Relativization is one of the common syntactic operations to merge two different clauses into a single information unit. This operation plays a pivotal role to structuralize multiple clauses cohesively as well as serves to specify the property an individual has within the context. That implies that relativization contributes to information structure of multiclausal sentences. In this context, this paper delves into information structure of relative clauses in English with an eye toward creation of a computational model from a standpoint of machine translation. The current work employs Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG, Pollard and Sag (1994)) as a theory of grammar and Minimal Recursion Semantics (MRS, Copestake et al. (2005) as a meaning representation system. Building upon these formalisms, this paper addresses how information structure of relative clauses can be represented and constrained. The current work makes use of Individual CONStraints (ICONS) for modeling relative clauses with respect to information structure. The current work also investigates which relative clause involves which information structure constraint. The present study argues that non-restrictive relative clauses impose a more specific constraint on information structure than restrictive relative clauses.
As the multimedia data increase a lot with the rapid development of the Internet, an efficient retrieval technique focusing on individual users is required based on the analyses of such data. However, user modeling services provided by recent web sites have the limitation of text-based page configurations and recommendation retrieval. In this paper, we construct the user preference model with a Bayesian network to apply the user modeling to video retrieval, and suggest a method which utilizes probability reasoning. To do this, context information is defined in a real office environment and the video scripts acquired from established cameras and annotated the context information manually are used. Personal information of the user, obtained from user input, is adopted for the evidence value of the constructed Bayesian Network, and user preference is inferred. The probability value, which is produced from the result of Bayesian Network reasoning, is used for retrieval, making the system return the retrieval result suitable for each user's preference. The usability test indicates that the satisfaction level of the selected results based on the proposed model is higher than general retrieval method.
With the spread of smartphones containing multiple on-board sensors, the market for context aware applications have grown. However, due to the limited power capacity of a smartphone, users feel discontented QoS. Additionally, context aware applications require the utilization of many forms of context and sensing information. If context transition has occurred, types of needed sensors must be changed and each sensor modules need to turn on/off. In addition, excessive sensing has been found when the context decision is ambiguous. In this paper, we focus on power consumption associated with the context transition that occurs during indoor/outdoor detection, modeling the activities of the sensor associated with these contexts. And we suggest a freezing algorithm that reduces power consumption in context transition. We experiment with a commercial application that service is indoor/outdoor location tracking, measure power consumption in context transition with and without the utilization of the proposed method. We find that proposed method reduces power consumption about 20% during context transition.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.10
no.2
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pp.219-226
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2006
For the accurate creation of annotation information in a free-form annotation environment, the ambiguity that arises in the analysis stage between the geometric information and annotations needs to be resolved. Therefore, this This paper identifies, analyzes, and proposes presents solutions methods for the ambiguity that can occur between free-form marking and various contexts in XML-based annotation environment. The proposed method is based on context which includes various textual and structure information between free-form marking and annotated part. The proposed method show that the annotated portions areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment. This study can be effectively applied to eLearning, Cyber-Class, and IETM
Context-aware computing is an emerging paradigm to achieve ubiquitous computing environments by enabling computer systems to understand their situational contexts. A context-aware system uses context to provide relevant information and services to the user depending on the user's task. In this paper, we propose an ontology-based context-aware modeling methodology that transmits low-level contexts acquired by directly accessing various sensors in the physical environments to high-level contexts. With these high-level contexts, context-aware application can provides proactive and intelligent services using ECA (Event-Condition-Action) rules. We implemented a home robot service in smart office environment.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.259-260
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2023
The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.
Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.
To support context-aware services in ubiquitous computing environments, there are required dynamic context managing, context reasoning and context modeling technologies. In previous researches, context services are designed using context ontology used in context aware middleware. So, context service cannot change the context ontology in execution time. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. As the middleware is implemented on the OSGi framework, it can cause interoperability among devices such as computers, PDAs, home appliances and sensors. It can also support the development and operation of context aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
In this paper, we propose a phoneme duration modeling in a speech recognition system based on disicion tree state tying. We assume that phone duration has a Gamma distribution. In a training mode, we model mean and variance of each state duration in context-independent phone model based on decision tree state tying. In a recognition mode, we get mean and variance of each context-dependent phone duration form state duration information obtaind during training mode. We make a comparative study of the proposed meth with conventinal methods. Our method results in good performance compared with conventional methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.97.1-102
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1999
This paper porposes and efficient coding scheme for remote medical communication systems, or“telemedicine systems”. These systems require a technique which is able to transfer large volume of data such as X-ray images effectively. We have already developed a hierarchical image coding and transmission scheme (HITS), which achieves an efficient transmission of medical images simply[1]. In this paper, a new coding scheme for HITS is proposed, which used hierarchical context modeling for the purpose of improving the coding efficiency. The hierarchical context modeling divides wavelet coefficients into several sets by the value of a correspondent coefficient in their higher class, or“a parent”, optimizes a Golomb-Rice (GR) code parameter in each set, and then encodes the coefficients with the parameter. Computer simulation shows that the proposed scheme is effective with simple implementation. This is due to fact that a wavelet coefficient has dependence on its parent. As a result, high speed data transmission is achieved even if the telemedicine system consists of simple personal computers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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