• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.986-998
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• 2006

인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.9-15
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• 2001

본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.74-77
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• 2007

In order to compare two hypotheses on the origin of semantic interference effect that has been offered in the psycholinguistic literature, we conducted two experiments using the picture-word interference paradigm. When participants named the pictures of the objects simultaneously presented with distractor words, they were required to use either native words (Experiment 1) or loanwords (Experiment 2). The pictures were paired with three kinds of distractor words that were identical, semantically related and neutral to the picture. Two observations were obtained from two experiments. Firstly, the naming times of the pictures were more fast in context of the identical distractors than in context of the neutral ones. Secondly, naming times were more slow in the presence of the semantically related distractors relative to the neutral ones. These findings support the claim that semantic interference is based on a lexical retrieval conflict.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제28권1호
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• pp.36-60
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• 2018

As an increasing number of people gained access to social network services (SNS), organizations started to use SNS as a channel for marketing and promotional purposes. The online advertising market has significant growth potential. Brand engagement is a key motive for online advertising, but how SNS users engage with brands, particularly in terms of the promotion of organizations, is poorly understood. This study uses customer value theory to examine brand engagement of users in terms of promoting companies in the context of Korean SNS marketing. This study identifies the antecedents of brand engagement based on customer value theory. Our findings show the significance of three factors of SNS marketing, namely, price discount, relationship support, and convenience, on brand engagement. We further show the consequences of brand engagement, namely, purchase decisions and word-of-mouth activities. These findings help advance customer value theory and offer practical insights into the use of information systems and marketing in the context of SNS.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.11-14
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• 1991

음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 2014

현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제33권4호
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• pp.268-272
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• 2014

본 논문에서는 MSVQ(Multi-Section Vector Quantization)와 시간지연 회귀 신경회로망(TDRNN)을 이용한 하이브리드 구조의 음성인식 방법을 제안한다. MSVQ는 음성의 길이를 일정한 구간 수로 정규화한 코드북을 생성하고, 시간지연 회귀 신경회로망은 이 코드북을 이용하여 음성을 인식한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 음성의 시계열 문맥정보를 잘 학습할 수 있는 구조로 구성되었다. 음성특징으로 인지선형예측(PLP) 계수가 사용되었다. 음성인식 실험을 수행한 결과 MSVQ/TDRNN 음성인식기는 97.9 %의 화자독립 음성 인식률을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권1호
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• pp.117-148
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• 2010

The user interface (UI) is the part of the systems that users can see, hear and feel. That means, a user can interact with the systems through the user interface. Effective user interfaces create positive feelings of success and competence. In addition, they enable users to concentrate on their work, exploration, or pleasure. The German word "Gestalt" means "whole" as well as a figure or a shape. A comprehensive information systems (IS) literature review found that there has been little empirical evidence on the Gestalt principles in UIs that affect online users' perceived usability in a Web context. Therefore, the goals of this study are to 1) examine the relationships between Gestalt principles in UIs and online users' perceived usability in a Web context and 2) come up with design guidelines to enhance user success. Using a survey, this study explored the relationships between Gestalt principles used in six Web sites and 17 aspects of usability. The results showed that in terms of 16 aspects of usability, there are significant differences among the UIs that have different levels of Gestalt principles. In practice, online stores may use these findings to improve their Web pages. Specifically, the sixteen usability attributes can be used to check whether online stores' Web pages meet customers' user interface quality expectations.

• 로봇학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.240-250
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• 2010

A URC, which is a Ubiquitous Robot Companion, provides services to users in ubiquitous computing environments and has advantage of simplifying robot's hardware and software by distributing the complicated functionality of robots to other system. In this paper, we propose SOWL, which is a software architecture for URC robots and a mixed word of SOMAR and CAWL. SOWL keeps the advantages of URC and it also has the loosely-coupled characteristics. Moreover it makes it easy to develop of URC robot software. The proposed architecture is composed of 4 layers: device software, robot software, robot application, and end user layer. Developers of the each layer is able to build software suitable for their requirements by combining software modules in the lower layer. SOWL consists of SOMAR and CAWL engine. SOMAR, which is a middleware for the execution of device software and robot software, is based on service-oriented architecture(SOA) for robot software. CAWL engine is a system to process CAWL which is a context-aware workflow language. SOWL is able to provide a layered architecture for the execution of a robot software. It also makes it possible for developers of the each layer to build module-based robot software.

• ETRI Journal
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• 제41권2호
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• pp.235-241
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• 2019

In this paper, we propose a rank-weighted reconstruction feature to improve the robustness of a feed-forward deep neural network (FFDNN)-based acoustic model. In the FFDNN-based acoustic model, an input feature is constructed by vectorizing a submatrix that is created by slicing the feature vectors of frames within a context window. In this type of feature construction, the appropriate context window size is important because it determines the amount of trivial or discriminative information, such as redundancy, or temporal context of the input features. However, we ascertained whether a single parameter is sufficiently able to control the quantity of information. Therefore, we investigated the input feature construction from the perspectives of rank and nullity, and proposed a rank-weighted reconstruction feature herein, that allows for the retention of speech information components and the reduction in trivial components. The proposed method was evaluated in the TIMIT phone recognition and Wall Street Journal (WSJ) domains. The proposed method reduced the phone error rate of the TIMIT domain from 18.4% to 18.0%, and the word error rate of the WSJ domain from 4.70% to 4.43%.