Objective : Determining language lateralization is important for the presurgical evaluation of patients with medically intractable epilepsy. The Wada test has been the gold standard for lateralization of language dominance before epilepsy surgery. However, it is an invasive test with risk, and have some limitations. Methods : We compared the volumetric analysis with Wada test, and studied the clinical potential of volumetric analysis to assess language laterality in large surgical candidates with temporal lobe epilepsy (TLE). To examine the efficacy of volumetric analysis to determine language lateralization during presurgical evaluation, we compared the volumetric analysis of the bilateral planum temporale with the results of Wada test in 59 patients with chronic intractable TLE (rTLE, n=32; lTLE, n=27) who underwent epilepsy surgery. We measured the gray matter volumes of planum temporale (PT) of each patients using the VoxelPlus2 program (Mevisys, Daejeon, Korea). Results : Overall congruence of the volumetric analysis with the Wada test was 97.75% in rTLE patients and 81.5% in lTLE patients. There were more significant leftward asymmetry of the PT in rTLE patients than lTLE patients. In lTLE patients, relatively high proportion (37%) of the patients showed bilateral or right hemispheric language dominance. Conclusion : These results provide evidence that the volumetric analysis of the PT could be used as an alternatives in language lateralization. Also, the results of the Wada test suggested that there was considerable plasticity of language representation in the brains of patients with intractable TLE and it was associated with an earlier age of brain injury.
In this paper, a korean text to sign language translation system is designed and implemented for the hearing impaired people to learn letters and to have a conversation with normal people. We adopt the direct method for machine translation which uses morphological analysis and the dictionary search. And we define the necessary sign language dictionaries. Based on this processes, the system translate korean sentences to sign language moving picture. The proposed dictionaries are composed of the basic sign language dictionary, the compound sing language dictionary, and the resemble sign language dictionary. The basic sign language dictionary includes basic symbols and moving pictures of korean sign language. The compound sing language dictionary is composed of key-words of basic sign language. In addition, we offered the similar letters at the resemble sign language dictionary. The moving pictures of searched sign symbols are displayed on a screen in GIF formats by continuous motion of sign symbols or represented by the finger spelling based on the korean code analysis. The proposed system can provide quick sign language search and complement the lack of sign languages in the translation process by using the various sign language dictionaries which are characterized as korean sign language. In addition, to represent the sign language using GIF makes it possible to save the storage space of the sign language. In addition, to represent the sign language using GIF makes it possible to save storage space of the sign language dictionary.
The main purpose of this paper is to take a look at a controversial approach to critical discourse analysis for the suggestion of a well-balanced perspective on such a biased presupposition and methodology. Currently linguists, language teachers and even social scientists have shown their strong interests in critical language awareness and its ideological involvements in order to encourage the general public to realize the social function of language in all modes of communication. It seems, however, to me to be increasingly clear that critical language study calls for a careful attempt based on an appropriate combination of textual facts and contextual factors in the interpretation of discourses. From this point, of view, this paper suggests some pedagogic / analytical guidelines for a study on language and its social connotations as a result of examining the cogency of two contrasting argumentations in relation to critical discourse analysis.
This study investigated the trends of mobile applications which were developed for prompting speech and language skills for children with disabilities, and analyzed the function and contents of these applications as a tool of speech and language therapy. For this analysis, twenty applications among 71 ones were selected according to the exclusion criteria. These applications were classified by the 8 using types of contents and analyzed the function of mobile applications by the revised mobile contents evaluation standard (ease of use, value of education, interest level, and interactivity). As a results, applications for augmentative and alternative communication were developed much more than any other types. And the ease of use got the highest score whereas the interest level got the lowest score in whole evaluation analysis. The result of this study would suggest way to evaluate applications for speech language therapy and to contribute to developing the contents and function of mobile applications aims to help children with disabilities improving their speech and language skills.
Ye Jin Jin;Ji Hoon Kong;Hyun Seung Son;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.92-98
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2024
The current software industry has an emerging issue with natural language-based requirement specifications. However, the accuracy of such requirement analysis remains a concern. It is noted that most errors still occur at the requirement specification stage. Defining and analyzing requirements based on natural language has become necessary. To address this issue, the linguistic theories of Chomsky and Fillmore are applied to the analysis of natural language-based requirements. This involves identifying the semantics of morphemes and nouns. Consequently, a mechanism was proposed for extracting object state designs and automatically generating code templates. Building on this mechanism, I suggest generating natural language-based comic images. Utilizing state diagrams, I apply changes to the states of comic characters (protagonists) and extract variations in their expressions. This introduces a novel approach to comic image generation. I anticipate highly productive comic creation by applying software processes to Cartoon ART.
Using a rich resource language to classify sentiments in a language with few resources is a popular subject of research in natural language processing. Burmese is a low-resource language. In light of the scarcity of labeled training data for sentiment classification in Burmese, in this study, we propose a method of transfer learning for sentiment analysis of a language that uses the feature transfer technique on sentiments in English. This method generates a cross-language word-embedding representation of Burmese vocabulary to map Burmese text to the semantic space of English text. A model to classify sentiments in English is then pre-trained using a convolutional neural network and an attention mechanism, where the network shares the model for sentiment analysis of English. The parameters of the network layer are used to learn the cross-language features of the sentiments, which are then transferred to the model to classify sentiments in Burmese. Finally, the model was tuned using the labeled Burmese data. The results of the experiments show that the proposed method can significantly improve the classification of sentiments in Burmese compared to a model trained using only a Burmese corpus.
This paper mentions a fault tree analysis using not probability but natural language and fuzzy theory, Reliability estimate of each basic event and dependence level estimate among subsystems are expressed by linguistic terms. Analysis results are also expressed by natural language. The meaning of linguistic terms is expressed by a fuzzy set. In the presented analysis approach parametrized operations of fuzzy sets are considered so that analyst's subjectivity can be introduced into the analysis. This paper gives the Chernobyl accident as an example of the fuzzy fault tree analysis using linguistic terms.
This study has a goal to read a trend of language research by analysing evaluation tools and methods that researchers have used for assessing young children's language abilities. Thus the study has chosen 237 language ability evaluation methods out of 121 young child's language ability evaluation researches. The treatises were selected from 4 types of early childhood education journals registered on the Korea Research Foundation. The data analysis was employed for processing the frequency and percentage of the collected data. The results were as follows: First, of single age groups the subject group most selected was five-year-olders and of mixed-age groups the subject group most selected was from three to five, and the number of subjects in researches were mostly below fifty children. The researches were sorted into an 'experimental/ investigational researching' type that has been frequently re-utilized by others, an 'interview type' using a data collection method, and a 'difference verification' type using a data analysis method which has been used in majority of studies. Second, the number of treaties that required data analysis has increased since 1996. Concludingly, the analysis of young child's language ability evaluation tools shows that the purposes of many researches were concentrated on studying children's knowledge about language, children's language functions such as speaking, reading, writing and listening, while evaluation contents were focused on speaking and writing.
끊임없는 경쟁과 발전을 요구하는 현대사회에는 다양한 스트레스가 존재하고 그 스트레스는 많은 경우 인물의 표정과 언어로 표현된다. 따라서 스트레스는 표정과 언어 분석을 통하여 측정할 수 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 표정과 언어 감성 분석을 통하여 스트레스를 측정할 수 있는 시스템을 제안한다. 인물의 표정과 언어 감성을 분석하여 주요 감성값 기준으로 스트레스 지수를 도출하고 표정과 언어의 일치성을 기준으로 통합 스트레스 지수를 도출하는 스트레스 측정 방법을 제안한다. 스트레스 측정기법을 통한 정량화, 일반화는 다수의 연구자가 객관적인 기준으로 스트레스 지수를 평가할 수 있도록 할 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.100-106
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2021
Over the past few decades, natural language processing research has not made much. However, the widespread use of deep learning and neural networks attracted attention for the application of neural networks in natural language processing. Sentiment analysis is one of the challenges of natural language processing. Emotions are things that a person thinks and feels. Therefore, sentiment analysis should be able to analyze the person's attitude, opinions, and inclinations in text or actual text. In the case of emotion analysis, it is a priority to simply classify two emotions: positive and negative. In this paper we propose the deep learning based sentimental analysis system according to various optimizer that is SGD, ADAM and RMSProp. Through experimental result RMSprop optimizer shows the best performance compared to others on IMDB data set. Future work is to find more best hyper parameter for sentimental analysis system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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