• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.957-963
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• 2004

A new agreement measure for multivariate interval data by different sets of raters is proposed. The proposed approach builds on Um's multivariate extension of Cohen's kappa. The proposed measure is compared with corresponding earlier measures based on Berry and Mielke's approach and Janson and Olsson approach, respectively. Application of the proposed measure is exemplified using hypothetical data set.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.37-40
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• 2003

This paper presents the preliminary result of the automatic pronunciation scoring for non-native English speakers, and shows the developmental process for an English speech recognizer for the educational and evaluational purposes. The proposed speech recognizer, featuring two refined acoustic model sets, implements the noise-robust data compensation, phonetic alignment, highly reliable rejection, key-word and phrase detection, easy-to-use language modeling toolkit, etc., The developed speech recognizer achieves 0.725 as the average correlation between the human raters and the machine scores, based on the speech database YOUTH for training and K-SEC for test.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.899-910
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• 2016

근사검정은 종종 표본이 작은 순서척도의 범주를 갖는 분할표를 분석할 때 그 p값이 과대추정 되거나 과소추정 되기 때문에 적절하지 못한 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 순서화된 범주를 갖는 $k{\times}k$ 분할표에서 특정 범주에 대한 가중 일치도에 대해 정확한 p값과 재표본 기법에 의해 p값을 구하는 퍼뮤테이션 방법을 제시한다. 이를 위해 두 명의 평가자가 특정의 범주에서 얼마나 일치된 평가를 하는 지를 측정하기 위해 $Kv{\dot{a}}lseth$가 제안한 특정 범주에 대한 가중 일치도 (weighted specific-category kappa)를 사용한다. 사례 데이터로서 $3{\times}3$ 분할표 형태의 실제 데이터와 가상데이터 그리고 $4{\times}4$ 분할표 형태의 가상데이터를 이용하며, 정확한 퍼뮤테이션 p값과 재표본 퍼뮤테이션 p값 그리고 근사검정의 p값을 계산하여 비교한다.