• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.629-634
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• 2009

실시간 시스템 적용에 있어서, 수동 소나 표적의 식별을 위한 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 PSR(Propeller Shaft Rate) 및 BR(Blade rate) 등의 특징정보를 실시간으로 구별하는 것은 매우 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 특징정보 추출(extraction)법을 요구한다. 또한, 추출된 특징정보들로 구성된 식별 DB(DataBase)는 잡음 및 불완전한 구성을 갖기 때문에 강인하고 효과적인 특징정보 스코어링(scoring)법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 진화 전략(ES : Evolution Strategy) 및 퍼지(fuzzy) 이론을 이용하는 지능형 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 수동 소나 표적의 실시간 식별이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 영어어문교육
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• 제12권3호
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• pp.147-166
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• 2006

This study investigates the effect of misplacement in a written Computer-delivered ESL Placement Test (CEPT) context. The study aims to address the following two research questions: a) which scoring rubric features cause the misplacement of ESL learner's writing scores? and b) which scoring rubric features improve ESL learner's writing scores? Thirty-four international examinees took the test and participated in surveys at the University of Illinois. Twelve examinees of them attended the CEPT workshop test. In the workshop test, they carried out self-evaluation on their first essays using a scoring rubric and compared with expert raters' results. After the workshop, the examinees responded to a survey and interview. For the first research question, the results of the survey and interview addressed that the majority disagreed with the raters' rating results. The self-evaluation results also indicated that their misunderstanding of organization feature caused the misplacement. For the second question, the CEPT workshop scores were improved due to the score improvement in the organization feature while the contribution of other features to the total scores was little. Most of the examinees pointed out that a lesson on the scoring rubric enhanced their understanding of the writing features of the rubric so that their placement scores were generally improved.

• BMB Reports
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• 제35권5호
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• pp.513-517
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• 2002

We describe a new method for identifying the sequences that signal the start of translation, and the boundaries between exons and introns (donor and acceptor sites) in human mRNA. According to the mandatory keyword, ORGANISM, and feature key, CDS, a large set of standard data for each signal site was extracted from the ASCII flat file, gbpri.seq, in the GenBank release 108.0. This was used to generate the scoring matrices, which summarize the sequence information for each signal site. The scoring matrices take into account the independent nucleotide frequencies between adjacent bases in each position within the signal site regions, and the relative weight on each nucleotide in proportion to their probabilities in the known signal sites. Using a scoring scheme that is based on the nucleotide scoring matrices, the method has great sensitivity and specificity when used to locate signals in uncharacterized human genomic DNA. These matrices are especially effective at distinguishing true and false sites.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권2호
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• pp.149-156
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• 2015

We propose a new method for automatic fluency scoring of English speaking tests spoken by nonnative speakers in a free-talking style. The proposed method is different from the previous methods in that it does not require the transcribed texts for spoken utterances. At first, an input utterance is segmented into a phone sequence by using a phone recognizer trained by using native speech databases. For each utterance, a feature vector with 6 features is extracted by processing the segmentation results of the phone recognizer. Then, fluency score is computed by applying support vector regression (SVR) to the feature vector. The parameters of SVR are learned by using the rater scores for the utterances. In computer experiments with 3 tests taken by 48 Korean adults, we show that speech rate, phonation time ratio, and smoothed unfilled pause rate are best for fluency scoring. The correlation of between the rater score and the SVR score is shown to be 0.84, which is higher than the correlation of 0.78 among raters. Although the correlation is slightly lower than the correlation of 0.90 when the transcribed texts are given, it implies that the proposed method can be used as a preprocessing tool for fluency evaluation of speaking tests.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.17-25
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• 2013

본 논문에서는 투표기법을 이용하여 서술형 주관식 문제에 대한 학습자 답안을 자동으로 채점하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 구축 비용을 줄이기 위해서, 문제 유형별로 세분화하여 서술형 주관식 답안 자동 채점 모델을 따로 구축하지 않는다. 제안하는 방법은 서술형 주관식 답안 자동 채점에 유용한 자질을 추출하기 위해서, 모범 답안과 학습자 답안을 비교한 결과를 바탕으로 다양한 자질을 추출한다. 제안하는 방법은 답안 채점 결과의 신뢰성을 높이기 위해서, 각 학습자 답안을 여러 기계학습 기반 분류기를 이용하여 채점하고, 각 채점 결과를 투표하여 만장일치로 선택한 채점 결과를 최종 채점 결과로 결정한다. 실험결과 기계학습 기반 분류기 C4.5만 사용한 채점 결과는 정확률이 83.00%인데 반해, 기계학습 기반 분류기 C4.5, ME, SVM에서 만장일치로 선택한 채점 결과는 정확률이 90.57%까지 개선되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.58-67
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• 1994

HMM을 이용한 알고리즘은 대용량 음성인식 시스템을 비롯하여 많은 시스템에 적용되어 왔다. 음성인식 시스템을 범용의 프로세서들을 가지고 구현할 경우 많은 계산량과 데이터들로 말미암아 실시간의 성능을 얻을 수 없다. 따라서 실시간 음성인식을 위해서는 인식을 가속화 시키기 위한 전용 하드웨어를 개발하는 것이 요구되어진다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 격리단어 인식 시스템을 구현하는 내용을 다루고 있다. 음성인식 시스템은 호스트 컴퓨터와 DSP 보드 그리고 프로토타입 Viterbi scoring 보드로 이루어져 있다. 음성신호로부터 특징 벡터를 추출하는 과정은 DSP 보드에서 이루어지고, Viterbi scoring 보드는 세 개의 field-programmable gate array 칩들을 사용하여 설계되었다. Viterbi scoring 보드는 하드웨어적으로 효율적인 Viterbi scoring 구조를 채택하고 있고 음성인식을 위한 Viterbi 알고리즘을 수행한다. 제작된 시스템은 10MHz로 동작하고, 한 프레임 즉 10ms 동안에 100.000 스테이트를 처리할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권4호
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• pp.9-16
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• 2015

In this paper, several experiments are performed according to deep neural network (DNN) based features for the performance comparison of speaker verification (SV) systems. To this end, input features for a DNN, such as mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), linear-frequency cepstral coefficient (LFCC), and perceptual linear prediction (PLP), are first compared in a view of the SV performance. After that, the effect of a DNN training method and a structure of hidden layers of DNNs on the SV performance is investigated depending on the type of features. The performance of an SV system is then evaluated on the basis of I-vector or probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) scoring method. It is shown from SV experiments that a tandem feature of DNN bottleneck feature and MFCC feature gives the best performance when DNNs are configured using a rectangular type of hidden layers and trained with a supervised training method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6009-6027
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• 2019

Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.165-186
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• 2024

학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-65
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• 2019

In this paper, we propose a Rights Management Information(RMI) expression systems for individual sites are integrated and the performance evaluation is performed to find out an efficient comparing and updating method of RMI through various image feature point search techniques. In addition, we proposed a weighted scoring model for both public domain sites and posts in order to use the most latest RMI based on reliable data. To solve problem that most public domain sites are exposed to copyright infringement by providing inconsistent RMI(Rights Management Information) expression system and non-up-to-date RMI information. The weighted scoring model proposed in this paper makes it possible to use the latest RMI for duplicated images that have been verified through the performance evaluation experiments of SIFT and CNN techniques and to improve the accuracy when applied to search engines. In addition, there is an advantage in providing users with accurate original public domain images and their RMI from the search engine even when some modified public domain images are searched by users.