Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.514-517
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2021
FASCODE-EVAL1은 고객과 시스템간의 의상 추천 대화 문맥과 해당 문맥의 요구사항을 고려한 의상셋 추천 목록으로 구성된다. 의상셋 추천 목록은 3개의 의상셋 후보로 구성되고, 문맥과 관련성이 높은 순서로 정렬된다. 해당 정렬을 찾는 방식으로 의상 추천 시스템 평가를 진행한다. 대화 문맥는 텍스트로 되어 있고, 의상 아이템은 텍스트로 구성된 자질 정보와 의상 이미지 정보로 구성된다. 본 논문은 FASCODE-EVAL 문제를 해결하기 위하여 트랜스포머 기반의 사전학습 언어모델을 이용하고, 텍스트 정보와 이미지 정보를 해당 언어모델에 통합하는 방법을 보여준다. FASCODE-EVAL 실험결과는 기존 공개된 결과들보다 우수한 성능을 보여준다.
This study examines the effectiveness of semi-occluded vocal tract exercise (SOVTE) conducted through telepractice for 10 female teachers who have experienced vocal discomfort while working in early childhood education facilities (childcare centers, kindergartens). The effects of SOVTE conducted through telepractice were evaluated based on the Korean voice handicap index (KVHI), the Korean version of the voice activity and participation profile (K-VAPP), vocal effort, and auditory perception evaluation by using the grade, roughness, breathiness, asthenia, and strain (GRBAS) scale. The results show that total, functional, and physical scores of KVHI significantly reduced after SOVTE. The total score in K-VAPP significantly reduced after SOVTE. Moreover, vocal effort significantly decreased after SOVTE. However, statistically significant differences were not noted in GRB scales before and after SOVTE. In conclusion, early childhood teachers experienced reduced vocal discomfort SOVTE conducted through telepractice. The study results indicate that voice therapy conducted through telepractice is an effective method for reducing vocal discomfort in early childhood teachers.
프로그램 개발 단계에서 소요되는 비용을 최소화하기 위해 점진 평가 방법이 사용되고 있다. 점진 평가는 프로그램을 모두 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법으로 프로그램의 실행 효율성을 향상시킬 수 있는 중요 분야이다. 본 논문에서는 자바 같은 언어에서 확장된 종속차트의 종속 링크를 사용해 변수의 값이 변경되었을 때 그 부분에 영향 받는 부분을 찾아내는 변화 추적 과정을 통하여 효율적인 점진 평가를 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 모의실험을 통해 점진 평가의 효율성을 분석한다.
The aim of this thesis is to develop a robot C programming curriculum with the subject of the students in the middle & High School and to prove the effect of the programming on creativity and programming ability. The content of the robot C programming curriculum consists of the introduction, basic knowledge and assembling of the robot (usage of kits and the theory of mechanism); the learning of the robot c programming; the assigned robot making; the original robot making, which is ultimately designed to improve the creative robot programming ability of students. The subjects are divided into two groups(38); one groups(11) taking the course of C++programming and the other(27) taking the robot C programming as well as C++programming. Then each group's improvement of creativity and programming ability is measured in both pretest and posttest. The students taking the robot C programming curriculum gain the product of the assigned robot and the original robot. Besides, it turns out that the curriculum have a meaningful effect in that students acquire the enhanced creativity according to the result of TTCT Creativity Test. Self evaluation also indicates the improvement of C++programming ability.
This study used three types of survey, an anxiety for practice, a career decision making self-efficacy, and a career decision level for students majoring in language rehabilitation in college in order to provide an effective guide for practice and career decision. By using 18.0 SPSS statistic package, the data has examined with Mann-Whitney test, Kruskal-Wallis test and Bonferroni test based on student's grade, academic record and practice duration. The result of study is as follows. First, based on grade, students showed significant differences on several subfactors of the anxiety for practice and the level of career decision-making. Second, based on an academic point and practice duration, there were significantly different in several subfactors of the anxiety for practice, the career decision-making self efficacy, the career decision level. Consequently grade, academic record and practice duration influenced student's conception for practice and career.
Virtual human used as HCI in digital contents expresses his various emotions across modalities like facial expression and body posture. However, few studies considered combinations of such nonverbal multimodal in emotion perception. Computational engine models have to consider how a combination of nonverbal modal like facial expression and body posture will be perceived by users to implement emotional virtual human, This paper proposes the impacts of nonverbal multimodal in design of emotion expressed virtual human. First, the relative impacts are analysed between different modals by exploring emotion recognition of modalities for virtual human. Then, experiment evaluates the contribution of the facial and postural congruent expressions to recognize basic emotion categories, as well as the valence and activation dimensions. Measurements are carried out to the impact of incongruent expressions of multimodal on the recognition of superposed emotions which are known to be frequent in everyday life. Experimental results show that the congruence of facial and postural expression of virtual human facilitates perception of emotion categories and categorical recognition is influenced by the facial expression modality, furthermore, postural modality are preferred to establish a judgement about level of activation dimension. These results will be used to implementation of animation engine system and behavior syncronization for emotion expressed virtual human.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.417-423
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2002
In this paper, we propose intelligent steering control system that apply LIBL(Linguistic Instruction Based Learning) method to steering system of ship and take the place of process that linguistic instruction such as officer s steering instruction is achieved via ableman. We embody ableman s suitable steering manufacturing model using fuzzy inference rule by specific method of study, and apply LIBL method to present suitable meaning element and evaluation rule to steering system of ship, embody intelligent steering gear control system that respond more efficiently on officer s linguistic instruction. We presented evaluation rule to constructed steering manufacturing model based on ableman s experience, and propose rudder angle for steering system, compass bearing arrival time, meaning element of stationary state, and correct ableman manufacturing model rule using fuzzy inference. Also, we apply LIBL method to ship control simulator and confirmed the effectiveness.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.93-97
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2002
In this paper, we propose intelligent steering control system that apply LIBL(Linguistic Instruction Based Learning) method to steering system of ship and take the place of process that linguistic instruction such as officer's steering instruction is achieved via ableman. We embody ableman's suitable steering manufacturing model using fuzzy inference rule by specific method of study, and apply LIBL method to present suitable meaning element and evaluation rule to steering system of ship, embody intelligent steering gear control system that respond more efficiently on officer's linguistic instruction. We presented evaluation rule to constructed steering manufacturing model based on ableman's experience, and propose rudder angle for steering system, compass bearing arrival time, meaning element of stationary state, and correct ableman manufacturing model rule using fuzzy inference. Also, we apply LIBL method to ship control simulator and confirmed the effectiveness.
Jin Seong;Seung-heon Han;Jong-hun Shin;Soo-jong Lim;Oh-woog Kwon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.603-608
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2023
본 연구는 한국어 Vision-Language Pre-training 모델 학습을 위한 대규모 시각-언어 멀티모달 데이터셋 구축에 대한 필요성을 연구한다. 현재, 한국어 시각-언어 멀티모달 데이터셋은 부족하며, 양질의 데이터 획득이 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 기계 번역을 활용하여 외국어(영문) 시각-언어 데이터를 한국어로 번역하고 이를 기반으로 생성형 AI를 활용한 데이터셋 구축 방법론을 제안한다. 우리는 다양한 캡션 생성 방법 중, ChatGPT를 활용하여 자연스럽고 고품질의 한국어 캡션을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 기계 번역 방법보다 더 나은 캡션 품질을 보장할 수 있으며, 여러가지 번역 결과를 앙상블하여 멀티모달 데이터셋을 효과적으로 구축하는데 활용한다. 뿐만 아니라, 본 연구에서는 의미론적 유사도 기반 평가 방식인 캡션 투영 일치도(Caption Projection Consistency) 소개하고, 다양한 번역 시스템 간의 영-한 캡션 투영 성능을 비교하며 이를 평가하는 기준을 제시한다. 최종적으로, 본 연구는 ChatGPT를 이용한 한국어 멀티모달 이미지-텍스트 멀티모달 데이터셋 구축을 위한 새로운 방법론을 제시하며, 대표적인 기계 번역기들보다 우수한 영한 캡션 투영 성능을 증명한다. 이를 통해, 우리의 연구는 부족한 High-Quality 한국어 데이터 셋을 자동으로 대량 구축할 수 있는 방향을 보여주며, 이 방법을 통해 딥러닝 기반 한국어 Vision-Language Pre-training 모델의 성능 향상에 기여할 것으로 기대한다.
Until now, most of the attention related information and knowledge transmission is on the verbal message provided by educators. But recently, many researchers are emphasizing importance of nonverbal communication behavior in the evaluation of communicator include educators. When nonverbal messages reinforce verbal messages, meaning is conveyed quickly and easily and with increased comprehension. The purpose of this study is to analyze the effect of professor nonverbal communication on students' academic achievement. In this study, nonverbal communication was divided into the three dimensions of kinesis, proxemics, paralanguage, and physical appearance. It was studied to examine the direct or indirect effects of nonverbal communication on attitude toward the professor and academic achievement. Additionally, it examined the moderating effect of academic self-efficacy in the relationship between attitude toward the professor and academic achievement. The data were collected from 214 college students using an online survey. The results showed that the kinesis, proxemics, and physical appearance, except paralanguage, have significantly positive influence on attitude toward the professor. And the moderating effect of academic self-efficacy has also been founded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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