performance. However, its has limitations such as lack of engineering, statistical skill and training, and lesser importance of activity. To solve the problems, this study proposes an intelligent SPC system using specified agents which are derived through analysis and evaluation of the SPC activities. The activities investigated by the relevant researches are categorized as collection, process analysis, diagnosis, detection, cause analysis and rule generation. Also, the evaluation criteria are established as feasibility of automation, frequency, level and time. The requirements of the agent functions are derived by the evaluation, and the types of customized agents are as data collection, store, analysis, diagnosis, monitoring, alarm and reporting. A prototype SPC system represents that the functions of the proposed agents are successfully validated.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.5
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pp.417-422
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2000
In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for adaptive neuro-fuzzy system modeling using the Independent Component Analysis(ICA) as a preprocessing is proposed. Correlation between inputs was not considered in the conventional neuro- fuzzy modeling schemes, such that enormous number of rules and large amount of error were unavoidable. The correlation between inputs is weakened by employing ICA so that the number of rules and the amount of error are reduced. In simulation, the Box-Jenkins furnace data is used to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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