• 한국과학교육학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.45-57
• /
• 1994

The purpose of this study is to verify whether the FAST program is the Inquiry Science Curricular Materials, through the Comparison and Analysis of Inquiry Activities between the FAST program and our Secondary Science Books. The results of this study are as follows ; 1. FAST has 226 tasks of the Inquiry Activities, which is analyzed over two times than our text. 2. In level one, FAST holds the parts of Synthesizing Results and Evaluation, Hypothesizing and Designing an Experiment but u.ese aren't found in our text. 3. In level two, our text is analyzed No Discussion 72.2%, Demonstrating or Verifying the Content of the Text 82%, but FAST has Discussion Guided 81.8%, and isn't found any tesk of Demonstrating or Verifying the Content of the text. 4. In level three, our text is exposed a typical type I and analyzed Inquiry Index 15-25 ( Middle ), but FAST is found type IV, excepting Manipulating Apparatus and Observation and analyzed Inquiry Index over 35 ( Very - High ). Therefore, FAST Program is proved to be the desirable Inquiry Science Curricular Materials. In future, this worker is to arrange the results of the following paper as follows ; 1. The verification of the FAST Program by means of the Integrated Science Curricular Materials. 2. The development of the Inquiring, Integrated Science Curricular Materials through the results of the preceding study.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.693-694
• /
• 2023

본 논문에서는 FastText 알고리즘을 기반으로 한 사용자 지정 키워드 기반 동영상 요약 시스템을 제안한다. 사용자가 키워드를 입력하면 시스템은 해당 키워드와 관련된 단어들을 FastText를 통해 추출하며, 이를 STT (Speech-to-Text)로 변환된 동영상에서 타임 스탬프 기반으로 인식한다. 인식된 키워드와 관련된 내용은 클립 형식으로 요약되어 사용자에게 제공된다. 본 연구의 목적은 숏폼 콘텐츠 환경에서 효과적인 콘텐츠 추출 및 제공을 통해 사용자 경험과 정보 제공의 효율성을 향상시키기 위함이다. 제안된 시스템은 사용자 지정 키워드에 맞춰 다양한 동영상 플랫폼에서 효율적인 영상 요약을 제공함으로써 온라인 동영상 환경에서 큰 혁신을 이끌어낼 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.307-327
• /
• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권9C호
• /
• pp.834-839
• /
• 2007

The superimposed text in video brings important semantic clues into content analysis. In this paper, we present the new and fast superimposed text localization method in video segments. We detect the superimposed text by using temporal information contained in the video. To detect the superimposed text fast, we have minimized the candidate region of localizing superimposed texts by using the difference between consecutive frames. Experimental results are presented to demonstrate the good performance of the new superimposed text localization algorithm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권8호
• /
• pp.399-403
• /
• 2022

Natural texts are analyzed to obtain their intended meaning to be classified depending on the problem under study. One way to represent words is by generating vectors of real values to encode the meaning; this is called word embedding. Similarities between word representations are measured to identify text class. Word embeddings can be created using word2vec technique. However, recently fastText was implemented to provide better results when it is used with classifiers. In this paper, we will study the performance of well-known classifiers when using both techniques for word embedding with Arabic dataset. We applied them to real data collected from Wikipedia, and we found that both word2vec and fastText had similar accuracy with all used classifiers.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.612-616
• /
• 2021

자연어 처리의 다양한 task 들을 잘 수행하기 위해서 텍스트 내에서 적절한 용어를 골라내는 것은 중요하다. 텍스트에서 적절한 용어들을 자동으로 추출하기 위해 다양한 모델들을 학습시켜 용어의 특성을 잘 반영하는 n 그램을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 신경망 모델들을 조합하여 자동 용어 추출 성능을 개선할 수 있는 방법들을 제시하고 각각의 결과들을 비교한다.

• 정보관리연구
• /
• 제36권4호
• /
• pp.51-69
• /
• 2005

문서분류에 있어서 분류속도의 향상이 중요한 연구과제가 되고 있다. 최근 개발된 자질값투표 기법은 문서자동분류 문제에 대해서 매우 빠른 속도를 가졌지만, 분류정확도는 만족스럽지 못하다. 이 논문에서는 새로운 자질선정 기법인 문서측 자질선정 기법을 제안하고, 이를 자질값투표 기법에 적용해 보았다. 문서측 자질선정은 일반적인 분류자질선정과 달리 학습집단이 아닌 분류대상 문서의 자질 중 일부만을 선택하여 분류에 이용하는 방식이다. 문서측 자질선정을 적용한 실험에서는, 간단하고 빠른 자질값투표 분류기로 SVM 분류기만큼 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.510-513
• /
• 2018

본 논문은 다양한 워드 임베딩 모델(word embedding model)들과 하이퍼 파라미터(hyper parameter)들을 조합하였을 때 특정 영역에 어떠한 성능을 보여주는지에 대한 연구이다. 3 가지의 워드 임베딩 모델인 Word2Vec, FastText, Glove의 차원(dimension)과 윈도우 사이즈(window size), 최소 횟수(min count)를 각기 달리하여 총 36개의 임베딩 벡터(embedding vector)를 만들었다. 각 임베딩 벡터를 Fast and Accurate Dependency Parser 모델에 적용하여 각 모들의 성능을 측정하였다. 모든 모델에서 차원이 높을수록 성능이 개선되었으며, FastText가 대부분의 경우에서 높은 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권1호
• /
• pp.640-645
• /
• 2021

딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
• /
• 제5권3호
• /
• pp.161-166
• /
• 2011

We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.