Recently, communication through online is increasing due to the spread of non-face-to-face services due to COVID-19. In non-face-to-face situations, the other person's opinions and emotions are recognized through modalities such as text, speech, and images. Currently, research on multimodal emotion recognition that combines various modalities is actively underway. Among them, emotion recognition using speech data is attracting attention as a means of understanding emotions through sound and language information, but most of the time, emotions are recognized using a single speech feature value. However, because a variety of emotions exist in a complex manner in a conversation, a method for recognizing multiple emotions is needed. Therefore, in this paper, we propose a multi-emotion regression model that extracts feature vectors after preprocessing speech data to recognize complex, inherent emotions and takes into account the passage of time.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.551-556
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2023
In this study, John Burningham's picturebooks(『Come Away from The Water, Shirley』, 『Time to Get Out of The Bath, Shirley』) was analyzed using the concept of carnival among Bakhtin's conversationalism theory. In John Burningham's picturebooks, the unconscious desire for the deviation of the main character, Shirley, is transformed into an adventure in an extraordinary imaginary world, and is depicted as a festival with laughter. Through picturebooks, children are satisfied by indirectly experiencing the forbidden behavior in reality by converting it into an event in the imaginary world. This indirect experience is very important for children to naturally resolve their dissatisfaction in reality and to develop their own original inner development. This study also suggests that providing an environment where children can easily access various picturebooks at home or early childhood education institutions plays a very important role in their growth.
The Reality Dynamic Counseling which reflects Korean culture and Korean sensibilities has been introduced as a model of Korean counseling approach. This is a qualitative study to examine how the characteristics of Reality Dynamic Counseling appear upon the real counseling process for the clients who were physically attacked by their own son and were brought to this counseling export from juvenile counseling service center. The major properties of Reality Dynamic Counseling are grasping the problem with connecting whole context, dealing with an external world as well as an internal world, emphasizing a role in relation with others, serving as a fosterer or an educator for counselor, confronting a client to awake from a disillusion, restoring to the good relationship between a parent and a child, and pulling a client to the relation with people. These properties are well brought out in the real counseling process. The Manual written by a counselor which gives us detailed commentary on counseling process was selected and analyzed in this study because the protocol between a counselor and a client was too large quantity and it could not show on how to change like facial expression and voice.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.3
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pp.451-461
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2024
Recently, various AI chatbots based on large language models have been released. Chatbots have the advantage of providing users with quick and easy information through interactive prompts, making them useful in various fields such as question answering, writing, and programming. However, a vulnerability in chatbots called "prompt injection attacks" has been proposed. This attack involves injecting instructions into the chatbot to violate predefined guidelines. Such attacks can be critical as they may lead to the leakage of confidential information within large language models or trigger other malicious activities. However, the vulnerability of Korean prompts has not been adequately validated. Therefore, in this paper, we aim to generate malicious Korean prompts and perform attacks on the popular chatbot to analyze their feasibility. To achieve this, we propose a system that automatically generates malicious Korean prompts by analyzing existing prompt injection attacks. Specifically, we focus on generating malicious prompts that induce harmful expressions from large language models and validate their effectiveness in practice.
Frans Prathama;Seokrae Won;Iq Reviessay Pulshashi;Riska Asriana Sutrisnowati
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.101-112
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2024
In this paper, we present EDF (Event Data Factory), an interactive tool designed to assist event log generation for process mining. EDF integrates various data connectors to improve its capability to assist users in connecting to diverse data sources. Our tool employs low-code/no-code technology, along with graph-based visualization, to help non-expert users understand process flow and enhance the user experience. By utilizing metadata information, EDF allows users to efficiently generate an event log containing case, activity, and timestamp attributes. Through log quality metrics, our tool enables users to assess the generated event log quality. We implement EDF under a cloud-based architecture and run a performance evaluation. Our case study and results demonstrate the usability and applicability of EDF. Finally, an observational study confirms that EDF is easy to use and beneficial, expanding small and medium-sized enterprises' (SMEs) access to process mining applications.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.29
no.4
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pp.400-413
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2009
The purpose of this study was to investigate middle school students' processes of argumentation in science lessons and to compare students' argumentation in different contexts (socioscientific context/scientific context). An argumentation-based teaching-learning strategy was used to enhance quality in students' arguments in science lessons. Data were collected from five lessons by video- and audio-recording eight groups of four students each engaging in argumentation. The quality and frequency of students' argumentation was analyzed using an assessment framework based on the work of Toulmin. The findings showed that: (a) there was improvement in the quality of students' argumentation; (b) there were no differences in the structure of argumentation and percentage of explanatory argumentation components as well as dialogic argumentation components in different argumentation contexts. The results of this study showed that students' argumentation can be enhanced with strategic argumentation teaching-learning.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.26
no.1
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pp.16-24
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2006
The purpose of this study was to compare student-student verbal interaction from two type's experiments; problem-solving and task-solving. For this study, five 3rd grade middle school students were selected and their verbal interactions recorded via voice and video; and later transcribed. The student-student verbal interactions were classified as questions, explanations, thoughts, or metacognition fields, which were separated into deep versus surface learning approaches. For the problem-solving experiment, findings revealed that the number of verbal interactions is more than doubled and in particular, the number of verbal interactions using deep-approach is more than quadrupled from the point of problem-recognition to problem-solution. As for the task-solving experiment, findings showed that verbal interactions remained evenly distributed throughout the entire experiment. Finally, it was also discovered that students relied upon a more deep learning approach during the problem-solving experiment than the task-solving experiment.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.28
no.8
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pp.848-859
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2008
The purposes of this study were to investigate the relationship between science achievement and student-related variables in the 2006 National Assessment of Educational Achievement (NAEA), the subjects of which included 3% of students within the entire population of the grades 6, 9 and 10. The results showed that the more they talk with parents, study by themselves, and read the books, the higher the students achieved in science. The science achievement was also significantly and positively related to self-regulated learning, adaptation to school life and attitude toward science. It is implied that the approach of stimulating internal motive such as interest, attitude toward science and human relations is more effective in resulting in the students' higher science achievement than focusing on external attitudes such as forcing good study habits.
Currently, ICT is widely used in caring for the elderly living alone and preventing the disappearance of the elderly with dementia. Therefore, in this study, based on the government policy direction for the 4th industrial revolution, the use of AI technology-based care services, which are gradually increasing in community care, was sought to explore the current status and prospects for utilization and activation.AI speakers and caring robots, services that can be used for community care, help solve various problems experienced by the elderly, and are also used to relieve lack of conversation or loneliness by adding emotional functions. In order to activate community care using AI technology in the future: First, there is a need for continuous education to familiarize the elderly with AI devices and 'user experience (UX) design' for the elderly. Second, it is necessary to use human-centered technology that has a complementary relationship and enables emotional mutual relationships rather than using function-oriented technology. Third, it is necessary to solve ethical problems such as guaranteeing the user's right to self-determination and protecting privacy.
In this Paper. a method for improving the performance of automatic speech recognition (ASR) system for conversational speech is proposed. which mainly focuses on increasing the robustness against the rapidly speaking utterances. The proposed method doesn't require an additional speech recognition task to represent speaking rate quantitatively. Energy distribution for special bands is employed to detect the vowel regions, the number of vowels Per unit second is then computed as speaking rate. To improve the Performance for fast speech. in the pervious methods. a sequence of the feature vectors is expanded by a given scaling factor, which is computed by a ratio between the standard phoneme duration and the measured one. However, in the method proposed herein. utterances are classified by their speaking rates. and the scaling factor is determined individually for each class. In this procedure, a maximum likelihood criterion is employed. By the results from the ASR experiments devised for the 10-digits mobile phone number. it is confirmed that the overall error rate was reduced by $17.8\%$ when the proposed method is employed
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[게시일 2004년 10월 1일]
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