본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.
Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.
Hunminjeongeum had 17 initial consonant letters. Among them, five consonant letters, those are ㄱ (牙音, molar sound letter), ㄴ (舌音, lingual sound letter), ㅁ(脣音, labial sound letter), ㅅ (齒音, dental sound letter), ㅇ (喉音, guttural sound letter), were served as chief consonants. There was no argument that consonant letters were made by symbolizing the shape of vocal organs during phonation of them. It could be phoniatrically explained that all of five chief consonants were morphologically symbolized from left lateral view of vocal tract during articulation. Although 'ㄱ' was known as molar sound, it was not modeled the shape of molar tooth but modeled the shape of tongue at molar teeth bearing area. The same principle applies to 'ㅅ', and it was represented the shape of upper surface of anterior tongue instead of incisor teeth. 'ㄴ' was a lingual sound and directly shaped the shape of tongue. 'ㄷ' was made by addition of a stroke 'ㅡ' meaning hard palate above 'ㄴ'. 'ㅁ' was represented the shape of lateral view of anterior mouth. 'ㅇ' was looked like shaping left lateral view of laryngopharyngeal space.
길랑-바레증후군은 면역 매개 탈수초성 다발신경병으로서, 상향 진행성과 좌우 대칭적 마비를 특징으로 하며, 선행 감염이나 예방접종 등에 의해 유발되는 것으로 알려져 있다. 최근 코로나바이러스감염증-19 예방접종 후 길랑-바레증후군 발생이 보고되었다. 길랑-바레증후군에서 보이는 뇌신경병증은 주로 안면신경과 하부뇌신경을 침범한다. 저자들은 코로나바이러스 감염증-19 예방접종 후 발생한 길랑-바레증후군 환자에서 삼차신경, 외전신경, 안면신경을 침범한 다발성 뇌신경병증 사례를 자기공명영상 소견에 기반하여 보고하고자 한다.
Applications such as artificial intelligence continue to grow in complexity and scale. Thus, the demand for scalable computing is increasing for achieving faster data processing and improved efficiency. This requirement has led to the development of memory-centric computing and high-speed fabric interconnection technologies. Memory-centric computing reduces the latency and enhances the system performance by shifting the focus from the central processing unit to the memory, whereas high-speed fabric interconnects enable efficient data transfer across various computing resources. Technologies such as Gen-Z, OpenCAPI, and CCIX have been integrated into the CXL (Compute Express Link) standard since 2019 to improve communication and cache coherence. Ethernet-based interconnects such as RoCE, InfiniBand, and OmniXtend also play a crucial role in providing high-speed data transfer and low latency. We explore the latest trends and prospects of these technologies, highlighting their benefits and applications.
본 논문은 한글 외곽선 폰트를 입력으로 글자의 초성, 중성, 종성 요소(컴포넌트)를 통계적-구조적 정보를 이용하여 분할하는 방법을 제안한다. 한 폰트 내에서 한글 컴포넌트는 통계적으로 일정한 위치에 나타나며, 각 컴포넌트를 이루는 획 간의 관계는 그 컴포넌트의 구조적 특징을 나타낸다. 우리는 먼저 각 컴포넌트의 위치를 저장하는 컴포넌트 히스토그램을 생성하여 컴포넌트 위치에 관한 통계 정보를 저장하였다. 그리고 글자의 구조적 정보를 반영하기 위해 픽셀의 방향성 확률을 기반으로 픽셀클러스터를 만들고, 클러스터의 위치, 방향 및 크기, 클러스터간 인접성 정보를 이용하여 후보 획을 추출하였다. 마지막으로 릴렉세이션 레이블링을 통해 후보 획 집합과 미리 정의된 글자 모델 간의 가장 적합한 구조적 매치를 구하였다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 분할방법은 한글 폰트의 조형적 특징에 관한 연구 및 이를 활용한 폰트분류 빛 폰트검색에 활용될 수 있다.
Background and Objectives: The proximal and distal nerve segments are preferentially involved in acquired demyelinating polyneuropathies (ADP). This study was undertaken in order to assess the usefulness of motor evoked potential (MEP) and somatosensory evoked potential (SSEP) in the detection of the proximal nerve lesion in ADP. Methods: MEP, SSEP and conventional NCS were performed in 6 consecutive patients with ADP (3 AIDP, 3 CIDP). MEP was recorded from abductor pollicis brevis and abductor hallucis using magnetic stimulation of the cortex and the cervical/lumbar spinal roots. SSEP were elicited by stimulating the median and posterior tibial nerves. Latency from cortex and cervical/lumbar roots, central motor conduction time (CMCT), EN1-CN2 interpeak latency were measured for comparison. Results: MEP was recorded in 24 limbs (12 upper and 12 lower limbs) and SSEP in 24 limbs (12 median nerve, 12 posterior tibial nerve). F-wave latency was prolonged in 25 motor nerves (25/34, 73.5%). Prolonged CML and PML were found in 41.7% (10/24) and 45.8% (11/24), respectively. Interside difference (ISD) of CMCT was abnormally increased in the upper extremity, 66.7% (4/6 pairs) in case of CML-PML. EN1-CN2 interpeak latency was abnormally prolonged in one median nerve (1/10) and LN1-P1 interpeak latency was normal in all posterior tibial nerves. Conclusions: MEP and SSEP may provide useful information for the proximal nerve and root lesion in ADP. MEP and SSEP is supplemental examination as well as complementary to conventional NCS.
한글 입력 방식은 어떤 형태이건 기본 낱자들에 대한 글쇠배열과 결합 규칙이라는 두 요소를 반드시 가진다. 그런데 그 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면, 기본 낱자가 여럿 모인 복합 낱자를 입력할 때 모호성이 존재하거나 다음 글자의 연속 입력이 되지 않는 식의 문제가 발생할 수 있다. 한글은 모아쓰기라는 특성으로 인해 낱자 경계와 글자 경계라는 보이지 않는 정보가 입력 과정에서 추가로 고려되어야하기 때문이다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 글쇠가 매우 적은 모바일 환경, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 입력 방식에서 쓰이는 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 어떤 입력 방식이 주어졌을 때 복합 낱자를 입력하는 세부 규칙을 생성하고 예상되는 문제점을 자동으로 분석해 주는 도구 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT나랏글 한글 입력 방식을 실제로 분석한 결과를 제시하였다.
통신 수단이 엄청나게 발전한 지금, 대부분의 사람들은 2-3개의 전화번호를 가지고 있어 개인마다 기억해야 할 전화번호의 수가 굉장히 늘어나고 있다. 따라서 전화번호를 쉽게 기억할 수 있는 방법이 적실히 필요하다. 기존의 방법은 "빨리빨리", "이사이사"와 같이 4글자 한 단어의 초성과 숫자의 우리 말 음과 유사한 글자를 이용하여 전화번호에 대응하는 한국어 별명을 사용하여 왔다. 그러나 이러한 방법은 모든 전화번호에 대한 한글 단어를 생성하지 못하여 몇 개의 전화번호에 대해서만 사용이 가능하다. 본 논문은 한글의 타건수를 줄임과 동시에 전화번호를 외우기 쉬운 한글 별명으로의 생성을 동시에 고려한 전화기 한글 자판을 제안한다. 또한 모는 4자리 전화번호에 대응하는 한국어 변명의 생성 방법을 제안하고 3자리 혹은 4자리 국번을 포함한 7자리 혹은 7자리 전화번호에 대한 한국어 별명을 생성할 수 있는 한국어 별명의 형태론 제시한다.있는 한국어 별명의 형태론 제시한다.
본 연구는 조음거리와 발성유형에 따른 영유아의 자음 음운인식 능력에서의 차이를 규명해 보기 위해 한국어 장애음을 대상으로 반복측정 실험설계를 통해 진행되었다. 집단 내 변인인으로서의 조음거리는, 연음과 경음의 자질을 갖는 1음절 초성의 조음 위치에 의해 구분된 조음점 간 거리로서 음운인식 수행도의 차이에 구조적으로 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 실험결과, 음운차이 인식 수행력에서 조음거리를 변인으로 한 주효과를 확인하였는데, 그 거리가 멀어질수록 수행력이 점강하였다. 이는 동일위치나 근접거리 조음점 조건의 음운인식 수행도가 조음점 간 거리가 먼 조건에서의 수행도에 비해 민감한 반응을 보임으로써, 당해 조음점에 인접한 말소리들을 인식하는 능력이 우선 발달하는 결과를 시사함은 물론, 조음 유사성이 조기 음운습득에 영향을 끼칠 수 있음을 말해준다 하겠다. 아울러 집단 간 요인에서도 연령효과를 확인할 수 있었는데, 연령이 높을수록 조음거리에 영향을 덜 받는 경향이 있었으며 인접거리 조건에서는 남아대비, 여아의 수행력이 우수함을 알 수 있었다. 발성유형 중 긴장성을 피험자 내 변인으로 설정한 조건의 주효과는 나타나지 않았지만 연령의 주효과 및 성별과의 상호작용을 통해 연령상승에 따른 긴장음의 인식률의 유의한 상승을 관찰하였고, 긴장음 내에서는 여아의 변별력이 더 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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