This paper proposes a system that can automatically write singing voices to music notes. First, the system uses Stabilized Diffusion Equation(SIDE) to divide the song to a series of syllabic parts based on pitch detection. By the song segmentation, our method can recognize the sound length of each fragment through clustering based on genetic algorithm. Moreover, this study introduces a concept called 'Relative Interval' so as to recognize interval based on pitch of singer. And it also adopted measure extraction algorithm using pause data to implement the higher precision of song transcription. By the experiments using 16 nursery songs, it is shown that the measure recognition rate is 91.5% and DMOS score reaches 3.82. These findings demonstrate effectiveness of system performance.
본 논문은 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 위한 코드 생성기 구현과정에서 실시간 시스템에 대한 ATM(Abstract Timed Machine) 명세로부터 생성된 SRL(Software Representation Language) 중간코드로부터 Ada 실행코드 생성방법을 제시한다. 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법인 ATM은 기존의 정형기법과는 달리 순환공학 환경에서의 실시간 시스템이 갖는 정적 및 동적 속성은 물론 특정 환경에서의 동적행위도 표현이 가능하므로, DoME/ATM 그래픽 명세 표기와 중간코드로부터 실행코드를 자동 생성함으로써 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 가능하게 한다. 따라서, 실행코드 자동 생성기를 구현하기 위하여 본 논문에서는 선행연구에 의한 DoME/ATM으로부터 변환된 SRL/ATM 코드로부터 Ada 실행코드를 생성하기 위하여 SRL/ATM과 Ada의 관계를 분석하고 실행코드 생성을 위한 기본 규칙들을 정의하여, Ada 실행코드 생성기를 설계한다. 실행코드 생성기는 SRL 파스트리 생성기를 이용하여 구문분석을 통해 구문노드와 수식노드, 단말노드 둥과 같은 구문적 요소들을 추출하여 어휘분석을 통해 얻어진 정보들과 추출된 구문 정보들을 기반으로 실제 Ada 실행코드를 생성한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.221-242
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2021
This study applied reference metadata recognition using bidirectional GRU-CRF model based on pre-trained language model. The experimental group consists of 161,315 references extracted by 53,562 academic documents in PDF format collected from 40 journals published in 2018 based on rules. In order to construct an experiment set. This study was conducted to automatically extract the references from academic literature in PDF format. Through this study, the language model with the highest performance was identified, and additional experiments were conducted on the model to compare the recognition performance according to the size of the training set. Finally, the performance of each metadata was confirmed.
Kim, Jae-Hoon;Jang, Byung-Gyu;Kim, Gil-Chang;Seo, Jung-Yun
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.175-180
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1995
한국어는 교착어이기 때문에 형태소 해석은 자연언어 처리에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 한국어 형태소 해석에서 주로 사용되는 정보는 두 형태소의 결합 가능 유무를 나타내는 접속정보이다. 이 접속정보는 단순한 품사정보에 의해서 표현되기 때문에 형태소 해석기의 과잉 해석의 원인이 된다. 이를 줄이기 위해 언어 지식의 일종인 포섭관계가 제안되었다[5]. 그러나, 포섭관계를 검사하기 위한 포섭조건들은 수작업에 의해서 작성되었다. 수작업으로 작성된 이들 조건들은 일관성 유지하기 어려울 뿐 아니라 완전한 조건들을 구하기도 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해소하기 위해서 품사 태깅된 말뭉치를 이용해서 포섭조건의 자동 추출방법을 제안한다.
Consumers express how they evaluate what they purchased by writing reviews especially when they purchased products online. By analyzing the reviews about a product, it will be possible to find out what the consumers liked and disliked about the product. It will be also possible to identify the general consensus on what matters in purchaing certain product type such as a laptop if many reviews about many instances of a particular product type is analyzed. However, it takes a lot of time to manually analyzing the reviews. Thus, we propose to use two natural language processing oriented computational techniques to analyze a large number of reviews. The techniques are text classification and information extraction. We developed an review analysis system and conducted experiments against the reviews about the laptop computers posted on the Naver information portal.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.57-64
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2006
본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.8
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pp.17-25
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2013
TIn this paper, we propose a model automatically scoring a student's answer for a descriptive problem by using a voting method. Considering the model construction cost, the proposed model does not separately construct the automatic scoring model per problem type. In order to utilize features useful for automatically scoring the descriptive answers, the proposed model extracts feature values from the results, generated by comparing the student's answer with the answer sheet. For the purpose of improving the precision of the scoring result, the proposed model collects the scoring results classified by a few machine learning based classifiers, and unanimously selects the scoring result as the final result. Experimental results show that the single machine learning based classifier C4.5 takes 83.00% on precision while the proposed model improve the precision up to 90.57% by using three machine learning based classifiers C4.5, ME, and SVM.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.11A
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pp.1897-1907
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2001
제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 자동 추출에 관한 연구로서, 맘모그램에서 특성을 파악하여 종양을 추출하였다. 처리과정에서 정상조직인 cooper\`s ligament 로부터 조직의 붕괴에 의한 동질화된 종양조직을 분리하였다. 추출된 부분들을 8-연결성 관계를 이용하여 1차 후보를 추출하였다. 1타 추출긴 각 후보들을 영상의 명암값을 지형적 높이정보로 해석한 2단계의 영상으로 표현하였다. 이러한 영상에서 2 중의 원형성과 분포 비율로 비교하는 방법을 통하여 2차 후보를 추출하였다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 통하여 순위를 결정하였다. 추출된 결과로서 진단방사선 전문의에 의해 종양의 포함이 확진된 58 사례에 적용하여 모든 사례에서 종양을 추출하였고 1 사례를 제외하고 종양을 첫 번째 순위로 검출할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2006.10e
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pp.189-196
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2006
본 논문은 시맨틱 웹 응용 서비스를 구현함에 있어 필수적으로 요구되는 온톨로지 인스턴스 구축을 효율적으로 처리하는 데 있어 텍스트 처리 기술이 어떤 역할을 수행할 수 있는 가를 $OntoFrame-K^{(R)}$라는 시맨틱 웹 기반 정보 유통 체계에의 적용 사례를 통해 살펴본다. 본 논문에서 소개하는 텍스트 처리 기술은 개체 확인물 통한 개념 사례화, 주제 분야 할당을 통한 메타데이터 확장에, 그리고 인용 정보 추출 및 인용 관계 구축을 통한 객체 관계속성 구축에 적용된다. 개체 확인에서는 메타데이터 비교 잊 병합을 사용하였으며 이를 기반으로 한 수작업 구축을 통해 8,543명의 인력 URI를 확보하였다. 주제 및 분야 할당에서는 색인어와 분야분류명이 매핑된 시소러스 개념어의 매칭을 통해 색인어 별 TF (Term Frequency), 색인어와 매칭된 개념어 별 TF, 색인어와 매칭된 개념어 별 시소러스에서의 깊이, 색인어와 매칭된 개념어 별 개념 패싯, 색인어와 매칭된 각 개념어에 부착된 분야분류명 목록 등 할당을 위한 다양한 자질을 확보 적용하였다. 인용 정보 추출과 인용 관계 구축에서는 객체 URI와 인력 URI를 기반으로 하여 자동 추출된 인용 정보를 반영하는 방식으로 7,237개 문헌으로부터 총 135개의 인용 네트워크 그룹을 자동으로 확보하였다. 본 연구를 통해 제시된 텍스트 처리 기술의 활용 방안이 향후 시맨틱 웹 응용 서비스 및 인프라 구현에서 다각적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.15
no.9
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pp.835-840
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2004
Using of small Radar device can not supply the real exercise information of ellipse circumference or CPA, TCPA and the changing of surroundings fur various target information. Therefore, for the above problem, we develop RTE that is able to and of for each information from ARPA Radar which supply analog video signal, trigger bearing and heading pulse from low-cost small Radar device is equiped with general small fishing boat. The small fishing is equipped with small Radar device, so it is able to collect and apply sailing information such as real exercise information and TCPA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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