KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.12
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pp.3364-3382
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2023
Remote sensing image segmentation plays an important role in realizing intelligent city construction. The current mainstream segmentation networks effectively improve the segmentation effect of remote sensing images by deeply mining the rich texture and semantic features of images. But there are still some problems such as rough results of small target region segmentation and poor edge contour segmentation. To overcome these three challenges, we propose an improved semantic segmentation model, referred to as MRU-Net, which adopts the U-Net architecture as its backbone. Firstly, the convolutional layer is replaced by BasicBlock structure in U-Net network to extract features, then the activation function is replaced to reduce the computational load of model in the network. Secondly, a hybrid multi-scale recognition module is added in the encoder to improve the accuracy of image segmentation of small targets and edge parts. Finally, test on Massachusetts Buildings Dataset and WHU Dataset the experimental results show that compared with the original network the ACC, mIoU and F1 value are improved, and the imposed network shows good robustness and portability in different datasets.
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2001.06a
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pp.199-225
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2001
The main goal of this paper is to investigate and compare English, German and Korean non-head-bound-intensifiers such as English ‘x-self’, German ‘selbst’, and Korean ‘susulo, casin’. That is, this paper is mainly concerned with the semantic domain where the respective contributions of the expressions in question overlap. The phenomenon under discussion with the label “intensifiers” is regarded as universal, which provides the ground of the comparative/contrastive or semi-cross-linguistic study of this paper. Not only the semantic concept of intensification by these expressions but also the combination of grammatical features or syntactic behaviours thereof seem to have highly invariant common denominators among the wide varieties of languages, even if they come from apparently different language families. In comparing English, German and Korean intensifiers, this paper is interested in the more general features of the expressions in question rather than some language-specific idiocyncracies. Intensifiers work similarly not only in English and German, but also in Korean. Each of three languages under investigation provides some sort of a safegard against confusing instances and misleading judgements on the issues under discussion. Morphologically, however, English expressions in question agree with their rele-vant NP in number, gender and person. Whereas German and Korean counterparts do not have such specific morphological properties. Intensifiers in their non-head-bound-use are subject-oriented, just as in their head-bound use. Non-head-bound-intensifiers differ from head-bound-intensifiers mostly in their syntactic behaviours or distributional properties, whereas they share the semantic domain “intensification” regarding relevant subject-NP. They introduce an ordering and distinguish center and periphery, and ‘self-involvement (directness of involvement)’seems a additional possible characterisation of the relevant dimension of these intensifiers in common. An assertion of identity also can be reg
This study investigates the use of different speech act of apology strategies between male and female EFL college students by comparing the components of intensity, stylistic competence, and semantic formulas. The data was collected from 37 participants who were studying freshmen English reading course at the Department of English Education of C University in Seoul. Most students were English majors taking pre-teacher course of teaching English for secondary school students. The participants were divided into two gender groups of male and female. The discourse completion test (DCT) which was revised from the speech act of apology by Olshtain and Cohen (1990) was provided with the participants after the researcher explained the speech act of apology in ten situations. The speech act of apology depends on situation variables: social solidarity, severity of offense, and social status. The results show that in the preference of intensity, male and female have almost the similar ratio in high (female: 24.7%, male 24%) and low intensity (female: 75.3%, male: 76%). In the use of stylistic competence, male group (21%) expresses more diversely formal features than female group (12%), while female (87%) use more informal features than male (66%). Most of participants show a limitation in the use of speaking four types of semantic formulas: expression of apology (APOL), acknowledgment of responsibility (RESP), offer of repair (REPR), and promise of forbearance (FORB). As nonnative speakers, the participants cannot conduct the semantic formula in some situations regardless of the tasks provided. The results suggest that English teachers should recognize pragmatic variations in which students feel difficulty in appropriate speaking strategies on apology. This study also contributes to teaching learners the strategies and speaking patterns in the course of various apology situations.
The grammatical meaning of "了", a marker of aspects in Mandarin has been described differently among researchers, three of which are to express the end, a certain phase of event and the start of an event or a state. This paper consists of four parts. Set out below is a summary of main points of each part. The first chapter elaborates on the results of previous related studies, points out the purpose and meaning of the current study. Chapter two introduces marked "了" including concepts of the meaning and "Done", "complete whole", "realization" Corresponds to the case study. And explains syntactic and semantic features of the "了", highlights the look "of the了" problems of syntax and semantics, "了2" made three domains Limit 3 Including of the knowledge. This chapter holds that its grammartical meaning can be described as follows an event has taken place or a state has formed prior to a certain reference time, and that the grammartical meanings mentioned above can be considered sub - grammartical meanings of "了",which result from different prominence of the phases of an event. Chapter three explains tag component of the "了1", "了2". It discusses limited constraints, first place for "了" syntactic meaning, "The End" and "extension" of the opposition for "了" is looming around the root system, "了" and "着" sentence structure and semantic and syntactic forms. Chapter four discusses bounded features of the 了. It mainly focuses on "了"of bounded / unbounded function. It analyses the functions of components and explains a bounded function of "了1" and a bounded function of "了2". Chapter five is the conclusion. It consolidates and summarises the previous contents of the paper and points out the conclusion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.75-84
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2005
Bulletin board systems have evolved to support diverse multimedia data as well as text. However, current board systems have an weakness : it takes much time and efforts for users to figure out contents of articles. Most board systems provide a searching function with lexical level data access for solving that problem, however it fails to serve users' intented searching results. Moreover, it is nearly impossible to search proper articles if they contain multimedia data. This paper proposed a bulletin board system adopting the Semantic Web to solve this issue. The proposed system provides users with new ontology which is used for describing articles' domain knowledge and multimedia features. Users can describe their own board ontology using the proposed ontology. To support semantic-based searching for diverse domain knowledge without modification of the system, the system dynamically generated input/query interface and RDF data access module according to the board ontology written by administrators. The proposed board system shows that semantic-based searching is feasible and effective for users to find their intended articles.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.2
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pp.49-59
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2007
This paper is about an system which can perform automatic semantic annotation to actualize "Semantic Web." Since it is impossible to tag numerous documents manually in the web, it is necessary to gather large Korean web documents as training data, and extract features by using natural language techniques and a thesaurus. After doing these, we constructed concept classifiers through the SVM (support vector machine) teaming algorithm. According to the characteristics of Korean language, morphological analysis and syntax analysis were used in this system to extract feature information. Based on these analyses, the concept code is mapped with Kadokawa thesaurus, which made it possible to map similar words and phrase to one concept code, to make training vectors. This contributed to rise the recall of our system. Results of the experiment show the system has a some possibility of semantic annotation.
Semantic interpretation of image is incomplete without some mechanism for understanding semantic content that is not directly visible. For this reason, human assisted content-annotation through natural language is an attachment of textual description to image. However, keyword-based retrieval is in the level of syntactic pattern matching. In other words, dissimilarity computation among terms is usually done by using string matching not concept matching. In this paper, we propose a method for computerized semantic similarity calculation In WordNet space. We consider the edge, depth, link type and density as well as existence of common ancestors. Also, we have introduced method that applied similarity measurement on semantic image retrieval. To combine wi#h the low level features, we use the spatial color distribution model. When tested on a image set of Microsoft's 'Design Gallery Line', proposed method outperforms other approach.
The iconic language interlace is designed to provide more convenient environments for communication to the target system than the keyboard-based interface. For this work, tendencies and features of vocabulary are analyzed in conversation corpora constructed from the corresponding domains with high degree of utilization, and the meaning and vocabulary system of iconic language are constructed through application of natural language processing methodologies such as morphological, syntactic and semantic analyses. The part of speech and grammatical rules of iconic language are defined in order to make the situation corresponding the icon to the vocabulary and meaning of the Korean language and to communicate through icon sequence. For linguistic ambiguity resolution which may occur in the iconic language and for effective semantic processing, semantic data focused on situation of the iconic language are constructed from the general purpose Korean semantic dictionary and subcategorization dictionary. Based on them, the Korean language generation from the iconic interface in semantic domain is suggested.
Many personalized services that provide users with adaptive information according to users' preferences have been researched and developed. Push services are especially expected to be more economic impact because push services satisfy user's potential needs even if the user does not require anything. In this paper, we propose Semantic Web approach in order to enhance the performance of push services. Our approach provides infrastructure to recommend contents based on semantic association by enabling information of contents and user preferences to be described on service-specific ontologies that reflect features of each service. In addition, our approach can recommend users with adaptive information based on information represented in our description model. Our approach enables information of contents and user preferences to be described with rich expressiveness, and it provides semantic interoperability.
We evaluated the land cover classification performance of SegNet, which features semantic segmentation of aerial imagery. We selected four semantic classes, i.e., urban, farmland, forest, and water areas, and created 2,000 datasets using aerial images and land cover maps. The datasets were divided at a 8:2 ratio into training (1,600) and validation datasets (400); we evaluated validation accuracy after tuning the hyperparameters. SegNet performance was optimal at a batch size of five with 100,000 iterations. When 200 test datasets were subjected to semantic segmentation using the trained SegNet model, the accuracies were farmland 87.89%, forest 87.18%, water 83.66%, and urban regions 82.67%; the overall accuracy was 85.48%. Thus, deep learning-based semantic segmentation can be used to classify land cover.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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