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정옥란,조성미,Jeong Ok-Ran,Jo Sung-Mi 대한음성학회 2006 말소리 Vol.57 No.-
The purpose of this study was to explore the acoustic characteristics of sexy voice. In this study, we measured acoustic parameters (fundamental frequency, jitter, shimmer, and nasalance) of a sustained vowel sound produced by 40 actors (20 males and 20 females) and 40 non-actors (20 males and 20 females). Digital audio recordings were made in the sustained vowel |a| for acoustic analyses using Praat (version 4.1.9) and Nasal View (version 4.5). Twenty voice pathologists participated in the listening experiment and judged the degree of sexiness on a 7-point scale. The results showed that fundamental frequency, shimmer and nasalance had significant differences between actors and non-actors. The acoustic parameters of sexy voice matched perceptual aspects of a previous study: Low fundamental frequency-low pitch and high shimmer-husky voice. On the other hand, the nasalance score did not match that of the previous study: Decreased nasalance had a higher score on sexiness scale judged by the listeners. It would be desirable to study the voice quality by analyzing and controlling more acoustic and auditory parameters for practical applications in the future.
정옥란,조동섭,Jeong, Ok-Ran,Cho, Dong-Sub 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.7
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다. Many more use e-mail purely on a personal basis and the pool of e-mail users is growing daily. Also, the amount of mails, which are transmitted in electronic commerce, is getting more and more. Because of its convenience, a mass of spam mails is flooding everyday. And yet automated techniques for learning to filter e-mail have yet to significantly affect the e-mail market. This paper suggests Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification, which automatically manages mails adjusting to the user. It is based on web mail, which can be logged in any time, any place and has no limitation in any system. In case new mails are received, it first makes some personal rules in use of the result of observation ; and based on the personal rules, it automatically classifies the mails into categories according to the contents of mails and saves the classified mails in the relevant folders or deletes the unnecessary mails and spam mails. And, we applied Bayesian Algorithm using Dynamic Threshold for our system's accuracy.
정옥란(Ok-Ran Jeong),조동섭(Dong-Sub Cho) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 여기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치을 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.
정옥란(Ok-Ran Jeong),조동섭(Dong-Sub Cho) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1A
현재 인터넷상에서 전자상거래의 급속한 성장은 HTML 문서나 Javascript와 같은 웹 문서의 빈번한 전송을 요구하며 이는 현재뿐만 아니라 향후 인터넷 전송 트래픽을 야기하는 주요 요인이 될 것이다. 웹 페이지는 비슷한 문장열이 인수에 해당하는 부분만이 변화되면서 반복하는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 웹 페이지의 이러한 특징을 이용하여 매크로 기법을 사용한 웹 문서 압축 알고리즘 웹 페이지 저장공간 압축에 좋은 성능을 가짐을 보여줌으로써 전송시간의 축소의 부가적인 효과를 거둘 수 있었다.
정옥란 ( Ok-ran Jeong ) 한국인터넷정보학회 2013 인터넷정보학회논문지 Vol.14 No.2
SNS와 스마트 기기가 보편화 되면서, 뉴미디어로 떠오르고 있는 팟캐스트 이용자가 계속적으로 증가함에 따라 전문 검색서비스의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사용자들이 팟캐스트를 검색할 때, 사용자들의 소셜 네트워크 정보를 이용하여 관심도가 높을만한 팟캐스트를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안한 소셜 네트워크 기반 팟캐스트 검색시스템(PODSSO)은 필요한 팟캐스트 정보만을 웹에서 수집하고, 사용자들의 소설 네트워크를 분석하여, 사용자들에게 보다 신뢰성 있고 관심있는 팟캐스트 검색 결과를 얻을 수 있게 해준다. As the number of podcast users consistently increases which is rising as a new media along with the generalization of SNS and smart devices, the necessity for advanced search service is on the rise. This study designed and implemented a system which recommends a podcast to the users who search podcast by using their social network information. Suggested social network-based podcast search system (PODSSO) collects necessary podcast information only, analyzes social network of the users and makes the users have reliable and interested podcast search results.