In this Paper, we propose a new codeword tying algorithm based on a tree structured classfier. The proposed algorithm which can be viewed as a kind of soft decision using statistical properties between codewords and states has an advantage of fast construction, and guarantees a unique optimal solution. Also, it can easily be applied to any speech recognition system based on discrete hidden Markov model (HMM). Experimental results on speaker-independent isolated word recognition show error reduction of $6\%$ for the codebook of size 256 and $9\%$ for 512 size and also HMM parameter reduction of about $20\%$.
This letter presents a prediction model for sentence-final intonations for Korean conversational-style text-to-speech systems in which we introduce the linguistic feature of 'modality' as a new parameter. Based on their function and meaning, we classify tonal forms in speech data into tone types meaningful for speech synthesis and use the result of this classification to build our prediction model using a tree structured classification algorithm. In order to show that modality is more effective for the prediction model than features such as sentence type or speech act, an experiment is performed on a test set of 970 utterances with a training set of 3,883 utterances. The results show that modality makes a higher contribution to the determination of sentence-final intonation than sentence type or speech act, and that prediction accuracy improves up to 25% when the feature of modality is introduced.
In this paper, we propose a new adaptative pruning algorithm which effectively reduces the search space during the recognition process. As maximum probabilities between neighbor frames are highly interrelated, an efficient pruning threshold value can be obtained from the maximum probabilities of previous frames. The main idea is to update threshold at the present frame by a combination of previous maximum probability and hypotheses probabilities. As present threshold is obtained in on-going recognition process, the algorithm does not need any pre-experiments to find threshold values even when recognition tasks are changed. In addition, the adaptively selected threshold allows an improvement of recognition speed under different environments. The proposed algorithm has been applied to a Korean Address recognition system. Experimental results show that the proposed algorithm reduces the search space of average 14.4% and 9.14% respectively while preserving the recognition accuracy, compared to the previous method of using fixed pruning threshold values and variable pruning threshold values.
The latest active studies on distributed OLAP to adopt a distributed environment are mainly focused on DHT P2P OLAP and Grid OLAP. However, these approaches have its weak points, the P2P OLAP has limitations to multidimensional range queries in the cloud computing environment due to the nature of structured P2P. On the other hand, the Grid OLAP has no regard for adjacency and time series. It focused on its own sub set lookup algorithm. To overcome the above limits, this paper proposes an efficient central managed P2P approach for a cloud computing environment. When a multi-level hybrid P2P method is combined with an index load distribution scheme, the performance of a multi-dimensional range query is enhanced. The proposed scheme makes the OLAP query results of a user to be able to reused by other users' volatile cube search. For this purpose, this paper examines the combination of an aggregation cube hierarchy tree, a quad-tree, and an interval-tree as an efficient index structure. As a result, the proposed cloud P2P OLAP scheme can manage the adjacency and time series factor of an OLAP query. The performance of the proposed scheme is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.251-254
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2003
In order for multidimensional infer structures to be integrated into an existing database management system, proper concurrency control methods that guarantee all isolation levels supported by the database management system. Several concurrency control methods have been proposed. They ran be classified into predicate locking based methods and granular locking based methods. Most of them are difficult to implement and ran not be applied to non-tree structured index structures. In this paper, we propose a new concurrency control method that guarantee all isolation levels. It is easy to implement and can be applied to any type of index structures. We implement the proposed method and existing methods, and perform various experiments to show the superiority of the proposed algorithm.
With the innovation of information technology, non-face-to-face robo advisor with high accessibility and convenience is spreading. The current robot advisor recommends appropriate investment products after understanding the investment propensity based on the structured data entered directly or indirectly by individuals. However, it is an inconvenient and obtrusive way for financial consumers to inquire or input their own subjective propensity to invest. Hence, this study proposes a way to deduce the propensity to invest in unstructured data that customers voluntarily exposed during consultation or online. Since prediction performance based on unstructured document differs according to the characteristics of text, in this study, classification algorithm optimized for the characteristic of text left by financial consumers is selected by performing prediction performance evaluation of various learning discrimination algorithms and proposed an intelligent method that automatically recommends investment products. User tests were given to MBA students. After showing the recommended investment and list of investment products, satisfaction was asked. Financial consumers' satisfaction was measured by dividing them into investment propensity and recommendation goods. The results suggest that the users high satisfaction with investment products recommended by the method proposed in this paper. The results showed that it can be applies to non-face-to-face robo advisor.
This paper introduces a dual manipulator system designed to automate the packaging process of industrial coils, which exhibit higher variability than other structured industrial fields due to diverse commercial requirements. The conventional solution involves the direct-teaching method, where an operator instructs the robot on a target configuration. However, this method has distinct limitations, such as low flexibility in dealing with varied sizes and safety concerns for the operators handling large products. In this sense, this paper proposes a two-step approach for coil packaging: motion planning and assembly execution. The motion planning includes a Rapidly-exploring Random Tree algorithm and a smoothing method, allowing the robot to reach the target configuration. In the assembly execution, the packaging is considered a peg-in-hole assembly. Unlike typical peg-in-hole assembly handling two workpieces, the packaging includes three workpieces (e.g., coil, inner ring, side plate). To address this assembly, the paper suggests a suitable strategy for dual manipulation. Finally, the validity of the proposed system is demonstrated through experiments with three different sizes of coils, replicating real-world packaging situations.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.4
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pp.155-162
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2013
Routing protocol in ad hoc mobile networking has been an active research area in recent years. However, the environments of ad hoc network tend to have vulnerable points from attacks, because ad hoc mobile network is a kind of wireless network without centralized authentication or fixed network infrastructure such as base stations. Also, existing routing protocols that are effective in a wired network become inapplicable in ad hoc mobile networks. To address these issues, several secure routing protocols have been proposed: SAODV and SRPTES. Even though our protocols are intensified security of networks than existing protocols, they can not deal fluidly with frequent changing of wireless environment. Moreover, demerits in energy efficiency are detected because they concentrated only safety routing. In this paper, we propose an energy efficient secure routing protocol for various ad hoc mobile environment. First of all, we provide that the nodes distribute security information to reliable nodes for secure routing. The nodes constitute tree-structured with around nodes for token escrow, this action will protect invasion of malicious node through hiding security information. Next, we propose multi-path routing based security level for protection from dropping attack of malicious node, then networks will prevent data from unexpected packet loss. As a result, this algorithm enhances packet delivery ratio in network environment which has some malicious nodes, and a life time of entire network is extended through consuming energy evenly.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.11a
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pp.442-447
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2004
XML is normalized text form that is designed to transmit structured document in web as that propose in W3C (World Wide Web Consortium) in 1996. Function that this can overcome HTML's limit that use in existing in Internet and user define new tag to HTML by way to solve SGML's complexity added. There is many efforts to use storing this XML document in RDBMS but to relation style DB because XML document is tree structure structurally data SQL and perfect disaster caused by things that is language to ask a question accomplish XQuery that so it is W3C's XML standard query appear. After store XML informations including space information to RDBMS in this paper, Spatial XQuery through converter that is Sqatial XQuery2SQL through Spatial operator, Spatial function SQL of by Sqatial XQuery2SQL conversion algorithm that draw information in RDBMS after change embody wish to.
As the Internet is growing, the use of XML which is a standard of semi-structured document is increasing. Therefore, there are on going works about integration and retrieval of XML documents. However, the basis of efficient integration and retrieval of documents is to cluster XML documents with similar structure. The conventional XML clustering approaches use the hierarchical clustering algorithm that produces the demanded number of clusters through repeated merge, but it have some problems that it is difficult to compute the similarity between XML documents and it costs much time to compare similarity repeatedly. In order to address this problem, we use clustering algorithm for transactional data that is scale for large size of data. In this paper we use common structures from XML documents that don't have DTD or schema. In order to use common structures of XML document, we extract representative structures by decomposing the structure from a tree model expressing the XML document, and we perform clustering with the extracted structure. Besides, we show efficiency of proposed method by comparing and analyzing with the previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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