• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.14 no.6
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• pp.2310-2332
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• 2020

In recent years, deep learning techniques have achieved tremendous successes in natural language processing, speech recognition and image processing. Collaborative filtering(CF) recommendation is one of widely used methods and has significant effects in implementing the new recommendation function, but it also has limitations in dealing with the problem of poor scalability, cold start and data sparsity, etc. Combining the traditional recommendation algorithm with the deep learning model has brought great opportunity for the construction of a new recommender system. In this paper, we propose a novel collaborative recommendation model based on auxiliary stacked denoising autoencoder(ASDAE), the model learns effective the preferences of users from auxiliary information. Firstly, we integrate auxiliary information with rating information. Then, we design a stacked denoising autoencoder based collaborative recommendation model to learn the preferences of users from auxiliary information and rating information. Finally, we conduct comprehensive experiments on three real datasets to compare our proposed model with state-of-the-art methods. Experimental results demonstrate that our proposed model is superior to other recommendation methods.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.70-73
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• 1999

본 논문에서는 한국어에 대한 실시간 음소 인식을 통한 Lip Synch 구현에 필수요소인 Viseme(Visual Phoneme)을 한국어의 음운학적 접근 방법을 통해 제시하고, Lip Synch에서 입술의 모양에 결정적인 영향을 미치는 모음에 대한 모음 인식 실험 및 결과 분석을 한다.모음인식 실험에서는 한국어 음소 51개 각각에 대해 3개의 State로 이루어진 CHMM (Continilous Hidden Makov Model)으로 모델링하고, 각각의 음소가 병렬로 연결되어진 음소네트워크를 사용한다. 입력된 음성은 12차 MFCC로 특징을 추출하고, Viterbi 알고리즘을 인식 알고리즘으로 사용했으며, 인식과정에서 Bigrim 문법과 유사한 구조의 음소배열 규칙을 사용해서 인식률과 인식 속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.74-77
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• 1998

우리는 C++를 이용하여 음성인식기를 구현하여 기존의 C를 이용한 경우에 비하여 30% 수준의 소스로 표현하였고 인식기의 공동개발, 확장 및 개선, 기술 전수 등이 용이하게 되었으며 이를 음성인식 엔진 및 음성인식 연구를 위한 툴로 사용할 수 있게 되었다. 이 인식기의 특징으로는 연속 음성 및 대화체 음성을 인식할 수 있으며 trigram 언어 모델을 사용하였고 문맥 종속 음소 모델링에서는 기존의 triphone 보다 넓은 문맥을 고려한 n-phone context modeling을 사용하였으며 모델의 선정에는 음성학적 지식을 기반으로 한 질문을 사용한 decision tree를 사용하여 훈련에 나타나지 않은 단어나 문맥인 경우라도 가장 가까운 모델을 선정할 수 있게 하였다. 또, tree lexicon을 사용하여 속도를 개선하였으며 state 단위의 모델 공유를 통해 제한된 데이터를 이용하여 더 많은 모델을 훈련할 수 있어 성능을 개선하였다. 상용화를 염두에 두고 pc에서 구현하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.66-75
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• 1998

최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.161-162
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• 2017

외부환경을 인식하고 상황을 판단해 자율적으로 행동하는 지능형 서비스 로봇은 앞으로 새로운 시장을 열어줄 것으로 기대되며 이와 관련된 연구와 개발이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 서비스 로봇에게 가장 중요한 기능은 인간과의 원활한 상호작용이다. 여기서 말하는 상호작용이란 단순히 인간이 원하는 것을 명령하고, 로봇이 이 명령을 수행하는 것에 그치는 것이 아니라, 로봇이 스스로 인간의 감정을 파악하고, 이에 대한 적절한 로봇 자신의 감정 표출이나 서비스, 행동을 제공함으로써 직접적인 소통이 이루어지는 것을 의미한다. 이렇게 로봇이 자연스럽게 인간과 함께 공존하기 위해서 감성 로봇(Emotional Robot) 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다 본 논문에서는 국내의 감성 로봇의 연구 현황과 발전 방향에 대해 서술한다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.20 no.3
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• pp.151-155
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• 2011

A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.

• Speech Sciences
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• v.15 no.2
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• pp.89-97
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• 2008

There is a number of clinical conditions that affect directly or indirectly the physical properties of the vocal folds and thereby the pressure waveforms of elicited sounds. If the relationships between the clinical conditions and the voice quality are sufficiently reliable, it should be possible to detect these diseases or disorders. The focus of this paper is to determine the set of features and their values that would characterize the speaker's state of vocal folds. To the extent that these features can capture the anatomical, physiological, and neurological aspects of the speaker they can be potentially used to mediate an unobtrusive approach to diagnosis. We will show a new approach to this problem supported with results obtained from two disordered voice corpora.

• Journal of Arbitration Studies
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• v.8 no.1
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• pp.87-122
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• 1998

This study reports on the Arbitration system in the China International Economic and Trade Arbitration commission (CIETAC) and the International Arbitration problems of Korea and China. The Chines laws including Arbitration laws are influenced by the civil Code system Particulary the German system. China is contracting state of the U N Convention on the Recognition and Enforcement of Foreign Arbitral Awards (1958 New York Convention), which became effective in the China April 22, 1987. International Commercial Arbitration is popular in China. CIETAC is the sole International Commercial Arbitration body in China. CIETAC has two sub-commissions, on is shen zhem S E Z and the other in shanghai. The CIETAC rules, are similar to the rules in effect in Countries using a civil Code system. Both an agreement to submit an existing dispute to Arbitration and an Arbitration clause in a contract relating to future disputes are recognizeal as valiad Arbitration agreements. CIETAC has the power to make a decision on disputes concering the validity of the Arbitration agreements, or jurisdiction over a specicific case.

• IE interfaces
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• v.11 no.1
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• pp.131-143
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• 1998

Automated Storage/Retrieval Systems(AS/RS) are widely utilized to increase the efficiency of logistics system. In this paper, to offer the basic data required for the standardization and automation of AS/RS, we look into the conditions of several domestic AS/RS manufacturing companies and examine the national and international market conditions and the technical levels of domestic companies. And also, for the domestic companies, government departments and logistics related organizations, we survey and analyze the present state for the installation, implementation and operation of AS/RS and the related equipment systems, and the degree of recognition for the relational aspects.