• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.4
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• pp.49-59
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• 2004

An eye-tracking experiment was conducted to examine resolving processes of grammatical marking ambiguities of Korean. and to evaluate predictions from the garden-path model and the constraint-based models on the processing of Korean morphological information. The complex NP clause structure that can be parsed according to the minimal attachment principle was compared to the embedded relative clause structures that have one of the nominative marker (-ka), the delimiter (-man, which roughly corresponds to the English word 'only'), or the topic marker (-nun) on the first NPs. The results clearly showed that Korean marking ambiguities are resolved by the minimal attachment principle, and the topic marker affects reparsing procedures. The pattern of eye fixation times was more compatible with the garden-path model, and was not consistent with the predictions of the constraint-based accounts. Suggestions for further studies were made.

• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.7 no.1
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• pp.128-131
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• 1996

소아들의 음성장애의 대부분은 음성과 기능에 의한 성대의 오용 및 남용으로부터 기인한다. 그러나 음성장애에 대한 인식의 부족으로 인하여 소아의 음성장애 발견율은 극히 낮은 수준에 머므르고 있다. 치료에 있어서도 행동의 통제가 그다지 쉽지 않기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 연구는 소아의 음성장애의 발생경위와 문제의 설명과 차팅에 의한 남용의 감소에 초점을 둔 치료사례이다. 5세 아동의 심한 음성장애로 의뢰되어졌다. 음성증후는 목쉰소리, 기식화된 소리, 일시적인 발성일탈(phonation break) 등이 두드러졌다. 이비인후과 전문의의 스트로보스코프(stroboscope) 검진결과 초기 양측성 성대결절이 성대 앞쪽으로부터 1/3 지점에서 발견되었으며 비지피치(Visi-Pitch)로 측정된 퍼터베이션(perturbation 수치가 16.8이었다. 사례사 조사 과정에서 아동이 활동적이며 자주 고함을 지르고 자동차놀이를 주로하며 많은 시간을 보낸다는 것이 밝혀졌다. 중재 프로그램은 우선 문제를 설명하고 인식시키는 것과 고함을 지르거나 자동차놀이를 하면서 자동차 소음을 흉내내는 등의 음성남용 회수를 감소시키는 것에 초점을 두었다 17회의 치료로 성대결절이 감소되었고 퍼터베이션은 3.8로 저하되었으며 아동 스스로 음성남용을 통제할 수 있다는 임상적 판단하에 치료를 종결하였다. 1개월 후 추후 검사에서 남용적인 습관이 여전히 나타나지 않았으며 음성상태도 양호하였다. 소아 음성장애의 치료는 소아가 이해할 수 있는 용어로 문제의 인식을 확실히 시키고 행동을 체계적으로 통제할 수 있는 치료프로그램을 실행시키는 임상가의 자질이 대단히 중요하다. 그러나 그에 못지 않게, 많은 시간을 아동과 함께 보내는 부모나 교사의 협력이 치료의 성패를 좌우할 수 있다.조구와 처리구간에 차이가 없었다. 그러나 유지방 함량의 경우 대조구가 3.22%, 처리구가 3.37%로 처리구가 0.15% point 증가했으나 유의차는 없었다. Fan ＋ sprinkler가 설치된 시설에서 사육된 젖소에서 생산된 우유내 체세포수는 대조구에 비해 26.63%가 감소되었으나 유의차는 발견할 수 없었다. 이상의 시험 결과에서 볼 때 fan ＋ sprinkler를 이용한 방서 방법은 고온 stress를 완화시켜 유생산성의 증가에 기여할 수 있는 하나의 방법이라고 본다.을 알 수가 있었다.없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다..그 결과 심리적 특성과 사용자 수용 특성은 아바타 수용도에 부분적으로 영향을 미친다는 것 결과가 나타났다.웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.5
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• pp.313-324
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• 2008

A sentence reduction is the information compression process which removes extraneous words and phrases and retains basic meaning of the original sentence. Most researches in the sentence reduction have required a large number of lexical and syntactic resources and focused on extracting or removing extraneous constituents such as words, phrases and clauses of the sentence via the complicated parsing process. However, these researches have some problems. First, the lexical resource which can be obtained in loaming data is very limited. Second, it is difficult to reduce the sentence to languages that have no method for reliable syntactic parsing because of an ambiguity and exceptional expression of the sentence. In order to solve these problems, we propose the sentence reduction method which uses templates and POS(part of speech) information without a parsing process. In our proposed method, we create a new sentence using both Sentence Reduction Templates that decide the reduction sentence form and Grammatical POS-based Reduction Rules that compose the grammatical sentence structure. In addition, We use Viterbi algorithms at HMM(Hidden Markov Models) to avoid the exponential calculation problem which occurs under applying to Sentence Reduction Templates. Finally, our experiments show that the proposed method achieves acceptable results in comparison to the previous sentence reduction methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.749-758
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• 2004

In this paper, we propose a new method utilizing only raw corpus without additional human effort for disambiguation of target word selection in English-Korean machine translation. We use two data-driven techniques; one is the Latent Semantic Analysis(LSA) and the other the Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA). These two techniques can represent complex semantic structures in given contexts like text passages. We construct linguistic semantic knowledge by using the two techniques and use the knowledge for target word selection in English-Korean machine translation. For target word selection, we utilize a grammatical relationship stored in a dictionary. We use k- nearest neighbor learning algorithm for the resolution of data sparseness Problem in target word selection and estimate the distance between instances based on these models. In experiments, we use TREC data of AP news for construction of latent semantic space and Wail Street Journal corpus for evaluation of target word selection. Through the Latent Semantic Analysis methods, the accuracy of target word selection has improved over 10% and PLSA has showed better accuracy than LSA method. finally we have showed the relatedness between the accuracy and two important factors ; one is dimensionality of latent space and k value of k-NT learning by using correlation calculation.