• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.16-23
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• 2001

본 논문에서는 대어휘 음성인식에서 널리 사용되고 있는 N-gram 언어모델을 중규모 어휘의 음성인식에서도 사용할 수 있는 의사(疑似) N-gram 언어모델을 제안한다. 제안방법은 ARPA 표준형식 N-gram 언어모델의 구조를 가지면서 각 단어의 확률을 임의로 부여하는 비교적 간단한 방법으로 1-gram은 모든 단어의 출현확률을 1로 설정하고, 2-gram은 허용할 수 있는 단어시작기호 와 WORD 및 WORD와 단어종료기호 의 접속확률만을 1로 설정하며, 3-gram은 단어 시작기호 와 WORD, 단어종료기호 만의 접속을 허용하며 접속확률을 1로 설정한다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 사전실험으로서 국어공학센터(KLE) 단어음성에 대해 오프라인으로 평가한 견과, 남성 3인의 452 단어에 대해 평균 97.7%의 단어인식률을 구하였다. 또한 사전실험결과를 바탕으로 1,500단어의 중규모 어휘의 증권명을 대상으로 온라인 인식실험을 수행한 결과, 남성 20명이 발성한 20단어에 대해 평균 92.5%의 단어인식률을 얻어 제안방법의 유효성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권8호
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• pp.34-41
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• 2002

본 논문에서는 가상 캐리 예측 덧셈기(pseudo carry look-ahead adder)를 사용하여 분할형 워드 기반 RSA의 구현에 관한 방법을 제안하고 검증하였다. 효율적인 모듈라 곱셈기의 설계를 위해 병렬 2단CSA(carry-save adder) 구조를 사용하였으며 마지막 덧셈의 고속 처리를 위하여 캐리 발생과 지연시간이 짧은 가상 캐리 예측 덧셈기를 적용하였다. 제안한 모듈라 곱셈기는 분할형 워드를 기반으로하여 다음 모듈라 연산을 위해 매 클럭마다 쉬프트와 정렬 연산이 필요없기 때문에 하드웨어를 줄일 수 있으며 고속 모듈라 곱셈 연산을 가능하게한다. 제안한 연산 구조를 PCI 인터페이스를 갖는 FPGA로 기능을 검증한 후 0.5㎛ 삼성 gate array 공정을 사용해서 256 워드 모듈라 곱셈기를 기반으로 한 1024-bit RSA 암호프로세서를 단일 칩으로 구현하였다.

• 인지과학
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• 제34권4호
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• pp.277-297
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• 2023

본 연구는 한국어 심성어휘 데이터베이스(KLP-DB)의 분석을 통해 글자 빈도, 글자의 모음 유형, 받침 유무 등 글자 수준 정보가 두 글자로 된 단어와 비단어의 어휘판단에 어떤 영향을 주는지를 알아보고자 하였다. 반응시간과 오반응률에 대한 위계적 회귀분석을 실시한 결과 단어의 어휘판단에는 단어빈도가 중대한 영향을 미치지만, 첫째 글자의 빈도, 첫째 글자와 둘째 글자의 모음 유형과 받침 유무와 같은 글자 속성이 영향을 미쳤고, 두 글자의 모음 유형의 조합 및 둘째 글자의 빈도와 받침 유무의 조합도 영향을 주었다. 비단어의 어휘판단에는 첫째 글자와 둘째 글자의 빈도, 첫째 글자의 모음 유형, 첫째 글자와 둘째 글자의 받침 유무와 같은 글자 속성이 영향을 미쳤고, 두 글자의 사용빈도의 조합, 모음 유형의 조합, 및 첫째 글자의 빈도와 받침의 조합도 영향을 주었다. 단어빈도는 단어의 어휘판단에서 강력한 영향을 미쳤으며, 글자속성은 단어보다 비단어의 판단에서 더 일관적인 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 어휘판단과제에서 단어와 비단어 목록의 구성 및 반응시간의 해석에 글자 속성의 문제를 충분히 고려해야 함을 가리킨다. 글자 속성의 효과에 대한 이해는 단어 재인 과정의 이해에도 기여할 것이다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.1-17
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• 2021

Pseudo relevance feedback (PRF) is a powerful query expansion (QE) technique that prepares queries using the top k pseudorelevant documents and choosing expansion elements. Traditional PRF frameworks have robustly handled vocabulary mismatch corresponding to user queries and pertinent documents; nevertheless, expansion elements are chosen, disregarding similarity to the original query's elements. Word embedding (WE) schemes comprise techniques of significant interest concerning QE, that falls within the information retrieval domain. Deep averaging networks (DANs) defines a framework relying on average word presence passed through multiple linear layers. The complete query is understandably represented using the average vector comprising the query terms. The vector may be employed for determining expansion elements pertinent to the entire query. In this study, we suggest a DANs-based technique that augments PRF frameworks by integrating WE similarities to facilitate Arabic information retrieval. The technique is based on the fundamental that the top pseudo-relevant document set is assessed to determine candidate element distribution and select expansion terms appropriately, considering their similarity to the average vector representing the initial query elements. The Word2Vec model is selected for executing the experiments on a standard Arabic TREC 2001/2002 set. The majority of the evaluations indicate that the PRF implementation in the present study offers a significant performance improvement compared to that of the baseline PRF frameworks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1517-1524
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• 2011

본 논문은 의미특징과 워드넷 기반의 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 질의에 관련 있는 의미 있는 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해로부터 유도된 의미특정이 문서의 잠재의미를 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 의미특정과 워드넷기반의 의사연관피드백을 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.189-194
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• 2012

본 논문에서는 정보검색 성능 향상을 위해 잠정적 적합 문서 및 부적합 문서와 어휘 그래프를 이용한 질의 확장 방법을 제안한다. 언어모델에 의한 초기 검색 결과 상위 문서들은 질의 어휘 조합과 근접도를 기반으로 핵심 질의를 포함하는 문서들로 구성된 핵심 질의 클러스터와 핵심 질의를 포함하지 않는 문서들로 구성된 비핵심 질의 클러스터로 분류된다. 이때, 핵심 질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심 질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 각 클러스터는 어휘들과 질의 어휘와의 가까운 정도에 따라 어휘 그래프로 표현된다. 각 어휘에 대한 중요도는 핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘 가중치에서 비핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘의 가중치를 빼서 계산한다. 이는 부적합 문서에서 높은 가중치를 갖는 어휘는 확장 질의에서 제외시키는 역할을 한다. 중요도가 높은 어휘 순으로 확장할 질의를 선택한다. 웹 문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g에서의 실험 결과에서 제안 방법이 언어모델(LM)에 비해 평균 정확률의 평균(MAP)에서 9.4% 성능 향상을 보였다.

• 대한수학회보
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• 제61권3호
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• pp.585-595
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• 2024

We show that a pseudo-Anosov map constructed as a product of the large power of Dehn twists of two filling curves always has a geodesic axis on the curve graph of the surface. We also obtain estimates of the stable translation length of a pseudo-Anosov map, when two filling curves are replaced by multicurves. Three main applications of our theorem are the following: (a) determining which word realizes the minimal translation length on the curve graph within a specific class of words, (b) giving a new class of pseudo-Anosov maps optimizing the ratio of stable translation lengths on the curve graph to that on Teichmüller space, (c) giving a partial answer of how much power is needed for Dehn twists to generate right-angled Artin subgroup of the mapping class group.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.111-119
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• 2018

This paper proposes a method to improve speech recognition performance by extracting various pronunciations of the pseudo-morpheme unit from an eojeol unit corpus and generating a new recognition unit considering pronunciation variations. In the proposed method, we first align the pronunciation of the eojeol units and the pseudo-morpheme units, and then expand the pronunciation dictionary by extracting the new pronunciations of the pseudo-morpheme units at the pronunciation of the eojeol units. Then, we propose a new recognition unit that relies on pronunciation by tagging the obtained phoneme symbols according to the pseudo-morpheme units. The proposed units and their extended pronunciations are incorporated into the lexicon and language model of the speech recognizer. Experiments for performance evaluation are performed using the Korean speech recognizer with a trigram language model obtained by a 100 million pseudo-morpheme corpus and an acoustic model trained by a multi-genre broadcast speech data of 445 hours. The proposed method is shown to reduce the word error rate relatively by 13.8% in the news-genre evaluation data and by 4.5% in the total evaluation data.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.295-304
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• 2005

본 논문에서는 워드지향 메모리 내에서 셀 사이의 커플링 결함을 검출하기 위한 고갈 테스트 발생(exhaustive test generation) 문제를 연구하였다. 셀 사이의 거플링 결함 모델에 따르면 n 워드를 갖는 메모리 내에서 w-비트 메모리 내용 또는 내용의 변화는 메모리 내의 s-1 워드 내용에 따라 영향을 받는다. 이때 검사 패턴 구성을 위한 최적의 상호작용 방법을 제안 하였으며, 제안한 검사 결과의 체계적인 구조는 간단한 BIST로 구현하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권4호
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• pp.429-448
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• 2013

본 연구의 목적은 문장제에서 사상 명료화 활동을 통한 문제해결과정을 살펴보고, 문제를 해결할 때 드러나는 사고과정의 특징을 유사성 관점에서 분석함으로써 사상 명료화 과정을 활용한 교수 학습 자료의 개발 및 학생들의 문제해결활동 향상에 기여하는 것이다. 중학교 2학년 남학생 33명을 대상으로 총 3차시의 서술형 검사지를 제작하여 수업을 실시하였고, 이들 33명 중 서로 다른 결과를 보이는 학생 5명을 선정하여 개별 면담을 통해 보다 구체적으로 분석적 사고와 의사 분석적 사고의 관점에서 그 사고 특성을 분석하였다. 연구결과 사상 과정에서 대응되는 성분들을 직접적으로 짝짓기를 하는 사상 명료화 활동이 학생들의 문제해결에 무조건 도움이 되는 것은 아니며, 문제에 따라 또는 문제가 유사하더라도 구조적 변형의 정도에 따라 문제 해결과정에 미치는 영향이 달랐다. 이는 사상 명료화 활동이 유사한 문장제 해결에 있어서 도움을 주지만 이전 문제의 모방을 통해 바람직하지 않은 사고로 정답을 구하는 의사 분석적 사고가 발생할 수 있음을 시사한다.