Automatic speech recognition (ASR) has been revolutionized with deep learning-based approaches, among which self-supervised learning methods have proven to be particularly effective. In this study, we aim to enhance the performance of OpenAI's Whisper model, a multilingual ASR system on the Korean language. Whisper was pretrained on a large corpus (around 680,000 hours) of web speech data and has demonstrated strong recognition performance for major languages. However, it faces challenges in recognizing languages such as Korean, which is not major language while training. We address this issue by fine-tuning the Whisper model with an additional dataset comprising about 1,000 hours of Korean speech. We also compare its performance against a Transformer model that was trained from scratch using the same dataset. Our results indicate that fine-tuning the Whisper model significantly improved its Korean speech recognition capabilities in terms of character error rate (CER). Specifically, the performance improved with increasing model size. However, the Whisper model's performance on English deteriorated post fine-tuning, emphasizing the need for further research to develop robust multilingual models. Our study demonstrates the potential of utilizing a fine-tuned Whisper model for Korean ASR applications. Future work will focus on multilingual recognition and optimization for real-time inference.
Nowadays, product recommendation is one of the important issues regarding both CRM and Internet shopping mall. Generally, a recommendation system tracks past actions of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marketing and commerce have grown rapidly and thereby automatic recommendation methodologies have got great attentions. But the researches and commercial tools for product recommendation so far, still have many aspects that merit further considerations. To supplement those aspects, we devise a recommendation methodology by which we can get further recommendation effectiveness when applied to Internet shopping mall. The suggested methodology is based on web log information, product taxonomy, association rule mining, and decision tree learning. To implement this we also design and intelligent Internet shopping mall support system based on agent technology and develop it as a prototype system. We applied this methodology and the prototype system to a leading Korean Internet shopping mall and provide some experimental results. Through the experiment, we found that the suggested methodology can perform recommendation tasks both effectively and efficiently in real world problems. Its systematic validity issues are also discussed.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.32
no.2
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pp.59-76
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2020
The purpose of this study was to develop and evaluate the teaching/learning process plan of 'housing culture and practical space use' for home economics in middle school according to the problem based learning(PBL) model. The plan consisting of 4-lessons has been developed and implemented following the steps of ADDIE model. Various activity materials (4 scenarios, 6 individual activity sheets, 10 reading texts, and 5 working resources) and visual materials (4 sets of ppt and 4 moving pictures) as well as questionnaire were developed for the 4-session lessons. The plans were implemented to a single class of 21 junior students at H middle school in rural area, Kyeongnam, from 1st to 12th of April, 2019. Students highly enjoyed and were satisfied with the whole 4-lessons in aspects such as understanding of the contents, adequacy of materials and activities, and usefulness in one's own daily life. Additionally, they have more actively participated in the lessons than usual and even interested in learning more of such lessons. Students also reported that they highly accomplished the goal of each lesson as well as overall objectives. They showed interest in the major part of PBL lesson such as scenario and group activities. And they engaged themselves in drawing the share housing space plan with '5D planner' web program which they described as the best part of the lessons. The teaching/learning process plan developed in this study may be used as a theme of maker education, which is emerging these days. It can be concluded that the PBL teaching/learning process plans for 'housing values and practical space use' would contribute to improving students' attitude on living with others and ability to manage one's individual life.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.38
no.4
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pp.467-480
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2018
This study aims to investigate how flipped learning-based socioscientific issue instruction (FL-SSI instruction) affected middle school students' key competencies and character development. Traditional classrooms are constrained in terms of time and resources for exploring the issues and making decision on SSI. To address these concerns, we designed and implemented an SSI instruction adopting flipped learning. Seventy-three 8th graders participated in an SSI program on four topics for over 12 class periods. Two questionnaires were used as a main data source to measure students' key competencies and character development before and after the SSI instruction. In addition, student responses and shared experience from focus group interviews after the instruction were collected and analyzed. The results indicate that the students significantly improved their key competencies and experienced character development after the SSI instruction. The students presented statistically significant improvement in the key competencies (i.e., collaboration, information and technology, critical thinking and problem-solving, and communication skills) and in two out of three factors in character and values as global citizens (social and moral compassion, and socio-scientific accountability). Interview data supports the quantitative results indicating that SSI instruction with a flipped learning strategy provided students in-depth and rich learning opportunities. The students responded that watching web-based videos prior to class enabled them to deeply understand the issue and actively engage in discussion and debate once class began. Furthermore, the resulting gains in available class time deriving from a flipped learning approach allowed the students to examine the issue from diverse perspectives.
In this study, a model was developed to determine whether flooding occurred using image data, which is unstructured data. CNN-based VGG16 and VGG19 were used to develop the flood classification model. In order to develop a model, images of flooded and non-flooded images were collected using web crawling method. Since the data collected using the web crawling method contains noise data, data irrelevant to this study was primarily deleted, and secondly, the image size was changed to 224×224 for model application. In addition, image augmentation was performed by changing the angle of the image for diversity of image. Finally, learning was performed using 2,500 images of flooding and 2,500 images of non-flooding. As a result of model evaluation, the average classification performance of the model was found to be 97%. In the future, if the model developed through the results of this study is mounted on the CCTV control center system, it is judged that the respons against flood damage can be done quickly.
Jo, Seongung;Oh, Heung-Seon;Im, Sanghun;Kim, Seonho
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.10
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pp.231-238
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2020
With a large number of documents appearing on the web, document-level novelty detection has become important since it can reduce the efforts of finding novel documents by discarding documents sharing redundant information already seen. A recent work proposed a convolutional neural network (CNN)-based novelty detection model with significant performance improvements. We observed that it has a restriction of using document-level information in determining novelty but assumed that the document-level information is more important. As a solution, this paper proposed two methods of effectively incorporating document-level information using a CNN-based novelty detection model. Our methods focus on constructing a feature vector of a target document to be classified by extracting relative information between the target document and source documents given as evidence. A series of experiments showed the superiority of our methods on a standard benchmark collection, TAP-DLND 1.0.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.105-108
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2007
In this paper, we have developed a UPnP-OSGi Bundle for digital convergence based on UPnP middleware. UPnP-OSGi bundle is demanded sustaining realtime monitering system based on UPnP middleware that is possible multimedia ability of a piece with a multiplicity of service and joint user data , service lifecycle , management division service for home network system offered convergence service. This bundle is possible a multiplicity of control and monitering service segmentation so develop a multiplicity of service is easy. and provide zero-configuration system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.9
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pp.349-354
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2019
s programming education becomes more important in recent years, it is necessary to learn how the source code written by students reflects Object-Oriented(OO) concepts. We present a tool called the Round-Trip Translator(RTT) that transforms the Unified Modeling Language(UML) class diagram and Java source code to provide a web-based environment that provides real-time synchronization of UML and source code. RTT was created by improving existing RTE and is a tool for students who are learning OO concepts to understand how their UML or source code reflects the concepts that user intended. This study compares the efficiency and user- friendliness of RTT with the existing Round-Trip Engineering-based tools. The results show that students have improved understanding of OO concepts through UML and source code translation by using the RTT. We also found out that students were satisfied with the use of the RTT, which provides more efficient and convenient user interface than the existing tools.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.27
no.3
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pp.27-37
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2021
Purpose: The purpose of this study is to compare the changes in hospital accreditation evaluations, the changes in hospital building design guidelines, and the development of design indicators for reducing medical accidents in the state-of-the-art healthcare providers. Methods: The changes and tools were carefully investigated and compared that had been taken place and used in the building certification standards, design guidelines, and patient safety design standards to reduce accidents in the United States and the United Kingdom. Results: First, medical accidents are recognized as multiple defense layers rather than personal ones, and a public reporting and learning system is created, reporting the accidents in question publicly and suggesting ways to improve them based on the data at a time. Second, for the accreditation institute that secures the service quality of medical institutions, detailed standards for patient safety are continuously updated with focus on clinical trials. The United States is in charge of the private sector, but on the other hand the United Kingdom is in charge of the public sector. Third, the design guidelines are provided as web-based tools that complement various guidelines for patient safety, and are improved and developed as well. Fourth, detailed approaches are continuously developed and provided to secure patient safety and reduce medical accidents through appropriate research, evidence-based design and strict evaluations. Implications: When medical institutions make efforts to strength patient safety methods through valid design standards, accidents are expected to decrease, whereby hospital finances are also to be improved. A higher level of medical quality service will sure be secured through comprehensive certification evaluation.
Background : Computer- and web-based simulation methods help students develop problem solving and decision making skills. In addition, they provide reality based learning to the student clinical experience with immediate medical feedback as well as repetitive training, on-site reviews and case closure. Materials and Methods : Seventy-five third-year medical students participated in a two-week simulation program. The students selected four modules from eight modules as follows: airway and breathing 1, cardiac arrest 1, cardiac arrhythmia 1, and chest pain 1, and then selected the first case within each of the modules. After 2 weeks, a pass score was obtained and the data analyzed. The average pass score of over 70% was considered a passing grade for each module. If the student did not pass each module, there was no score (i.e., pass score was zero). In addition, when at least one of the four modules was zero, the student was not included in this study. Results : Seventy-five students participated in the simulation program. Nineteen students were excluded based on their performance. The final number of students studied was 56 students (74.7%). The average scores for each module 1 to 4 were 86.7%, 85.3%, 84.0%, and 84.0%, and the average obtained pass score was 88.6 for the four modules in all 56 students. Conclusion : Medical simulation enabled students to experience realistic patient situations as part of medical learning. However, it has not been incorporated into traditional educational methodology. Here we describe the introduction and the development of various simulation modules and technologies for medical education.
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