• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1397-1406
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• 2019

신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.66-75
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• 2014

본 연구의 목적은 탈주체, 탈중심의 포스트모던 사유체계로서 들뢰즈가 제시한 리좀의 개념을 분석하는 것이다. 리좀은 땅속 덩이줄기 식물을 가리키는 식물학적 개념으로 이항대립에 의해 발전하는 통일적이고 서열적인 수목구조의 사유체계에 대항하여 제시되었다. 분자생물학과 진화론 상의 증거들을 통해 초기 탈주체 사상들이 지닌 한계에 대해 비판하는 동시에 생물의 진화 및 인간의 성에 우연성, 유목성과 같은 리좀적 특징들이 내재되어 있음을 논증하였다. 이어 리좀적 실천의 예로 거스 반 산트의 영화 <엘리펀트>를 분석하였다. 같은 사건을 다룬 마이클 무어의 영화와의 비교를 통해, 인과관계가 불분명한 문제에 대해 리좀적 접근이 더 효과적일 수 있음을 밝히고, 촬영, 연출, 편집 등 영화제작 전반에 걸친 실험들이 지도제작, 불규칙과 단절, 외부로의 열림과 같은 리좀적 특징들과 일치함을 논증하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.241-249
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• 2010

온라인을 중심으로 마케팅 패러다임이 급격하게 변화함에 따라 기업과 소비자들의 온라인 활동에 대한 관심이 증대되어왔다. 본 연구에서는 내용 분석법(contents analysis)을 통하여 게시 글의 주요한 특성인 총 13개의 변수들을 도출하고, 이들 변수에 따른 조회 수의 차이를 분석하였다. 차이 분석 결과, '브랜드 언급', '말머리 기호', '긍정성', '정보 제공' 등 총 4개의 변수에서 유의한 차이점을 보였다. 유의한 변수중에서 상대적으로 더 큰 영향력을 보이는 변수들을 확인하기 위하여 회귀 나무 분석을 이용한 데이터 분석을 추가적으로 실시한 결과, 그중에서도 '정보 제공'과 '브랜드 언급'이 조회 수를 결정하는 가장 중요한 변수인 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과들을 바탕으로 기업이 소비자의 온라인 구전 활동을 이해하고 활용할 수 있는 실무적 시사점을 제시하였으며, 더불어 향후 연구 방향을 논의하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권4호
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• pp.61-72
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• 2014

최명희의 소설 "혼불" 속 소나무 표현 어휘와 문장, 문맥 등의 분석과 해석을 통해 소나무의 지칭어와 상징성 등의 토속적 경관언어를 조명한 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 소설 "혼불" 속에 묘사된 소나무 관련 경관언어는 매우 다채롭고 다양한 방식과 표현을 통해 전개되고 있다. 특히 소나무 지칭어와 쓰임새에 대한 어휘 표현상의 다양성과 세분화된 양상이 읽혀진다. 둘째, 소설 "혼불" 속 경관언어는 다양한 상징을 보이는데 소나무가 갖는 고유 이미지와 통시적 상징성뿐 만 아니라 소설의 서사구조상 '혼불'이라는 상징 이미지를 구체적으로 구현시키기 위한 경관언어로서 자리매김 된다. 셋째, 소설 "혼불"에 묘사된 경관언어는 소나무의 선형미와 재질감 그리고 오감을 통한 공감각적 표현 등으로 심미성을 극대화하고 있다. 넷째, "혼불"에 나타난 배경지 경관은 소나무 고유의 상징성과 이미지를 토대로 소설의 서사구조상, 소나무가 하늘과 땅, 신과 인간 그리고 성과 속을 넘나드는 상징적 배경막이다. 다섯째, 소나무 관련 경관언어는 소설 속 인물의 정신과 정서를 대변하는 표상이며 자연의 인격화, 사물의 신격화 그리고 공간의 우주화를 추구하기 위한 장치이자 소설 배경지의 경관성과 의미망을 표현하는 표상적 이미지 또는 상징체로 활용되고 있다. 소설 "혼불"에 등장하는 소나무의 어휘 표현 및 상징성을 다룬 본 고는 소설의 배경무대는 물론 남원 소나무의 토속적 경관 이미지와 경관언어를 이해하는데 시금석이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.612-622
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• 2003

XML문서가 표준 인터넷 문서로 정착되어 감에 따라 XML문서의 효율적인 저장과 검색의 필요성이 증대하고 있다. 이에 본 논문에서는 XML문서의 효과적인 저장 모듈과 검색 모듈, 그리고 이를 웹 상에서 연동해서 사용할 수 있는 연동 API로 구성된 XML문서의 저장 및 검색 프레임워크에 대한 연구를 하였다. 저장모듈에서는 가변 K진 완전트리를 기반으로 한 DTD 독립적인 분할-통합형 저장모델을 구현하였고, 검색 모듈에서는 RDF 메타정보를 통해 구축된 색인에 대해 XPath 질의를 수행하는 XPath처리기를 구현함으로써 좀더 의미 있는 구조 검색 기능을 구현하였으며, XML-RPC, HTTP의 GET, POST, PUT 방식 API와 SOAP 방식의 API로 구성된 웹 연동 모듈을 구현하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2020

Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.175-179
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• 2003

In order to produce a high quality (intelligibility and naturalness) synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model. In this paper, we analyzed Chinese texts using a segmentation, POS tagging and unknown word recognition. We present a grapheme-to-phoneme conversion using a dictionary-based and rule-based method. We constructed a prosody model using a probabilistic method and a decision tree-based error correction method. According to the result from the above analysis, we can successfully select and concatenate exact synthesis unit of syllables from the Chinese Synthesis DB.

• 한국식품영양학회지
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• 제8권2호
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• pp.128-134
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• 1995

God created the havens and earth and god gave man every seed-bearing plant and every tree that has fruit with seed in it. These food Is all vegetable food that don't take diseases of adult people. But God gave Noah the green plants. Everything that lives and moves will be food for Noah. Just as God gave man the green plants. And then man must not eat meat (animal protein food) that has its lifeblood still in it and God must not eat fat in it. The fat contains much fat (saturated fatty acids) and cholesterol that have susceptibility to disease of coronary heart, hypertension and atheriosclerosis etc. God must not eat these fat before we don't know that It have susceptibility to disease of adult people.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.219-222
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• 2003

In this paper, we study the usage of phoneme duration information for rejection garbage sentence. First, we build a phoneme duration modeling in a speech recognition system based on dicicion tree state tying, We assume that phone duration has a Gamma distribution. Next, we build a verification module in which word-level confidence measure is used. Finally, we make a comparative study on phoneme duration with speech DB obtained from the live system. This DB consistes of OOT(out-of-task) and ING(in-grammar) utterences. the usage of phone duration information yields that OOT recognition rate is improved by 46％ and that another 8.4％ error rate is reduced when combined with utterence verification module.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.337-338
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• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.