본 논문에서는 분할기반 은닉 마르코프 모델(segmentation based hidden Markov model)과 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron)을 결합한 영문수표 필기단어 (legal word) 인식시스템을 제안하였다. 가변길이의 필기체 영문 단어 분할결과를 인식할 수 있도록 은닉 마르코프 모델을 이용하여 명확한 분할기반 (explicit segmentation-based) 단어단위 (word level) 인식기를 구현하고 다층 퍼셉트론을 이용하여 내재적 분할기반 (implicit segmentation-based) 단어단위 인식기를 구현하였다. 그리고 이종(heterogeneous)의 두 인식기를 새로운 결합 확률추정방식에 따라 결합함으로서 상호 보완 능력을 극대화시킬 수 있는 영문수표 필기단어 인식시스템을 구현하였다. 제안한 시스템을 캐나다 콘코디아 대학의 CENPARMI 영문 수표 데이터베이스에 적용하여 실험해 본 결과 기존의 연구결과에 비해 비교적 우수한 인식성능을 얻을 수 있었다.
한국어 단어의 글자 수, 받침의 수와 위치, 합성어 여부가 기억폭에 미치는 효과를 검증하였다. 그 결과, 전반적으로 글자가 많은 단어일수록 기억폭이 작았으며, 두 글자 단어들에서 받침이 많을수록 기억폭이 더 작았고(기억폭에 대한 받침효과), 합성어보다 단일어의 기억폭이 더 컸다. 단어당 읽기 속도를 측정한 결과, 글자가 많은 단어일수록 속도가 느렸지만, 두 글자 단어들에서 뒷받침단어의 읽기 속도가 받침없는 단어, 앞받침단어 및 양받침단어보다 더 빨랐고(읽기 속도에 대한 말미 받침효과), 합성어보다 단일어의 읽기 속도가 더 빨랐다. 기억폭과 읽기 속도간에 관찰된 이러한 관계는 단어길이효과에 대한 음운루프설명과 잘 부합되지 않으며, 기억폭이 음운정보 뿐만 아니라 시각적 캐시에 표상되는 철자 정보의 영향을 받는다는 설명을 지지해준다.
개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.
SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) 전송 방식에서 채널의 다중경로를 통과한 신호들은 채널 지연 확산과 노이즈 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 ISI(Inter-Symbol Interference)가 발생된다. 기존 UW(Unique-Word) 기반 SC-FDE 전송 방식중 하나인 반복적 채널 추정은 채널 길이를 안다고 가정하여 추정한 CIR(Channel Impulse Response)의 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 시간 영역에서 스무딩을 함으로써 노이즈 성분을 제거한다. 또한, 주파수 영역에서 채널 추정에 사용하는 UW를 복원하여 잔재하는 ISI 성분을 제거함으로써 채널 추정 성능을 향상시킨다. 본 논문은 채널 길이 안으로 있는 노이즈 성분 억압을 통한 채널 추정기법을 제안한다. 노이즈 성분을 억압하기 위해 시간 영역에서 추정된 CIR로 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 이용하여 노이즈의 표준편차를 추정하고 본래 신호 샘플에 영향이 안가도록 노이즈 표준편차 이득의 기준을 만든다. 추정된 노이즈의 표준편차와 이득을 이용하여 CIR 샘플들이 기준값 이하 일 때 채널 길이 안에 있는 노이즈 성분을 스무딩을 한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 MSE(Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate)을 통하여 제안된 기법을 적용할 때 성능 개선이 나타남을 확인 할 수 있었다.
This paper investigates ordering alternation phenomena in Korean using the dative construction data from Sejong Corpus of Modern Korean (Kim, 2000). The paper first shows that syntactic weight and information structure are distinct and independent factors that influence word order in Korean. Moreover, it reveals that heaviness and givenness compete each other and exert diverging effects on word order, which contrasts the converging effects of these factors shown in word orders of right-branching languages like English. The typological variation of syntactic weight effect poses interesting theoretical and empirical questions, which are discussed in relation to processing efficiency in ordering.
In this paper, we analyze strategies and error patterns in solving word problems of linear equation for middle school students. From a test conducted to the sampled 106 second grade middle school students, we obtain the following results: (1)The most difficult types of word problem are velosity and density related problems. The second one is length related problems and the easist one is number related problems. (2)Regardless of the types of word problem, the most familiar strategy is the constructing algebraic equations. However, the most successful strategy is the trial and error. (3)Most likely error patterns are the use of inadequate formulas and wrong trial and errors. Based on these results, a teaching program with various schema is developed and shown to be effective for mid level students in classroom.
Since the words and words in Chinese sentences are continuous and the length of vocabulary is huge, Chinese NER(Named Entity Recognition) always based on character representation. In recent years, many Chinese research has been reconsidered how to integrate the word information into the Chinese NER model. However, the traditional sequence model has complex structure, the slow inference speed, and an additional dictionary information is needed, which is difficult to implement in the industry. The approach in this paper has the state of the art and parallelizable, which is integrated the char-word embeddings, so that the model learns word information. The proposed model is easy to implement, and outperforms traditional model in terms of speed and efficiency, which is improved f1-score on two dataset.
It has been widely discussed in phonology that syllable structure of mother tongue influences one's acquisition of foreign language. However, the topic was hardly examined experimentally. So, we investigated effects of Korean syllable structure when Korean speakers pronounce English words, especially focusing on consonant strings that are not allowed in Korean. In the experiment, all the subjects are divided into 3 groups, that is, native, experienced, and inexperienced speakers. Native group consists of 1 male English native speaker. Experienced and inexperienced are each composed of 3 male Korean speakers. These 2 groups are divided by the length of residence in the country using English as a native language. 41 mono-syllable words are prepared considering the position (onset vs. coda), characteristic (stops, affricates, fricatives), and number of consonant. Then, the length of the consonant cluster is measured. To eliminate tempo effect, the measured length is normalized using the length of the word 'say' in the carrier sentence. Measurement of consonant cluster is the relative time period between the initiation of energy (onset I coda) which is acoustically representative of noise (consonant portion) and voicing. bar (vowel portion) in a syllable. Statistical method is used to estimate the differences among 3 groups. For each word, analysis of variance (ANDY A) and Post Hoc tests are carried out.
본 연구는 전화통화에 의해 생성된 데이터에 대한 빅데이터 분석 접근을 제안한다. 전화통화 데이터의 분석모형은 자연어의 어휘식별을 위한 PVPF(Parallel Variable-length Phrase Finding) 알고리즘과 키워드의 사용빈도 측정을 위한 워드 카운트 알고리즘으로 구성된다. 제안한 분석모형에서는 먼저 PVPF 알고리즘에 의해 연계 단어 추출을 통해 어휘를 식별하며, MapReduce의 워드 카운트 알고리즘을 사용하여 식별된 어휘 및 단어의 사용빈도를 측정한다. 그 결과는 다양한 관점에서 해석될 수 있다. 제안 분석모형의 효과성을 보이기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 기반으로 분석모형을 설계 구현하였으며, 전화통화 데이터를 실험 적용한다. 실험결과, 키워드 상관관계 분석 및 사용빈도 변화 분석을 통해 유의미한 결과를 도출한다.
In this paper, a text compression method is proposed which is capable of reducing mean bits per character by word and etymology dictionary. This dictionary consists of 256 words and 512 etymologies with 10 bits length codes. Using this dictionary, a mean rate of 3.44 bits per character is achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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