Purpose: The primary objectives of this research are: (1) To examine the current situation of employee welfare in diverse workplace settings. (2) To explore and identify the different challenges that affect employees' overall well-being. (3) To examine and establish the importance of consultation as a strategic tool in addressing these challenges and enhancing employee welfare. Research design, data and methodology: The first step of the research design is the identification of databases, search terms, and filters. A thorough search will be conducted across respectable academic databases, journals, and pertinent sources using keywords and controlled vocabulary about consultation, employee welfare, and related concepts. The next step is full-text assessment, which verifies compliance with the research question and assesses the caliber of the methodology. Results: According to the previous evidence, the significant benefits of effective consultation for employee welfare have been highlighted: 1. positive impact on productivity in the workplace, 2. Effective consultation Improves employee's engagement, 3. Effective consultation Increases employee retention, and 4. Effective consultation facilitates trust in a corporate communication. Conclusions: The study has identified four main advantages: enhanced productivity, enhanced engagement, increased retention, and enhanced trustbuilding. These findings provide insightful information for practitioners looking to foster positive workplace cultures and improve organizational success.
Over the past few years, a wide variety of techniques have been developed which make a reliable recognition of speech signal. Multi-layer perceptron(MLP) which has excellent pattern recognition properties is one of the most versatile networks in the area of speech recognition. This paper describes an automatic speech recognition system which use both MLP and lexicon. In this system., the recognition is performed by a network search algorithm which matches words in lexicon to MLP output scores. We also suggest a recognition algorithm which incorperat durational information of each phone, whose performance is comparable to that of conventional continuous HMM(CHMM). Performance of the system is evaluated on the database of 26 vocabulary size from 9 speakers. The experimental results show that the proposed algorithm achieves error rate of 7.3% which is 5.3% lower rate than 12.6% of CHMM.
This paper describes a speech recognizer implemented on PDAs. The recognizer consists of feature extraction module, search module and utterance verification module. It can recognize 37 words that can be used in the telematics application and fixed-point operation is performed for real-time processing. Simulation results show that recognition accuracy is 94.5% for the in-vocabulary words and 56.8% for the out-of-task words.
This paper proposes a spoken Korean processing model which is extensible to large vocabulary continuous spoken Korean system. The integration of phoneme level speech recognition with natural language processing can support a sophisticated phonological/morphological analysis. The model consists of a diphone speech recognizer, a viterbi dictionaly searcher and a morpheme connectivity information checker. Two-level hierarchical TDNNs recognize newly defined Korean diphones. The diphone sequences are segmented and converted to the most probable morpheme sequences by the Viterbi dictionary searcher. The morpheme sequency are then examined by the morpheme connectivity information checker and the correct morpheme sequence which has the greatest probability is collected. The experiments show that the morphological analysis for spoken Korean can be achieved for 328 Eojeols with 80.6% success rate.
In the acoustic modeling for large vocabulary speech recognition, a sparse data problem caused by a huge number of context-dependent (CD) models usually leads the estimated models to being unreliable. In this paper, we develop a new clustering method based on the C45 decision-tree learning algorithm that effectively encapsulates the CD modeling. The proposed scheme essentially constructs a supervised decision rule and applies over the pre-clustered triphones using the C45 algorithm, which is known to effectively search through the attributes of the training instances and extract the attribute that best separates the given examples. In particular, the data driven method is used as a clustering algorithm while its result is used as the learning target of the C45 algorithm. This scheme has been shown to be effective particularly over the database of low unknown-context ratio in terms of recognition performance. For speaker-independent, task-independent continuous speech recognition task, the proposed method reduced the percent accuracy WER by 3.93% compared to the existing rule-based methods.
'Health' trend like the latest fashion that spread to present society that elevate a lot of interests in qualitative elevation of life by rapid economic growth did to derive vocabulary called 'well-being' over all field. More and more comprehensive new type word 'LOHAS' appear to this. I wish to present basic data that need in study of healthy eco dwelling through making comparative study of existing study, literature analysis, and application type and planning elements etc of healthy dwelling. This study is preceded in following steps and contents. First, make conceptional definition for similarity words regarding healthy eco dwelling through existing study and internet search data etc, and analysis comprehensive meaning of 'Health' and 'Healthy Dwelling'. Second, I have done arrangement examination synthetically about healthy eco dwelling, wellbeing house, and ubiquitous future dwelling by paradigm of spread healthy dwelling. Third, examine application type of healthy dwelling that appear present and arrange analyzing planning elements is applied in the types.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권3호
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pp.63-74
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2024
This study aimed to develop a digital thesaurus dedicated to cataloging the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion. The process followed a meticulous seven-step methodology, including scoping, vocabulary collection, knowledge structure analysis, relationship delineation, related word adjustments, list validation, and evaluation. Leveraging principles from knowledge organization, thesaurus construction, and digital platform development, the TemaTres web application emerged as the primary tool for constructing this thesaurus. The study's results showed that 2,042 principal words related to the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion were compiled and classified into terms for each of the seven deep levels. Each term was accompanied by essential metadata, including broader and narrower terms, related terms, cross-references, and scope notes. This rich dataset empowered semantic search capabilities across diverse applications and web services, providing access to knowledge pertaining to the traditional common culture of the Greater Mekong Subregion and contributing to a deeper understanding of this cultural domain.
본 연구의 목적은 일본어 중급 단계 학습자들에게 NHK"NEWS WEB EASY"라는 온라인 사이트를 소개하고, 오프라인 수업에서 "NEWS WEB EASY"의 기사를 활용한 수업설계방안을 통해 블랜디드러닝의 효과적인 방법을 제안하는 것이다. 본고에서는 "NEWS WEB EASY"를 활용한 블랜디드러닝을 통하여 첫째, 다양한 어휘 학습능력을 배양하고. 둘째, 다양한 분야의 기사를 통해 일본문화 및 일본사정을 익히고. 셋째, 기사별 리스닝 파일을 통해 자연스럽게 리스닝 트레이닝을 실시하고, 넷째, 후리가나가 없는 파일을 학습자들에게 배포, 검색하게 함으로 한자 읽기연습 및 어휘실력 향상에 도움을 주고. 다섯째, 낭독연습을 통하여 스피킹 실력을 향상시키는 방법에 대하여 제시하였다. "NEWS WEB EASY"를 활용한 학습을 통해 어렵다는 선입견으로 접할 수 없었던 뉴스기사를 학습함에 따라 일본을 이해하고 일본어 실력향상에 많은 도움이 되었다는 사실을 알 수 있었다.
정보기술의 발달과 웹 기술의 발전으로 인하여 정보의 양이 증가함에 따라 기존의 웹은 많은 문제점을 노출하고 있다. 소프트웨어 에이전트를 이용한 웹 서비스의 이용으로 그 한계점을 극복하고자 하였으나, 기존의 소프트웨어 에이전트는 사용자 요구사항에 의한 지식 제공이라는 패러다임에 있어서 만족스러운 결과를 제공하지 못하였다. 또한 최근의 소프트웨어 개발 형태는 CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나 CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하기 위해서는 많은 비용으로 인해, 저비용으로 빠르고 정확하게 컴포넌트의 정보를 웹상에서 획득할 수 있는 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹상에서 컴포넌트를 획득하고 관리하기 위한 저장소의 관리 시스템을 설계하고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템들과의 비교 분석한 결과를 제시하였다. 그리고 기존 컴포넌트 저장소 관리 시스템의 한계점인 낮은 적중률과 검색어의 제한, 단어에 의한 높은 의존도, 제한된 화면상의 정보를 극복하고 컴포넌트를 위한 지식검색을 할 수 있는 방안을 제안하였다.
차세대 웹 기술로 각광 받고 있는 시맨틱 웹에서 웹 리소스는 온톨로지에 기술된 다양한 메타데이타에 의해 가용하게 되며 이러한 온톨로지를 대상으로 한 검색을 위해 SPARQL과 같은 여러 시맨틱 질의 언어가 제안되었다. 그러나 이러한 시맨틱 질의 언어를 사용자가 습득하였다 하더라도 올바른 정보를 찾기 위해서는 사용자가 온톨로지의 구조와 어휘를 잘 파악하고 있어야 한다는 어려움이 있다. 특히 사용자가 질의 언어의 문법과 복잡한 형식 논리 이론에 익숙하더라도 온톨로지 리소스 표기에 사용된 어휘를 모를 경우에는 질의 언어 작성 시 전혀 다른 어휘를 사용할 수 있으며 그에 따라 원하는 정보를 찾지 못하는 어휘 상이성 문제를 해결하여야 한다. 본 논문은 이러한 어휘 상이성 문제의 해소에 주안점을 두고 질의어의 의미와 온톨로지 어휘 사이의 의미 유사도를 이용하여 사용자가 온톨로지에 없는 질의어를 사용하였을 경우 그와 의미가 가장 가까운 온톨로지 어휘로 변환하여 줌으로써 어휘 상이성 문제를 해결하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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