• 제목/요약/키워드: language training

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Back TranScription(BTS)기반 데이터 구축 검증 연구 (A Study on Verification of Back TranScription(BTS)-based Data Construction)

  • 박찬준;서재형;이설화;문현석;어수경;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.109-117
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    • 2021
  • 최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다.

AI로봇 통합관리프로그램이 재가노인의 인지기능, 일상생활활동, 우울에 미치는 효과 (The effects of AI Robot Integrated Management Program on cognitive function, daily life activity, and depression of the elderly at home)

  • 김연미;송미영;양정숙;나현미
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권2호
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    • pp.511-523
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    • 2022
  • 본 연구는 코로나19 장기화로 다양한 노인돌봄 방식의 변화가 제기되고 있어, 재가의 경증치매 및 신체허약노인을 대상으로 비대면 방식의 돌봄기술을 적용하였다. 본 연구의 목적은 AI 로봇 통합관리프로그램을 적용하여 인지기능, 일상생활활동, 우울의 정도를 비교하기 위한 비동등성 대조군 전·후 유사실험 연구이다. 자료수집은 2021년 6월 4일부터 9월 17일까지이며 실험군 17명, 대조군 18명 대상자의 설문결과를 SPSS 25.0으로 분석하였다. 연구결과, 실험군은 언어기능, 일상생활활동, 우울에서 유의하게 나타났다. 특히 중등도 이상 우울과 경증 우울이 감소되는 결과를 나타냈다. 인지기능은 장기요양등급과, 일상생활활동은 동거가족과 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 '위드 코로나 시대'에 노인돌봄 현장에 비대면 방식의 돌봄기술을 도입한다면, 노인의 인지기능훈련 및 우울 감소에 기여할 것으로 사료된다.

Water Level Prediction on the Golok River Utilizing Machine Learning Technique to Evaluate Flood Situations

  • Pheeranat Dornpunya;Watanasak Supaking;Hanisah Musor;Oom Thaisawasdi;Wasukree Sae-tia;Theethut Khwankeerati;Watcharaporn Soyjumpa
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.31-31
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    • 2023
  • During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

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Introducing SEABOT: Methodological Quests in Southeast Asian Studies

  • Keck, Stephen
    • 수완나부미
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    • 제10권2호
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    • pp.181-213
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    • 2018
  • How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.

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자아존중감과 청소년 외현화 문제행동 간의 영향과 아버지애착의 조절효과 연구-남학생을 중심으로- (The moderate effects of father's attachment between self-esteem and adolescents' internalizing problem behavior -Focusing on the male students-)

  • 김민주;지은구;조미정
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제6권8호
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    • pp.63-72
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    • 2016
  • 본 연구의 주목적은 자아존중감과 청소년 외현화 문제행동 간의 영향분석과 아버지애착이 조절효과를 통하여 청소년 외현화 문제행동을 감소시키는 요인으로 작용하는지를 실증적으로 검증하고자 한다. 연구대상은 D지역의 남자 고등학생을 대상으로 무작위표집방법을 활용하여 연구자가 학교를 직접 방문하여 남자 고등학생 336명에게 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 무성의 설문지 38부를 제외하고 최종 298부를 분석에 활용하였다. SPSS 21.0을 사용하여 변수 간의 관계에 관한 기초적인 판단자료로 활용하기 위해 단순상관관계분석을 실시한 후, 상호작용모형을 알아보기 위하여 위계적중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 자아존중감과 아버지애착이 청소년의 외현화 문제행동에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 아버지애착은 자아존중감과 외현화 문제행동의 관계에서 조절하는 효과가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 청소년들의 자아존중감 향상 방안과 아버지와의 애착 증진 방안을 통하여 외현화 문제행동을 줄이기 위한 제언을 하고자 한다.

호흡 조절식 연장기법을 이용한 말더듬치료 장치개발 및 적용사례 연구 (The Development of Stuttering Therapy Device and Clinical Application Cases Using Breathing Control Prolonged Speech Method)

  • 이근민;권상남;정효재
    • 재활복지
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    • 제15권2호
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    • pp.147-173
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    • 2011
  • 본 논문에서는 호흡 조절식 연장기법을 활용한 말더듬 치료 장치를 개발하여 임상적용을 통해 개발된 말더듬 치료 장치가 실제로 말더듬 치료에 효과가 있는지 검증하였다. 이 연구를 수행하기 위한 연구 방법은 다음과 같다. 첫째, 연구의 목적을 달성하기 위해 국내외에서 많이 활용되고 있는 말더듬 연장기법을 분석하여 이것을 바탕으로 한 말더듬 치료 장치를 설계하였다. 둘째, 연장기법을 활용하기 위해 시각적 피드백, 발성 상태 유지, 충분한 흡기, 한글화, 일상생활 전이 및 유지가 이루어질 수 있는 말더듬 치료 장치를 개발하였다. 셋째, 임상적용을 통해 개발된 말더듬 치료 장치가 실제로 말더듬 치료에 효과가 있는지 검증하였다. 개발된 호흡 조절식 연장기법을 활용한 말더듬 치료 장치를 피험자 A, B, C, D를 통해 3개월 동안 적용하여 말더듬 평가 프로그램 SI-B를 이용하여 평가한 결과 피험자 A는 사전평가 3.20 SW/M에서 사후평가는 0.5 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 B는 사전평가 1.90 SW/M에서 사후평가는 0.7 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 C는 사전평가 3.37 SW/M에서 사후평가는 0.34 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었고, 피험자 D는 사전평가 0.51 SW/M에서 사후평가는 0 SW/M으로 말더듬 빈도수가 줄었다. 이상과 같이 호흡 조절식 연장기법 말더듬 치료 장치를 이용한 말더듬 치료프로그램이 말더듬인의 말더듬 빈도를 감소시키는데 효과가 있음을 확인하였다.

해사영어 플랫폼을 활용한 표준해사영어 실력 향상에 관한 연구 (Study on Improving Maritime English Proficiency Through the Use of a Maritime English Platform)

  • 설진기;박영수;신동수;김대원
    • 해양환경안전학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.930-938
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    • 2023
  • 해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Ensuring the Quality of Higher Education in Ukraine

  • Olha Oseredchuk;Mykola Mykhailichenko;Nataliia Rokosovyk;Olha Komar;Valentyna Bielikova;Oleh Plakhotnik;Oleksandr Kuchai
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권11호
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    • pp.142-148
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    • 2023
  • The National Agency for Quality Assurance in Higher Education plays a crucial role in education in Ukraine, as an independent entity creates and ensures quality standards of higher education, which allow to properly implement the educational policy of the state, develop the economy and society as a whole.The purpose of the article: to reveal the crucial role of the National Agency for Quality Assurance in Higher Education to create quality management of higher education institutions, to show its mechanism as an independent entity that creates and ensures quality standards of higher education. and society as a whole. The mission of the National Agency for Quality Assurance in Higher Education is to become a catalyst for positive changes in higher education and the formation of a culture of its quality. The strategic goals of the National Agency are implemented in three main areas: the quality of educational services, recognition of the quality of scientific results, ensuring the systemic impact of the National Agency. The National Agency for Quality Assurance in Higher Education exercises various powers, which can be divided into: regulatory, analytical, accreditation, control, communication.The effectiveness of the work of the National Agency for Quality Assurance in Higher Education for 2020 has been proved. The results of a survey conducted by 183 higher education institutions of Ukraine conducted by the National Agency for Quality Assurance in Higher Education are shown. Emphasis was placed on the development of "Recommendations of the National Agency for Quality Assurance in Higher Education regarding the introduction of an internal quality assurance system." The international activity and international recognition of the National Agency for Quality Assurance in Higher Education are shown.

유도 맞잡기 타입에 따른 허벅다리걸기의 Kinematic 분석[I] (A Kinematic Analysis of Uchi-mata(inner thigh reaping throw) by Kumi-kata types in Judo)

  • 김의환;조동희;권문석
    • 한국운동역학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.63-87
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    • 2002
  • The purpose of this study was to analyze the kinematic variables when Uchi-mata(inner thigh reaping throw) performing by Kumi-kata(engagement position, basic hold) types A, B(A: grasping part-behind neck lapel, B: chest lapel) in Judo with three dimensional analysis technique DLT method by videography. The subjects were four male judokas who have been training in Yong-In University(YIU), on Korean Representative level and Uchi-mata is their tokui-nage(favorite technique), the throwing form was filmed on two S-VHS 16mm video camera( 30frame/sec. Panasonic). Kinematic variables were temporal, posture, and COG. The data collection was performing by Uchi-mata. Six good trials were collected for each condition (type A, B) among over 10 trials. The mean values and the standard deviation for each variable were obtained and used as basic factors for examining characteristics of Uchi-mata by Kumi-kata types. The results of this analysis were as follows : 1) Temporal variables The total time elapsed(TE) by Uchi-mata of types A, B were 1.45, 1.56 sec. respectively. Types A shorter than B. 2) Posture variables In performing of Uchi-mata, the range of flexion in type A, left elbow was $45^{\circ}$ and B was $89^{\circ}$ from Event 2(E2) to Event 6(E6). Type A and B were quite different in right elbow angle in Event1(E1). Left shoulder angle of type A was extended and type B was flexed in E4. Both types right shoulder angles were showed similar pattern. Also both hip angles(right/left) were showed similar pattern. When type A performed Uchi-mata the knee-angle of supporting foot showed $142^{\circ}$in the 1st stage of kake phase[KP], and extended to $147^{\circ}$in the 2nd stage of KP. And the foot-ankle angle of supporting foot showed $83^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $86^{\circ}$in the 2nd stage of KP. moreover, The knee angle of attacking foot showed $126^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $132^{\circ}$in the 2nd stage of KP, and the foot-ankle angle of attacking foot showed $106^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $121^{\circ}$in the 2nd stage of KP. When type B performed Uchi-mata the knee-angle of supporting foot showed $144^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $154^{\circ}$in the 2nd stage of KP. And the foot-ankle angle of supporting foot showed $83^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $92^{\circ}$in the 2nd stage of KP. moreover, The knee angle of attacking foot showed $132^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $140^{\circ}$in the 2nd stage of KP, and the foot-ankle angle of attacking foot showed $103^{\circ}$in the 1st stage of KP, and extended to $115^{\circ}$in the 2nd stage of KP. During Uchi-mata performing, type A showed pulling pattern and type B showed lift-pulling pattern. As Kumi-kata types, it were different to upper body(elbow, shoulder angle), but mostly similar to lower body(hip, knee, ankle angle) on both types. 3) C. O. G. variables When the subjects performed Uchi-mata, COG of type A, B up and down in vertical aspect was 71cm, 73.8cm in height from the foot in the 2nd stage of KP. As Kumi-kata types, it were different on medial-lateral direction aspect but weren't different in Kuzushi phase on vertical direction aspect.

EPC 프로젝트의 위험 관리를 위한 ITB 문서 조항 분류 모델 연구: 딥러닝 기반 PLM 앙상블 기법 활용 (Research on ITB Contract Terms Classification Model for Risk Management in EPC Projects: Deep Learning-Based PLM Ensemble Techniques)

  • 이현상;이원석;조보근;이희준;오상진;유상우;남마루;이현식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권11호
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    • pp.471-480
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    • 2023
  • 국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.