In this paper, we focused on the real time implementation of a speech recognition system with medium size of vocabulary considering its application to a mobile phone. First, we developed the PC based variable vocabulary word recognizer having the size of program memory and total acoustic models as small as possible. To reduce the memory size of acoustic models, linear discriminant analysis and phonetic tied mixture were applied in the feature selection process and training HMMs, respectively. In addition, state based Gaussian selection method with the real time cepstral normalization was used for reduction of computational load and robust recognition. Then, we verified the real-time operation of the implemented recognition system on the TMS320C6201 EVM board. The implemented recognition system uses memory size of about 610 kbytes including both program memory and data memory. The recognition rate was 95.86% for ETRI 445DB, and 96.4%, 97.92%, 87.04% for three kinds of name databases collected through the mobile phones.
This paper described a design and implementation of the division/square-root for a redundant floating point binary number using high-speed quotient selector. This division/square-root used the method of a redundant binary addition with 25MHz clock speed. The addition of two numbers can be performed in a constant time independent of the word length since carry propagation can be eliminated. We have developed a 16-bit VLSI circuit for division and square-root operations used extensively in each iterative step. It peformed the division and square-root by a redundant binary addition to the shifted binary number every 16 cycles. Also the circuit uses the nonrestoring method to obtain a quotient. The quotient selection logic used a leading three digits of partial remainders in order to be implemented in a simple circuit. As a result, the performance of the proposed scheme is further enhanced in the speed of operation process by applying new quotient selection addition logic which can be parallelly process the quotient decision field. It showed the speed-up of 13% faster than previously presented schemes used the same algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4204-4222
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2015
Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.
Purpose: This study attempts to investigate causal and intervening conditions for sport participation of Korean immigrants in the United States. Research design, data, and methodology: Grounded theory approach was used to develop a conceptual framework that presents the psychosocial processes that occur in immigrants' experience of sport participation. Participants were selected purposefully for information-rich cases. Korean immigrants with current experience of having periodically participated in sports were the criterion for sample selection. Based on selection criteria, 9 Korean immigrants took part in interview. The interview discussions were taped and transcribed verbatim into a Word file. The process for data analysis included four grounded theory approaches of purposive and theoretical sampling, an open and axial coding, memo writing, and finally the development of the conceptual framework. Results: Six concepts were revealed in the causal conditions that facilitate the process of immigrants' sport participation in the states: Personal experience, significant others, personality, physical environment, psychological well-being, and social connection. Three concepts were revealed as the intervening conditions that block the process of immigrants' sport participation in the states: Conflict with cultural change of organization, Pressure at workplace, and Economic constraints. Conclusions: Conceptual model presents causal and intervening factors. Further implications were discussed.
Purpose - In order to collect information needed for the establishment of more effective marketing strategies of on-line purchasing agent services targeting Chinese consumers, the study investigated the relationship among Chinese selection criteria. They included fashion products, use of information source, and satisfaction with on-line purchasing agent services. The study also identified the differences in the Chinese selection criteria of fashion products, use of information source, and the satisfaction level with on-line purchasing agent services according to their age and gender. Research design, data, and methodology - The study was implemented through a normative-descriptive survey method using a self-administered questionnaire. Data were collected from February 9 to 28, 2016, and analyzed by factor analysis, ANOVA and Duncan test, t-test, and multiple regression analysis. Results - Differences were found in selection criteria of fashion products and use of information sources among groups. Thirty's age group was concerned about price/brand more than the twenty's were. Twenty's were concerned about practicality/quality of the products more than the thirty's. Hallyu/broadcasting was used by men more than by women as an information source of Korean fashion. SNS/WOM(word of mouth) was used more by women than by man. Twenty's showed lower level of satisfaction with customer services/credibility than other factors. The thirty's showed lower level of satisfaction with informational role of the service than other factors. Those who utilize each type of fashion information source more showed higher satisfaction level with on-line purchasing agent service of Korean fashion products.. In general, according to the selection criteria and use of information, there were differences in satisfaction with on-line purchasing agent service of Korean fashion products. Conclusions - Considering the findings of the study, as well as age, gender, selection criteria and use of information source, Chinese consumers could be used as a criteria of market segmentation for on-line purchasing agent services of Korean fashion products. The results manifested that there is a need to differentiate marketing strategies according to the satisfaction levels with each satisfaction factors of on-line purchasing agent service of Korean fashion products.
관계분석형 R&D 포트폴리오 방법은 중점기술의 선정기준이 독립적일 경우 각 선정기준의 고유한 목적과 특성을 반영하여 중점기술을 선정하는 방법이다. 본 연구는 중점기술을 도출하기 위한 방법으로 관계분석형 R&D 포트폴리오 방법을 제시하고 선정기준과 분석지표간의 상관관계 분석하는 1단계, 각 선정기준에 최적으로 부합하는 포트폴리오 매트릭스를 구성하는 2단계, 중점기술을 도출하는 3단계로 나누어 방법론을 적용하는 과정을 서술하였다. 본 연구에서는 중점기술을 선정하기 위한 4대 선정기준과 기술수준, 경제성, 기술성을 파악하기 위한 분석지표간의 상관관계를 HoQ를 응용한 표로 작성하였다. 상관관계표를 바탕으로 각 선정기준을 최적으로 만족하기 위해 고려해야 할 분석지표를 도출하였으며, 도출된 분석지표와 선정기술을 두 축으로 포트폴리오 매트릭스를 구성하였다. 4대 기준을 모두 충족하는 충족형 포트폴리오 P0와 4대 선정기준의 고유한 특성을 반영하여 각 선정기준을 효과적으로 충족하는 포트폴리오 P1~P4를 구성하여 중점기술을 도출하였다. 선정된 중점기술은 명세기반의 키워드 분석 등의 과정을 거쳐 미래 안보환경에 대응하기 위한 중점분야 선정에 활용될 수 있다.
본 연구는 교육서비스 관련 상품 판매 요인이 교육서비스 만족에 미치는 영향을 파악하고, 이러한 만족이 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 입시학원에 수강 중인 학생들과 학부모들을 대상으로 실증분석 한 결과 교육서비스 관련 상품판매요인인 교육프로그램과 강사요인에 관한 가설들은 지지되었다. 그러나 물리적환경과 수강료가 교육서비스 만족에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 구전효과에 미치는 영향에 관한 가설은 지지되었다. 이상의 연구결과를 종합해볼 때 교육서비스 만족에 미치는 영향에 있어 교육프로그램과 강사요인이 중요한 역할을 하며 물리적 환경과 수강료는 교육서비스 만족에 있어 중요한 요인이 아니다라는 결론이 도출되었다. 또한 교육서비스 만족은 재등록과 긍정적인 구전형성에 긍정적인 영향을 미친다는 결론이 도출되었다.
자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 살펴보는 것은 초등 글쓰기 교육을 위한 효과적인 방법 중 하나이지만, 매번 글을 쓸 때마다 교사의 지도가 필요하기 때문에 현실적으로 활용하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 이 한계를 극복하기 위해 컴퓨터가 자동으로 자신이 쓴 문장과 유사한 문장을 실시간으로 선별해 주는 방법을 제안한다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다. 실험 결과, 작은 규모의 데이터에 대해 75%의 정확도를 보임으로써 실용화 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이 방법을 통해 학생들은 자신의 어색한 문장을 교정하거나 새로운 표현을 익히고 싶은 경우 다른 사람이 작성한 좋은 예문을 쉽게 참조할 수 있어 자신의 글쓰기 능력을 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
Eigenvoice 방법은 고속화자적응에 적합하다고 알려져 있지만, 이 방법은 발화수가 증가하더라도 추가적인 인식성능향상이 이루어지지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 음성 특징벡터의 차원별로 eigenvoice의 가중치를 구하여 적응시키는 방법과 또한 적응 데이터 수에 따라 높은 인식률을 얻는 적응 방식을 선택하는 방식을 제안한다. 화자독립모델 및 eigenvoice들을 구성하기 위해 POW (Phonetically Optimized Words)데이터베이스를 사용하였으며, PBW(Phonetically Balanced Words) 452단어 중50개까지 발화 수를 변화시키면서 교사방식 (Supervised mode)로 적응에 사용하고 나머지 중 400개를 인식실험에 사용하였다. 차원별 eigenvoice 방법이 발화수가 증가함에 따라 기존의 eigenvoice 나 MLLR 방법보다 높은 성능을 보였으며, eigenvoice와 차원별 eigenvoice방법 사이의 적응 모드 선택을 통해 기존의 eigenvoice 방식에 비해 최고 26%의 단어 오인식률 감소를 얻었다.
기계학습을 이용한 자동분류시스템은 학습과정을 통해 분류모델을 구축하고 이를 기반으로 미분류 데이터를 특정 카테고리로 분류한다. 기계학습 기반 자동분류 시스템의 성능은 분류모델의 구성 인자인 특징의 품질에 크게 의존한다. 문서 데이터의 경우 특징 집합을 생성하기 위해 문서내의 출현단어와 문서의 구조적 정보를 활용한다. 특히 웹문서로부터 특징을 추출하기 위해 단어뿐만 아니라 태그, 하이퍼링크 정보를 분석할 수 있다. 최근 웹문서의 분류 기법에 대한 연구는 기계학습 알고리즘보다 특징 생성 및 가공 기술에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 논문은 웹문서의 분류모델을 개선하기 위해 단어, 태그, 하이퍼링크 정보로부터 고품질의 특징을 선별 추출하여 가중치를 자동으로 부여하는 기법을 제안한다. Web-KB 문서집합을 이용한 다양한 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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