정상 성대는 규칙척인 진동을 보이지만 병변이 있는 사람들은 진폭과 시간에 있어서 주기마다의 불규칙성을 보여준다. 이 때 각 주기마다의 시간의 불규칙성은 Jitter를 의미하며 강도의 불규칙성은 Shimmer로 표현된다. 본 연구는 우리나라 정상인 음성의 떨림을 객관적으로 조사해보고 이에 따라 병변이 있는 사람들의 음성의 떨림을 판별할 수 있는 가능성을 알아보기 위하여 저자들은 CSpeech를 이용해 정상인과 후두폴립환자의 jitter, shimmer, S R를 비교해보았다.(중략)
This study was conducted in order to explain the effect of driving behavior determinants such as drivers' personality and attitude that may induce risky driving behavior and to develop a valid method for discriminating risky drivers using the determinants. In the results of surveying 534 adult drivers, 5 driving behavior determinants (avoidance of problems, benefit/stimulus seeking, interpersonal anxiety, interpersonal anger, and aggression) were found to have a statistically significant effect on drivers' various risky driving behaviors. Using these factors, drivers were grouped according to risk levels (normal drivers, unintentionally risky drivers, and intentionally risky drivers). This result suggests that drivers' dangerous behavior level can be predicted using psychological factors such as their personality and attitude. Accordingly, if the driving behavior determinant model and the base score system used in this study are improved through further research, they are expected to be useful in predicting drivers' recklessness in advance, identifying problems, and providing differentiated safe driving education services based on the results.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.14
no.1
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pp.81-94
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2003
Objectives:Developmental reading disorder is a condition which manifests significant developmenttal delay in reading ability or persistent errors. About 3-7% of school-age children have this condition. The purpose of the present study was to validate the diagnostic values of Word/Nonword Reading Test and Letter-Symbol Discrimination Task for the purpose of overcoming the caveats of Basic Learning Skills Test. Methods:Sixty-three reading-disordered patients(mean age 10.48 years old) and sex, age-matched 77 normal children(mean age 10.33 years old) were selected by clinical evaluation and DSM-IV criteria. Reading I and II of Basic Learning Skills Test, Word/Nonword Reading Test, and Letter-Symbol Discrimination Task were carried out to them. Word/Nonword Reading Test:One hundred usual highfrequency words and one hundred meaningless nonwords were presented to the subjects within 1.2 and 2.4 seconds, respectively. Through these results, automatized phonological processing ability and conscious letter-sound matching ability were estimated. Letter-Symbol Discrimination Task:mirror image letters which reading-disordered patients are apt to confuse were used. Reliability, concurrent validity, construct validity, and discriminant validity tests were conducted. Results:Word/Nonword Reading Test:the reliability(alpha) was 0.96, and concurrent validity with Basic Learning Skills test was 0.94. The patients with developmental reading disorders differed significantly from normal children in Word/Nonword Reading Test performances. Through discriminant analysis, 83.0% of original cases were correctly classified by this test. Letter-Symbol Discrimination Task:the reliability(alpha) was 0.86, and concurrent validity with Basic Learning Skills test was 0.86. There were significant differences in scores between the patients and normal children. Factor analysis revealed that this test were composed of saccadic mirror image processing, global accuracy, mirror image processing deficit, static image processing, global vigilance deficit, and inattention-impulsivity factors. By discriminant analysis, 87.3% of the patients and normal children were correctly classified. Conclusion:The patients with developmental reading disorders had deficits in automatized visuallexical route, morpheme-phoneme conversion mechanism, and visual information processing. These deficits were reliably and validly evaluated by Word/Nonword Reading Test and Letter-Symbol Discrimination Task.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.337-351
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2016
There exist many real situations that statistical decision problems are classified into more than two categories. In these cases, the concordance statistics by the pair approach are mostly used. However, the expression of the classification of categories are ambiguous. Recently, the standardized evaluation data and re-expressed concordance statistics are defined and could be explained their meanings. They have still some non-specific problems for standard criteria of the statistics. Since these can be considered between result and truth categories additionally, two alternative concordance statistics might be proposed in this paper. Some advantages are founded that the proposed statistics could be discriminated all possible cases for two randomly selected categories. Moreover since the proposed statistics are represented with indicator functions, these could be transformed non-parametrically, so that these concordances are used for hypothesis testing.
The digital contents expand into software source code and maintenance of technology and IPR about source code have a very important meaning to international competition, The recognition about software security is very low specially among these Intellectual Property Rights. On occurring disputation property, we have to prove the fact, there is a problem to discriminate the original source code, Also, it is hard to accurate decision that is correct to complexity and the lack of read and understand ability even if software is reproduced. In this paper, we don't enforce distinction about software reproduction by one individual code unit. And we developed digital license prototype of XML that can distinguish reproduction based on structural conformability of whole source codes. Software has Context Free Grammar in structure and presents BNF notation type, it is apt to present hierarchical structure. Then, we can express architecture of software source code by hierarchical structure to discriminate structural conformability. In this paper, we make a study of the digital licence prototype for discriminate the original source code. Reserved words of software source code by parsing express to XML file that have hierarchical structure. Then, we can express architecture of software source code by tree structure form instead of complex source code.
A simple approach to semantic document-retrieval is to measure document similarity based on the bag-of-words representation, e.g., cosine similarity between two document vectors. However, such a syntactic method hardly considers the semantic similarity between documents, often producing semantically-unsound search results. We circumvent such a problem by combining supervised machine learning techniques with ontology information based on Markov logic. Specifically, Markov logic networks are learned from similarity-tagged documents with an ontology representing the diverse relationship among words. The learned Markov logic networks, the ontology, and the training documents are applied to the semantic document-retrieval task by inferring similarities between a query document and the training documents. Through experimental evaluation on real world question-answering data, the proposed method has been shown to outperform the simple cosine similarity-based approach in terms of retrieval accuracy.
With the full spread and rapid development of social media, the trend of decentralization of social media information propagation is becoming clearer day by day, and the segmentation of time by audiences using social media information is clearly progressing. Therefore, this study aims to study the influence relationship between social media attitudes toward fake news, social capital, risk perception, and discriminant intentions based on existing studies. Accordingly, the research model presented related research questions and organized a questionnaire to collect a total of 500 valid surveys. The SPSS 26.0 program and the AMOS 24.0 program were used to analyze the data. The research results are as follows. First, the more positive the user's attitude towards the fake news identification intention of social media, the more they want to use various methods or tools to identify the authenticity of online information. Second, the more positive the user's attitude towards social media fake news, the more aware of the potential threats social media fake news poses to their own physical, psychological, financial and so on. At the same time, by raising one's own awareness of the dangers, counterintelligence intentions against fake news on social media will also increase. Third, the richer the social capital the user has, the stronger the information literacy, and therefore the stronger the identification intention of social media fake news. Fourth, the higher the value of social capital Chinese users have, the greater the damage they have suffered from fake news, and the higher the risk awareness of fake news to protect their interests. Fifth, it means that Chinese users recognized information suspected of social media and took corresponding measures.
S1he concept of a class in the land-use classification system can be equally applied to a class in the land-use-change classification. The maximum likelihood method using linear discriminant function and Markov transition matrix method were integrated to a synthetic modeling effort in order to project spatial allocation of land-use-change and quantitative assignment of that prediction as a whole. The algorithm of both the multivariate discriminant function and the Markov chain matrix were discussed and the test of synthetic model on the study area was resulted in the projection of '90 year as well as '95 year land -use classification. The accuracy and the issue of modeling improvement were discussed eventually.
Kim, Yangseon;Kang, In Jeong;Shim, Hyeong-Kwon;Roh, Jae-Hwan
Research in Plant Disease
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v.23
no.3
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pp.249-255
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2017
The rice blast fungus is a representative model phytopathogenic fungus in which Gene-for-Gene interaction with host rice is applicable. After 1980, eight differential varieties have been constructed and classified to analyze the race of rice blast isolates in Korea. However, since there is limited information about the genetic background of rice blast resistance genes within the Korean differentials, scientific analysis on the emergence of new race or resistance break down was difficult. Recently, a differential system has been developed using monogenic resistance lines to understand the interactions of pathogen race and rice resistance genes. In this study, a total of 50 isolates were selected from four different races isolated in Korea, and they were inoculated into monogenic lines. As a result, the isolates in the same race classified by the Korean differential system reacted differently in single monogenic lines. This suggests that the isolates categorized as the same race group contains different avirulence genes and furthermore, it is presumed that the Korean differential system is difficult to provide useful information for breeding program. For this reason, introduction of differential system using monogenic resistance lines is required in addition to the current system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.181-188
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2006
In this paper, we propose a search algorithm for similar example-sentences in the computer-aided translation. The search for similar examples, which is a main part in the computer-aided translation, is to retrieve the most similar examples in the aspect of structural and semantical analogy for a given query from examples. The proposed algorithm is based on the Needleman-Wunsch algorithm, which is used to measure similarity between protein or nucleotide sequences in bioinformatics. If the original Needleman-Wunsch algorithm is applied to the search for similar sentences, it is likely to fail to find them since similarity is sensitive to word's inflectional components. Therefore, we use the lemma in addition to (typographical) surface information. In addition, we use the part-of-speech to capture the structural analogy. In other word, this paper proposes the similarity metric combining the surface, lemma, and part-of-speech information of a word. Finally, we present a search algorithm with the proposed metric and present pairs contributed to similarity between a query and a found example. Our algorithm shows good performance in the area of electricity and communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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