• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.865-867
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• 2008

A conventional environment adaptation for robust speech recognition is usually conducted using transform-based techniques. Here, we present a discriminative adaptation strategy based on a multi-condition-trained model, and propose a new method to provide universal application to a new environment using the environment's specific conditions. Experimental results show that a speech recognition system adapted using the proposed method works successfully for other conditions as well as for those of the new environment.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1078-1091
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• 2007

본 논문에서는 콘텐츠 적응화 서비스를 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 통합 관리 해주는 시스템을 제안한다. 콘텐츠 적응화 서비스 제공을 위해서 제안된 프로파일들은 다양한 서비스에서 이용되고 있다. 그러나 현재 프로파일들은 서비스에 따라 다르게 구성되기 때문에 상호 호환성이 부족하고 이로 인하여 통합 관리의 어려움을 가지고 있다. 또한 서비스 업체에 따라 별도로 프로파일을 운영함으로써 많은 운영비용을 소비하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 다양한 종류의 프로파일을 통합하고 관리해주는 시스템이 필요하다. 제안된 프로파일 통합 관리 시스템은 프로파일 서비스 아키텍처와 기존 프로파일 연구를 기반으로 필요한 기능을 도출하였다. 프로파일 통합 관리 시스템은 CC/PP 명세를 준수하고 RDF 형태로 만들어진 프로파일을 지원하며, 프로파일 수신, 처리, 저장, 관리, 제공 기능 등을 지원한다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위하여 메타데이터 구성 기법과 동적 기법을 적용하였다. 성능 평가 결과 프로파일 통합 관리 시스템에 제안된 기법들은 기존 기법에 비해 4% 향상된 결과를 나타냈다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.41-50
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• 2007

오늘날 우리는 인터넷에 연결된 PC뿐만 아니라, 이동형 기기인 휴대전화, 무선 인터넷을 이용하는 PDA, 노트북, 그리고 D-TV 등을 통해서도 웹서버에 접근하여 콘텐츠 형태의 정보를 얻고 있다. 본 연구에서는 이러한 환경을 지원하기 위하여 각각의 적응화된 컨텐츠를 저장하는 것을 기반으로 하며, 이를 다양한 기기를 지닌 사용자에게 활용하기 위해 페이지 정보를 지니는 메타 데이터를 적용하는 웹 캐싱 기법(SOP)를 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.39-47
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• 2011

Adapting content services to the needs of the users requires content adaptation for context and sensibility. Adapting to context may necessitate distinguishing between video delivery to a PC versus a smart phone, while adapting to sensibility may necessitate between video delivery outside, in a quiet environment, or at home, or offering different movie choices on a sunny summer day, a cold winter day or a holiday season. One key area to address in providing adaptive content services is the design of the delivery system architecture of the adaptive content server. This paper describes several alternatives for this architecture, and outlines some additional concerns that must be considered when the chosen architecture is implemented.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.539-548
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• 2007

모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.429-438
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• 2014

Semantic role labeling (SRL) is a task in natural-language processing with the aim of detecting predicates in the text, choosing their correct senses, identifying their associated arguments, and predicting the semantic roles of the arguments. Developing a high-performance SRL system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Constructing SRL training data for a new domain is very expensive. Therefore, domain adaptation in SRL can be regarded as an important problem. In this paper, we show that domain adaptation for SRL systems can achieve state-of-the-art performance when based on structural learning and exploiting a prior model approach. We provide experimental results with three different target domains showing that our method is effective even if training data of small size is available for the target domains. According to experimentations, our proposed method outperforms those of other research works by about 2% to 5% in F-score.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.676-684
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• 2003

eLearning can be defined as an approach to teaching and teaming that utilises Internet technologies to communicate and collaborate in an educational context. This includes technology that supplements traditional classroom training with web-based components and learning environments where the educational process is experienced online. The use of hypertext as an educational tool has a very rich history. The advent of the internet and one of its major application, the world wide web (WWW), has given a tremendous boost to the theory and practice of hypermedia systems for educational purposes. However, the web suffers from an inability to satisfy the heterogeneous needs of a large number of users. For example, web-based courses present the same static teaming material to students with widely differing knowledge of the subject. Adaptive hypermedia techniques can be used to improve the adaptability of eLearning. In this paper we report an approach to the design a unified implementation framework suitable for web-based eLearning that accommodates the three main dimensions of hypermedia adaptation: content, navigation, and presentation. The framework externalises the adaptation strategies using XML notation. The separation of the adaptation strategies from the source code of the eLearning software enables a system using the framework to quickly implement a variety of adaptation strategies. This work is a part of our more general ongoing work on the design of a framework for adaptive content delivery. parts of the framework discussed in this paper have been imulemented in a commercial eLearning engine.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.25-33
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• 2006

유비쿼터스 시대가 도래함에 EK라 플랫폼 프로파일을 표현하는 다양한 방법들이 논의되었고 표준으로 발표되고 있다. 이러한 다양한 플랫폼 프로파일들은 몇 가지 문제점을 안고 있는데 이러한 문제점을 해결하기 위해, 다양한 프로파일을 인식하고 프로파일의 단순화를 통하여 적응화 엔진의 성능을 향상 시키는 프로파일 처리 방식을 제안하고 프로파일링 매커니즘을 개발한다. 즉, 서로 다른 적응화 시스템에서 사용하는 프로파일을 인식하지 못하는 문제를 해결하기 위한 여러 프로파일의 통합방식을 제시하고, 프로파일의 속성을 필수 속성 및 유사 값으로 그룹핑하여 프로파일의 단순화를 실현한다. 이 시스템을 통하여 기존 적응화 시스템에 비교하여 다양한 프로파일 형식의 사용자 요청을 처리할 수 있게 되고, 컴팩트한 프로파일은 콘텐츠 적응화 시스템을 운영하며 동적으로 생성되는 프로파일의 개수를 대폭 줄이게 되어 메모리 사용을 줄이고 콘텐츠 변환의 횟수를 줄이면서 적응화 엔진의 성능을 향상시키는데 기여한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제2권1호
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• pp.153-162
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• 2015

In today's pervasive computing environments, multimedia content should be adapted to meet various conditions of network connections, terminals, and user characteristics. Scalable Video Coding (SVC) is a key solution for video communication over heterogeneous networks, where user terminals have different capabilities. This paper presents a standard-compliant approach that adapts an SVC bitstream to support multiple users. The adaptation problem is formulated as an optimization problem, focusing on the tradeoff between qualities of different spatial layers of an SVC video. Then the adaptation process is represented by standard metadata of MPEG-21, which can be solved by universal processing to enable interoperable and automatic operation. Our approach provides the users with optimal quality, a wide flexibility, and seamless adaptation. To the best of our knowledge, this is the first study that shows the adaptation tradeoff between spatial layers of a conforming SVC bitstream.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.883-890
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• 2008

It becomes enabled to provide variety of multimedia contents through mobile service with the development of high-speed 3rd generation mobile communication and handsets. MMS (Multimedia Messaging Service) can be displayed in the presentation format which is unified the various multimedia contents such as text, audio, image, video, etc. It is applicable as a new type of ubiquitous learning. In this study we propose to design a mobile learning system by providing profiles which meets the standard of CC/PP and by generating multimedia messages based on SMIL language through the adaptation steps according to the learning environment, the content type, and the device property of learners.