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Dual-scale BERT using multi-trait representations for holistic and trait-specific essay grading
조민수,황금하,권오욱 한국전자통신연구원 2024 ETRI Journal Vol.46 No.1
As automated essay scoring (AES) has progressed from handcrafted techniques to deep learning, holistic scoring capabilities have merged. However, specific trait assessment remains a challenge because of the limited depth of earlier methods in modeling dual assessments for holistic and multi-trait tasks. To overcome this challenge, we explore providing comprehensive feedback while modeling the interconnections between holistic and trait representations. We introduce the DualBERT-Trans-CNN model, which combines transformerbased representations with a novel dual-scale bidirectional encoder representations from transformers (BERT) encoding approach at the document-level. By explicitly leveraging multi-trait representations in a multi-task learning (MTL) framework, our DualBERT-Trans-CNN emphasizes the interrelation between holistic and trait-based score predictions, aiming for improved accuracy. For validation, we conducted extensive tests on the ASAP++ and TOEFL11 datasets. Against models of the same MTL setting, ours showed a 2.0% increase in its holistic score. Additionally, compared with single-task learning (STL) models, ours demonstrated a 3.6% enhancement in average multi-trait performance on the ASAP++ dataset.
조민수,권철홍 국제문화기술진흥원 2021 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.7 No.4
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음 성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학 습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운 율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술 을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음 을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다. With the recent growth of the AI speaker market, the demand for speech synthesis technology that enables natural conversation with users is increasing. Therefore, there is a need for a multi-speaker speech synthesis system that can generate voices of various tones. In order to synthesize natural speech, it is required to train with a large-capacity. high-quality speech DB. However, it is very difficult in terms of recording time and cost to collect a high-quality, large-capacity speech database uttered by many speakers. Therefore, it is necessary to train the speech synthesis system using the speech DB of a very large number of speakers with a small amount of training data for each speaker, and a technique for naturally expressing the tone and rhyme of multiple speakers is required. In this paper, we propose a technology for constructing a speaker encoder by applying the deep learning-based x-vector technique used in speaker recognition technology, and synthesizing a new speaker's tone with a small amount of data through the speaker encoder. In the multi-speaker speech synthesis system, the module for synthesizing mel-spectrogram from input text is composed of Tacotron2, and the vocoder generating synthesized speech consists of WaveNet with mixture of logistic distributions applied. The x-vector extracted from the trained speaker embedding neural networks is added to Tacotron2 as an input to express the desired speaker’s tone.
조민수 한국항행학회 2020 韓國航行學會論文誌 Vol.24 No.3
This paper designs a electromagnetic-log (EM-Log) aided navigation filter for maritime environment without global navigation satellite system (GNSS). When navigation is performed for a long time, Inertial navigation system (INS)’s error gradually diverges. Therefore, an integrated navigation method is used to solve this problem. EM-Log sensor measures the velocity of the vehicle. However, since the measured velocity from EM-Log contains the speed of the sea current, the aided navigation filter is required to estimate the sea current. This paper proposes a single model filter and interacting multiple (IMM) model filter methods to estimate the sea current and analyzes the influence of the sea current model on the filter. The performance of the designed aided navigation filter is verified using a simulation and the improvement rate of the filter compared to the pure navigation is analyzed. The performance of single model filter is improved when the sea current model is correct. However, when the sea current model is incorrect, the performance decreases. On the other hands, IMM model filter methods show the stable performance compared to the single model. 본 논문에서는 GNSS (global navigation satellite system)이 가용하지 않는 상황에서 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 특성을 가진 관성항법장치(inertial navigation system)의 항법 오차를 보상하기 위한 EM-Log (electromagnetic-log) 보정항법 필터를 설계하였다. EM-Log는 해상에서 운동체의 이동 속도를 측정하여 속도 오차를 보정하여 주나 측정된 속도에는 해조류가 포함되어 있기 때문에 적절한 해조류 모델 설계와 추정이 필요하다. 본 논문에서는 해조류 추정을 위해 단일 모델 필터와 IMM (interacting multiple model) 모델 필터 방법론을 제시하고 설계된 필터의 해조류 추정 성능을 확인한 후 해조류 모델 설계가 필터 성능에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 설계된 보정항법 필터의 성능은 시뮬레이션을 이용하여 검증하고 순수항법 대비 필터 성능 향상률을 비교 분석하였다. 단일 모델 필터는 해조류 모델이 동일한 경우 성능이 좋지만 해조류 모델이 동일하지 않을 경우 성능이 저하되는 것을 확인 할 수 있었다. 반면, IMM 모델 필터의 경우 다양한 해조류 모델을 사용하기 때문에 단일 모델 필터 대비 안정적인 성능을 유지하는 것을 확인하였다.
질소가 도핑된 탄소나노튜브/그래핀 기반의 1차원 나노구조체 합성 및 소듐이차전지 음극소재 적용
조민수,조중상 한국공업화학회 2019 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2019 No.0
1차원 나노구조체는 큰 비표면적 및 섬유의 길이방향으로 효율적인 전자의 이동이 가능하여 에너지, 촉매, 센서 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 특히 소듐이차전지의 음극소재로 적용 시, 구조적 이점으로 인해 소듐 이온 및 전자의 효과적인 확산 및 이동이 가능하다. 또한 구조체 내에 탄소나노튜브 및 그래핀을 복합하면 충, 방전과정 중 소듐이온의 큰 이온반경에 의한 큰 부피변화를 효과적으로 수용하고, 높은 전기전도도를 제공하여 전기화학성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 전기방사공정과 후 열처리공정을 통해 질소가 도핑된 탄소나노튜브/그래핀 기반의 1차원 나노구조체를 합성하였다. 금속염, 고분자, 산화그래핀을 이용하여 전기방사 용액을 제조 후 방사하였고, 후 열처리공정을 진행하는 과정에서 구조체 내에 질소가 도핑된 탄소나노튜브를 성장시켯다. 이 후 추가적인 열처리공정을 통해 금속전구체를 금속셀렌화물로 전환시켰다. 소듐이차전지의 음극소재로 적용하여 충,방전 테스트를 진행한 결과, 10 A g-1의 높은 전류 밀도에서 10,000 사이클 후 264mA h g<sup>-1</sup>의 가역 용량 및 우수한 수명 특성을 나타냈다.
다발성 안면 반흔을 가진 환자의 반흔 절제술에서 얻은 진피지방을 이용한 함몰 반흔의 동시 교정
조민수,홍윤기,서상원,장충현 대한성형외과학회 2005 Archives of Plastic Surgery Vol.32 No.6
While no scar can be completely erased, most linear facial scars can result in a relatively good scar after revision. However, in case of round shaped depressed scar, the scar is often lengthened following an incisional technique. This study focuses on the technique of dermofat graft harvested from the adjacent scars for correction of depressed scars. 18 patients having multiple facial scars with a depressed scar among 375 patients who had undergone scar revision were treated from June 2003 to May 2004. Dermofat was harvested from the adjacent linear scar, then it was deepithelialized, reshaped, and grafted to the depressed scar through a small incision. Cosmetic results were generally good. Complications were overcorrection in 4 patients; hyperpigmentation occured in 1 patient. However, 13 patients were satisfied with the results. The advantages of our technique are as follows: it does not require additional operation; dermofat graft has low absorbable rate; it can maintain the volume with an adequate texture.