This paper is a qualitative and quantitative study. The main purpose of the paper is to diagnose what makes English communication difficult at the Korean EFL adult level. In order to obtain data, this study employed interviews and a questionnaire. We identified thirty three factors blocking pathways to oral communication. Qualitative analysis repeatedly revealed patterns such as lack of grammar, lack of vocabulary, lack of background knowledge, and peer pressure, but quantitative analysis yielded somewhat different results: lack of colloquial expressions, lack of vocabulary, lack of various topics, problems in the educational system, difficulty in using existing knowledge, and lack of grammar. Findings which were common to both qualitative and quantitative analyses suggest that lack of linguistic knowledge and lack of background knowledge are major barriers learners encounter in communication. On the basis of the results, suggestions are made for overcoming these barriers.
It is widely accepted that single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) is an excellent candidate for broadband wireless systems. Channel estimation is one of the key challenges in SC-FDMA, since accurate channel estimation can significantly improve equalization at the receiver and, consequently, enhance the communication performances. In this paper, we study the application of compressive sensing for sparse channel estimation in a SC-FDMA system. By skillfully designing pilots, their patterns, and taking advantages of the sparsity of the channel impulse response, the proposed system realizes channel estimation at a low cost. Simulation results show that it can achieve significantly improved performance in a frequency selective fading sparse channel with fewer pilots.
클러스터를 위한 기존의 커널 수준 통신 시스템들은 플랫폼에 종속적이고, 사용이 어렵거나 클러스터를 위한 다양한 기능을 제공하고 있지 못하다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터 상에서 커널 수준의 어플리케이션 개발을 위한 통신 모듈인 KCCM(Kernel level Cluster Communication Module)을 설계하고 개발하였다. KCCM은 송수신(send/receive) 기반의 동기 통신과 원격 함수 호출(remote procedure call) 기반의 비동기 통신을 모두 지원하며 포팅 가능성을 고려하여 커널 소켓을 이용하여 구현되었다. 또한 TCP와 같은 연결 기반(connection oriented)의 시스템에서 발생할 수 있는 연결 상태의 장애를 복구 할 수 있는 기능을 갖춘 동시에 사용하기 쉬운 인터페이스를 가지도록 설계되었다. 본 논문에서는 실험을 통하여 KCCM의 성능을 RPC(Remote Procedure Call)와 비교해 보았으며 특히 비동기 통신을 요구하는 통신 구조에서 적합함을 보였다.
This study explored the effects of maternal ambivalence over emotional expressiveness (AEE) and mother-adolescent communication on adolescent depression (depressed affect, positive affect, somatic symptoms and activity inhibition, interpersonal difficulties). Data were taken from 233 middle school students (128 boys, 105 girls) and their mothers. Regression analyses showed varying gender differences in the relationships among these variables. Boys with high maternal AEE had lower positive affect, and higher depressive affect, somatic symptoms and activity inhibition, and interpersonal difficulties, whereas girls' moods were not influenced by maternal AEE. In addition, boys with problems in mother-dolescent communication exhibited lower positive affect, higher depressed affect and interpersonal difficulties, but open communication was not related to any depressive symptoms. The mother-adolescent communication type did not appear to be associated with depression in girls either. Both boys and girls both had less open communication and more problem communication with mothers experiencing high AEE. Problem communication with mothers partially mediated the relationship between maternal AEE and interpersonal difficulties in boys only. Examination of maternal ambivalence over emotional expressiveness provides a deeper context for our understanding of negative family communication patterns and the psychological consequences, especially in mother-adolescent boy dyads.
본 연구는 사회과학 연구자의 비공식 커뮤니케이션 활동 및 대중이용 패턴을 파악하고 범주화하는 데 초점을 맞춘다. 트위터 데이터를 이용하여 대중과의 커뮤니케이션 활동에 참여한 국내 사회과학 연구자 736명을 식별하고, 이 연구자들의 비공식 커뮤니케이션 활동이 드러난 트윗 4,548개를 내용분석하였다. 본 연구는 지금까지 학술커뮤니케이션 연구에서 밝혀지지 않았던 사회과학자와 일반대중 간의 비공식적인 커뮤니케이션을 탐색하고, 구체적인 비공식 커뮤니케이션 활동 내용, 커뮤니케이션 매체 및 협업 분야의 유형을 식별했다는 점에서 의미가 있다.
레이저 스트라이프 신호를 물체에 투사하고 그 반사파형을 비전 카메라를 통하여 입력하면 물체의 입체적 정보를 갖는 파형이 나타나게 된다. 이를 활용하여 물체의 3차인 입체정보를 저장하고 활용하고 있는 상황이다. 본 연구는 사람에 대해 적은 수의 스트라이프 신호를 투사하고 반사된 입체적 스트라이프 파형을 분석하였으며 사람에 대한 특징적 패턴 파형을 추출하고 푸리에 서술자를 이용하여 이러한 패턴을 분류 저장하였다. Baum-Welch 알고리즘을 통하여 저장된 특징 파형을 학습시키고 HMM을 이용하여 사람의 형상에 대한 스트라이프 신호를 컴퓨터에 입력하고 사람의 형상을 인식할 수 있는 지를 실험하였으며 푸리에 서술자를 통한 인식방법과 비교하였다. 실험을 통해서 특정 파형으로 학습 후 인체의 형상을 인식할 수 있음을 확인하였으며, HMM을 통한 인식방법이 우수함을 알 수 있었다.
Purpose: The purpose of the study was to identify functional structure and patterns of dialogue sequence in conversations between elderly patients with dementia and nurses in a long-term care facility. Methods: Conversation analysis was used to analyze the data which were collected using video-camera to capture non-verbal as well as verbal behaviors. Data collection was done during February 2005. Results: Introduction, assessment, intervention, and closing phases were identified as functional structure. Essential parts of the conversation were the assessment and intervention phases. In the assessment phase three sequential patterns of nurse-initiated dialogue and four sequential patterns of patient-initiated dialogue were identified. Also four sequential patterns were identified in nurse-initiated and three in patient-initiated dialogues in the intervention phase. In general, "ask question", "advise", and "directive" were the most frequently used utterance by nurses in nurse-initiated dialogue, indicating nurses' domination of the conversation. At the same time, "ask back", "refute", "escape", or "false promise" were used often by nurses to discourage patients from talking when patients were raising questions or demanding. Conclusion: It is important for nurses to encourage patient-initiated dialogue to counterbalance nurse-dominated conversation which results from imbalance between nurses and patients in terms of knowledge and task in healthcare institutions for elders.
Batsuren, Khuyagbaatar;Batbaatar, Erdenebileg;Munkhdalai, Tsendsuren;Li, Meijing;Namsrai, Oyun-Erdene;Ryu, Keun Ho
Journal of Information Processing Systems
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제14권5호
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pp.1254-1271
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2018
Keyphrase extraction is one of fundamental natural language processing (NLP) tools to improve many text-mining applications such as document summarization and clustering. In this paper, we propose to use two novel techniques on the top of the state-of-the-art keyphrase extraction methods. First is the anti-patterns that aim to recognize non-keyphrase candidates. The state-of-the-art methods often used the rich feature set to identify keyphrases while those rich feature set cover only some of all keyphrases because keyphrases share very few similar patterns and stylistic features while non-keyphrase candidates often share many similar patterns and stylistic features. Second one is to use the dependency graph instead of the word co-occurrence graph that could not connect two words that are syntactically related and placed far from each other in a sentence while the dependency graph can do so. In experiments, we have compared the performances with different settings of the graphs (co-occurrence and dependency), and with the existing method results. Finally, we discovered that the combination method of dependency graph and anti-patterns outperform the state-of-the-art performances.
In this paper, we propose a method for predicting a user's location based on their past movement patterns. There is no restriction on the length of past movement patterns when using this method to predict the current location. For this purpose, a modified search tree has been devised. The search tree is constructed in an effective manner while it additionally learns the movement patterns of a user one by one. In fact, the time complexity of the learning process for a movement pattern is linear. In this process, the search tree expands to take into consideration more details about the movement patterns when a pattern that conflicts with an existing trained pattern is found. In this manner, the search tree is trained to make an exact matching, as needed, for location prediction. In the experiments, the results showed that this method is highly accurate in comparison with more complex and sophisticated methods. Also, the accuracy deviation of users of this method is significantly lower than for any other methods. This means that this method is highly stable for the variations of behavioral patterns as compared to any other method. Finally, 1.47 locations were considered on average for making a prediction with this method. This shows that the prediction process is very efficient.
근접 빈발 패턴 마이닝은 향상된 효율성을 위해 정확한 패턴보다 허용되는 범위 안에서 근접 빈발 패턴을 마이닝한다. 데이터베이스의 크기가 증대함에 따라 거대한 데이터베이스를 처리하기 위해서 더 빠른 마이닝 기법이 필요하게 되고 있다. 또한, 노이지나 데이터의 다양성 때문에 패턴을 마이닝 하는 것에 대한 정확한 결과를 찾기가 더 어렵다. 이러한 경우들에 대해, 근접 빈발 패턴 마이닝을 함으로 실행시간, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 더 효율적인 마이닝을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 확률 기법에 근간한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고 척도가 되는 확률 기법에 기반한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대해 성능 평가를 한다. 최종적으로 성능의 향상을 위해 테스트 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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