In this paper, we consider the implementation of connected digit recognition system and the several approaches to improve its performance. To implement efficiently the fixed or variable length digit recognition system, finite state network (FSN) is required. We merge the word network algorithm that implements the FSN with one pass dynamic programming search algorithm that is used for general speech recognition system for fast search. To find the efficient modeling of digit recognition system, we perform some experiments along the various conditions to affect the performance and summarize the results.
Objective : Osim((惡心) stands for nausea which usually precede vomiting(嘔吐). Although it is very common symptom, we can't find the word Osim in some ancient classics. So we tried to find when it had appeared, and what had been its substitute in former medical classics. Material and Methods : The digitalized text in Zhonghuayidian(中華醫典) was used for text search. The text search was performed chronologically. Results : We found that there had been yokto(欲吐), yokgu(欲嘔), geongu(乾嘔), beon(煩), beonsim (煩心), simbeon(心煩), min(悶), ongi(溫氣) as the precedent expression of osim(惡心), which had appeared in Jebyungwonhuron(諸病源候論, 610) for the first time. Conclusion : Until Tang dynasty, there had been kinds of alternative expressions correspond to osim(nausea).
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.32
no.1
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pp.249-260
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2001
This paper presents the application of best match search algorithm in the client/server system for natural language access to Web-based database. For this purpose, the procedures to process Korean word variants as well as to execute probabilistic weighting scheme have been implemented in the client/server system. The experimental runs have been done using a Korean test set which included documents, queries and relevance judgements. The experimental results demonstrate that best match retrieval with relevance information is better than the retrieval without it.
A major topic in the field of network and telecommunications is doing business on the Word Wide Web(WWW), which is called Electronic Commerce(EC). Another major topic is blending Artificial Intelligent techniques with the WWW. To provide customer with the information of goods in suit with a customer liking, we propose multi agent system which is consist of customer agent and search agent etc. Also we use case-based reasoning for customer liking searching the information of goods and training through the reuse. This reuse make efficient management of information and a process of operation. In the relation between customer and goods, if there are some goods which is not search from case-base reasoning, we calculate satisfaction function for customer purchase goods. And to provide customer with the information of goods in the first of satisfaction function, This EC system can always provide the information of goods which is satisfied to customer.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.599-602
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2010
인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study is to review the previous studies on the characteristics of the image search service provided by using artificial intelligence, the social impact characteristics, and the moderating effect of perceived anthropomorphism, and conduct empirical analysis to identify the constituent factors affecting purchase intention. To clarify. Through this, I tried to present theoretical and practical implications. Research design, data, and methodology: Research design was that characteristics of image search service (ubiquity and information quality) and social impact characteristics (subjective norms, electronic word of mouth marketing) are affected by mediation of satisfaction and flow, therefore, control of perceived anthropomorphism have an effect on purchase intention to increase. For analysis, research conducted literature review, and developed questionnaires, so that EM firm which is a specialized research institute has collected data. This was conducted on 410 people between the 20s and 50s who have mobile shopping experiences. SPSS Statistics 23 and AMOS 23 had been used to perform necessary analysis such as exploratory factor analysis, reliability analysis, feasibility analysis, and structural equation modeling based on this data. Results: first, ubiquity, information quality and subjective norms were found to have a positive effect on purchase intention through satisfaction and flow parameters. Second, satisfaction and flow were found to have a mediating effect between ubiquity, information quality, and subjective norms and purchase intentions. However, there was no mediating effect between eWOM information and purchase intention. Third, perceived anthropomorphism was found to have a moderating effect between information quality and satisfaction, and it was found that there was no moderating effect on the relationship between information quality and flow. Conclusions: The information quality of image search services using artificial intelligence has a positive effect on satisfaction, and it has been found that there is a positive moderate effect of perceived anthropomorphism in this relationship, which may be an academic contribution to the distribution science utilizing artificial intelligence. Therefore, it is possible to propose a distribution strategy that improves purchase intention by utilizing image search service and anthropomorphism in practical business and providing a more enjoyable immersive experience to customers.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.46-49
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2003
The use of confidence measures for word/utterance verification has become art essential component of any speech input application. Confidence measures have applications to a number of problems such as rejection of incorrect hypotheses, speaker adaptation, or adaptive modification of the hypothesis score during search in continuous speech recognition. In this paper, we present a new utterance verification method using vowel string. Using subword HMMs of VCCV unit, we create anti-models which include vowel string in hypothesis words. The experiment results show that the utterance verification rate of the proposed method is about 79.5%.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.3
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pp.101-118
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2014
Given the context of rapid developing ubiquitous computing environment, it is imperative for users to search and use images based on affective meanings. However, it has been difficult to index affective meanings of image since emotions of image are substantially subjective and highly abstract. In addition, utilizing low level features of image for indexing affective meanings of image has been limited for high level concepts of image. To facilitate the access points of affective meanings of image, this study aims to utilize user-provided responses of images. For a data set, emotional words are collected and cleaned from twenty participants with a set of fifteen images, three images for each of basic emotions, love, sad, fear, anger, and happy. A total of 399 unique emotion words are revealed and 1,093 times appeared in this data set. Through co-word analysis and network analysis of emotional words from users' responses, this study demonstrates expanded word sets for five basic emotions. The expanded word sets are characterized with adjective expression and action/behavior expression.
In this Paper, we propose a keyword spotting system as an alternative to searching system for poor quality Korean document images and compare the Proposed system with an OCR-based document retrieval system. The system is composed of character segmentation, feature extraction for the query keyword, and word-to-word matching. In the character segmentation step, we propose an effective method to remove the connectivity between adjacent characters and a character segmentation method by making the variance of character widths minimum. In the query creation step, feature vector for the query is constructed by a combination of a character model by typeface. In the matching step, word-to-word matching is applied base on a character-to-character matching. We demonstrated that the proposed keyword spotting system is more efficient than the OCR-based one to search a keyword on the Korean document images, especially when the quality of documents is quite poor and point size is small.
The internet has the capabilities of supporting and facilitating several forms of consumer interaction including one-to-one, one to many, or many-to-many interactions. Especially, previous studies revealed that the Online Word-of-Mouth communication is widely used as a source of customer's information seeking and purchase decision making. Even with this importance of the Online Word-of-Mouth communication on internet, few research has systematically addressed the issue. This study investigates the effect of interpersonal communication on consumers' information search activities and develops a model that depicts the key antecedents and mediating variables of interpersonal communication in internet shopping environment. The results are as follows: First, choice uncertainty, perceived risk, and knowledge uncertainty play an important role for perceived usefulness. Second, perceived usefulness has directly affected interactive communication of consumers' communication style. Thus, it is essential for internet companies to find ways to encourage their customers to engage in word-of-mouth communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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