Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.507-509
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2013
This paper covers the individual with mild autistic disorder complementary and alternative communication Support program by using Android. The complementary and alternative communication is the communicative system to help handicapped people who have problems with colloquial and non-colloquial communication. In this research, we will introduce the communication manner of autistic disorder, the method of how to measure the language disabled people's selection and frequency of the words, and the basic training method of Autism people's communication ways. In this paper, we developed complementary and alternative communication system which used language representative method to encourage language disabled people to study on communication in effective way. We utilized 'TTS technology' to enable handicapped people delivering their mind with the voice; moreover, by listening their voice by themselves, we accelerated their studies on communications. In addition, by offering 'Painting function', we promoted handicapped people to deliver their purpose widely and efficiently. Also, we built the smart system in 'Painting function' to collect frequency and educated degree data from the users by using this function, we can analyze the percentage of conscious and unconscious communication way of Autism cases to help them.
Dong-hun, Lee;Chan, Hur;Hyeyoung, Park;Sang-hyo, Park
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.6
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pp.347-353
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2022
In this paper, we propose a method that performs a text-video retrieval model by replacing video properties using captions. In general, the exisiting embedding-based models consist of both joint embedding space construction and the CNN-based video encoding process, which requires a lot of computation in the training as well as the inference process. To overcome this problem, we introduce a video-captioning module to replace the visual property of video with captions generated by the video-captioning module. To be specific, we adopt the caption generator that converts candidate videos into captions in the inference process, thereby enabling direct comparison between the text given as a query and candidate videos without joint embedding space. Through the experiment, the proposed model successfully reduces the amount of computation and inference time by skipping the visual processing process and joint embedding space construction on two benchmark dataset, MSR-VTT and VATEX.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1486-1494
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2021
Character recognition is a technology required in various platforms, such as smart parking and text to speech, and many studies are being conducted to improve its performance through new attempts. However, with low-quality image used for character recognition, a difference in resolution of the training image and test image for character recognition occurs, resulting in poor accuracy. To solve this problem, this paper designed an end-to-end learning neural network that combines image super-resolution and character recognition so that the character recognition model performance is robust against various quality data, and implemented an alternative whole learning algorithm to learn the whole neural network. An alternative end-to-end learning and recognition performance test was conducted using the license plate image among various text images, and the effectiveness of the proposed algorithm was verified with the performance test.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.39
no.5
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pp.703-713
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2015
Consumers' psychological demands for e-tail shopping have increased as websites have become one of the most dominant retail outlets for various fashion products. The lack of realistic social stimuli in virtual contexts (websites) has been a major limitation for many online shoppers. Prior research has focused on the viable role of technology to improve positive social factors in e-tailing; however, this study tests the role of tone in text in fashion e-tail sites on consumers' trust and choice confidence. We conducted a self-administered online survey with 309 individuals from the U.S.. The results indicated positive effects of casual tone in text-based content of a fashion e-tail site on trust and confidence. Trust also has a significant positive effect on confidence. Both trust and confidence improved purchase intention. Given the high price of employing an avatar or simulated salesperson online, using tone in text to increase positive social effect on shoppers can be a positive alternative when managers plan e-tail strategies contributing to consumers' positive shopping experience online. Discussions and study limitations are provided.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.44
no.2
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pp.295-309
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2020
In 2019, Japan announced trade regulations against Korean products; consequently, the sales of Japanese products in Korea dropped due to a Korean consumers' boycott. This study measured the Korean consumers' political consumption behavior toward Japanese fashion products. Unstructured text data from online media sources and consumer posted sources such as blog and SNS were collected. Text mining techniques and semantic network analysis were used to process unstructured data. This study used text mining techniques and semantic network analysis to process data. The results identified boycotting Japanese fashion products and buycotting alternative products and Korean brands due to consumers' political consumption. Two brand cases were investigated in detail. Online text data before and after the political action were compared and significant changes in consumption as well as emotional expressions were identified. Product related industry sectors were identified in terms of the political consumption of fashion: liquor, automobile and tourism industry sectors were closely linked to the fashion sector in terms of boycotting. More "boycott" and "buycott" fashion brands (reflected in consumer attitudes and feelings) were detected in consumer driven texts than in media driven sources.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.5
no.4
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pp.111-121
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2002
With advancement of computer and network, world wide web(WWW) as medium of information communication is generalized in many fields. In educational aspect, applications of WWW as alternative media for class teaching or printed matter are increasing. In this article, we demonstrate a web based electronic text on the 'probability and statistics' which is one of six fields of mathematics in 7th curriculum. This text places importance on comprehension of concepts and fundamentals of probability and statistics as applied sciences and not on simple calculations of probability and statistics.
This study investigates the types of interactional modifications employed by Japanese and Korean university students during text-based chats. In particular, this study focuses on the role of a network-based medium on the use of interactional modifications, which have been claimed to facilitate interlanguage development. The results show that students use a variety of features of interactional modifications. The most used strategies were the use of paralinguistic features, framing, overt indication of understanding/agreement, and clarification checks, which reveals inconsistent results with findings from research on the negotiation of meaning in face-to-face interaction. Results suggest that the computer-mediated communication (CMC) environment requires the above mentioned strategies and students are able to adapt to this new context by employing alternative strategies. The majority of negotiations were generated by content and lexical items either to resolve communication problems or to better manage interactions, and very few negotiations occurred in terms of grammar. The findings suggest that text-based synchronous chats can be an effective tool for promoting interactive competence, but their effectiveness on grammatical development is uncertain.
We propose a new method of generating client models for HMM based text-dependent speaker verification system with only a small amount of training data. To make a client model, statistical methods such as segmental K-means algorithm are widely used, but they do not guarantee the quality or reliability of a model when only limited data are avaliable. In this paper, we propose a blind speech segmentation based on level building DTW algorithm as an alternative method to make a client model with limited data. In addition, considering the fact that voiced sounds have much more speaker-specific information than unvoiced sounds and energy of the former is higher than that of the latter, we also propose a new score evaluation method using the observation probability raised to the power of weighting factor estimated from the normalized log energy. Our experiment shows that the proposed methods are superior to conventional HMM based speaker verification system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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