• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.856-858
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• 2005

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상을 거부하는 기능은 신뢰도 보장 측면에 있어서 상당히 중요하며, 신뢰도를 높이기 위해서는 단순한 인식기능 외에 부적절한 입력 패턴의 거부 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 신뢰성 문제를 해결하기 위하여 음소기반 인식 네트워크에서 필러 모델 방법과 단어 검출률 방법을 사용하여 실험하였고, 문장의 단어 수에 따른 두 방법의 문장 거부 성능을 FAR과 FRR의 평균을 최소화 하는 값을 각각 구함으로써 비교${\cdot}$분석 하였다. 그 결과 필러모델 방법이 좀 더 나은 거부 성능을 보였고, 단어 검출률을 이용하는 방법이 인식 네트워크를 전부 거치지 않아도 되므로 실행속도와 메모리 절약에서 효과적이었다.

• Composites Research
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• v.34 no.1
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• pp.63-69
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• 2021

In order to develop an integrated heat dissipating material and gas barrier film for electronics, new polymer was designed and synthesized for preparing composites containing hexagonal boron nitride (hBN) filler. Depending on the size and content of the hBN filler, both thermal conductivity and oxygen transmission rate can be adjusted. The composite achieved a high thermal conductivity of 28.0 W·m-1·K-1 at most and the oxygen transmission rate was decreased by 62% compared to that of the filler free matrix. Effective filler aspect ratios could be estimated by comparing thermal conductivity and oxygen transmission rate with values predicted by theoretical models. Discrepancy on the aspect ratios extracted from thermal conductivity and oxygen transmission rate comparisons was also discussed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.242-247
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• 2004

Conventional keyword spotting systems use the connected word recognition network consisted by keyword models and filler models in keyword spotting. This is why the system can not construct the language models of word appearance effectively for detecting keywords in large vocabulary continuous speech recognition system with large text data. In this paper to solve this problem, we propose a keyword spotting system using pseudo N-gram language model for detecting key-words and investigate the performance of the system upon the changes of the frequencies of appearances of both keywords and filler models. As the results, when the Unigram probability of keywords and filler models were set to 0.2, 0.8, the experimental results showed that CA (Correctly Accept for In-Vocabulary) and CR (Correctly Reject for Out-Of-Vocabulary) were 91.1% and 91.7% respectively, which means that our proposed system can get 14% of improved average CA-CR performance than conventional methods in ERR (Error Reduction Rate).

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.11
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• pp.27-40
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• 2020

In this paper, we investigate the correlation between the amount of English sentences that Korean English learners (L2ers) are exposed to and their sentence processing patterns by examining what Long Short-Term Memory (LSTM) language models (LMs) can learn about implicit syntactic relationship: that is, the filler-gap dependency. The filler-gap dependency refers to a relationship between a (wh-)filler, which is a wh-phrase like 'what' or 'who' overtly in clause-peripheral position, and its gap in clause-internal position, which is an invisible, empty syntactic position to be filled by the (wh-)filler for proper interpretation. Here to implement L2ers' English learning, we build LSTM LMs that in turn learn a subset of the known restrictions on the filler-gap dependency from English sentences in the L2 corpus that L2ers can potentially encounter in their English learning. Examining LSTM LMs' behaviors on controlled sentences designed with the filler-gap dependency, we show the characteristics of L2ers' sentence processing using the information-theoretic metric of surprisal that quantifies violations of the filler-gap dependency or wh-licensing interaction effects. Furthermore, comparing L2ers' LMs with native speakers' LM in light of processing the filler-gap dependency, we not only note that in their sentence processing both L2ers' LM and native speakers' LM can track abstract syntactic structures involved in the filler-gap dependency, but also show using linear mixed-effects regression models that there exist significant differences between them in processing such a dependency.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.65-68
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• 2004

본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.113-117
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 단말기의 자원 및 컴퓨팅 파워의 효율적 사용이 필수적이다. 특히, 이동 단말기에 내장된 소프트웨어의 수행에 있어 메모리 효율성, 에너지 효율성, 그리고 처리 효율성이 요구된다. 본 논문은 자원이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이터에 대한 질의 처리 기술에 관한 것이다. 메모리 용량이 크지 않은 단말기의 경우 대량의 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술이 활용되어야 한다. 최근에 제시된 XFrag 기법은 홀-필러(hole-filler) 모델을 이용하여 XML 데이터를 XML 조각(fragment)으로 분할(fragmentation)하여 스트림으로 전송하고 처리할 수 있는 기법이다. 이는 메모리 효율성이 요구되는 이동 단말기에서 전체 XML 문서를 재구성하지 않고 XML 데이터에 대한 질의 처리를 가능하게 한다. 그러나 홀-필러 모델을 사용할 경우 홀과 필러에 대한 부가적인 정보를 저장해야 하므로 메모리 효율성이 높지 못하다. 본 논문에서는 XML 데이터의 구조 정보를 표현하는 XML 레이블링(labelling) 기법을 이용하여 XML 데이터를 조각으로 분할하여 조각 스트림에 대한 질의 처리를 수행하는 기법을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존의 XFrag 기법보다 메모리 사용량과 처리 시간 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.772-774
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• 2004

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.29 no.6
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• pp.425-438
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• 2019

A scaled model test was performed to evaluate the stability of subway twin tunnels excavated in the sedimentary rocks with subhorizontal bedding planes. The size of studied tunnel was 6.2 m×6.8 m and pillar width was 4 m. The anisotropic model test specimen was manufactured with the modeling materials suitable for in-situ rocks by way of dimensional analysis. Fracture and deformation behaviors of tunnels according to applied loads were investigated through the biaxial compression test. As the load was increased on the model specimen, the first crack occurred in the middle part of the pillar across twin tunnels and the gradual fractures progressed at crown and floor of twin tunnels. All the cracks in pillar were generated along the existing bedding planes so that they were found to be the main cause of the pillar failure. In addition, the test results were verified by numerical analysis on the experimental conditions using FLAC ubiquitous joint model. The distribution of plastic regions obtained from numerical analysis were in general agreement with test results, confirming the reliability of the scaled model test conducted in this study.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.1
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• pp.67-83
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• 2008

In order to realize ubiquitous computing, it is essential to efficiently use the resources and the computing power of mobile devices. Among others, memory efficiency, energy efficiency, and processing efficiency are required in executing the softwares embedded in mobile devices. In this paper, query processing over XML data in a mobile device where resources are limited is addressed. In a device with limited amount of memory, the techniques of XML. stream query processing need to be employed to process queries over a large volume of XML data Recently, a technique Galled XFrag was proposed whereby XML data is fragmented with the hole-filler model and streamed in fragments for processing. With XFrag, query processing is possible in the mobile device with limited memory without reconstructing the XML data out of its fragment stream. With the hole-filler model, however, memory efficiency is not high because the additional information on holes and fillers needs to be stored. In this paper, we propose a new technique called XFLab whereby XML data is fragmented with the XML labeling scheme which is for representing the structural relationship in XML data, and streamed in fragments for processing. Through implementation and experiments, XML showed that our XFLab outperformed XFrag both in memory usage and processing time.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2010.11a
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• pp.155-156
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• 2010