Recently crime against children is emerged as a serious social problem. Children should be protected in social. However, they have become major targets of the crime, as sexual abuse, abduction, abuse, domestic violence, school violence and so on. To solve these problems, it is important to educate crime prevention for children all above. Entertainment is one of the edutainment's elements. It attracts voluntary participation, immersion, and continuous learning from children. Edutainment contents for prevention of crime against children are far less fully studied than that of school subject as Mathematics, English, and so on. There is no serious study on edutainment contents for prevention of crime against children, as well as base study and approach way. Now more than ever, safety needs are strongly demanded in society. Accordingly, study on edutainment contents for prevention of crime against children have been demanded more than ever. In this paper we shall see basic approach principles and planning process of web-based edutainment contents for prevention of crime against children. This study lays the foundation for future work on edutainment contents for prevention of crime against children.
Over the last four decades, industrial engineering (IE) research in Korea has continued to evolve and expand to respond to social needs. This paper aims to identify research topics in IE research and explore their dynamic changes over time. The topic modeling approach, which automatically discovers topics that pervade a large and unstructured collection of documents, is adopted to identify research topics in domestic IE research. 1,242 articles published from 2001 to 2015 in two IE journals issued by the Korean Institute of Industrial Engineers were collected and their English abstracts were analyzed. Applying the Latent Dirichlet Allocation model led us to uncover 50 topics of domestic IE research. The top 10 most popular topics are revealed, and topic trends are explored by examining the dynamic changes over time. The four topics, technology management, financial engineering, data mining (supervised learning), efficiency analysis, are selected as hot topics while several traditional topics related with manufacturing are revealed as cold topics. The findings are expected to provide fruitful implications for IE researchers.
Fonts have developed as a visual element, and their influence has rapidly increased around the world. Research on font automation is actively being conducted mainly in English because Hangul is a combination character and the structure is complicated. In the previous study to solve this problem, the stroke element of the character was automatically extracted by applying the object detection by component. However, the previous research was only for similarity, so it was tested on various print style fonts, but it has not been tested on other characters. In order to extract the stroke elements of all characters and fonts, we performed a performance analysis experiment according to the expansion character in the Hangul stroke element extraction training. The results were all high overall. In particular, in the font expansion type, the extraction success rate was high regardless of having done the training or not. In the character expansion type, the extraction success rate of trained characters was slightly higher than that of untrained characters. In conclusion, for the perfect Hangul stroke element extraction model, we will introduce Semi-Supervised Learning to increase the number of data and strengthen it.
Purpose: The aim of this study is to review literature on anger management intervention programs for parents published over the last 10 years and to extract the key elements of the interventions through an integrative review. Methods: This research was carried out in stages following Whittemore and Knafl's integrative literature methodology. Key words in Korean and English were used to search the PubMed, MEDLINE, EMbase, CINAHL, RISS, KISS and National Assembly Library databases. Several intervention factors were extracted from the selected papers on the basis of the framework which was helpful to identify the intervention patterns and were classified into meaningful themes. Results: The extracted intervention factors from the final nine studies classified into four themes: 1) Modifying irrational beliefs through cognitive approaches, 2) Empowering parenting competencies through learning a parent's role, 3) Utilizing emotion management skills, and 4) Parent-child relationship improvement training based on self-reflection. Conclusion: Four main themes were drawn from the key components of the various interventions. These findings should be considered in practice, and further intervention development studies for parents using these findings should be conducted.
최근 스마트폰이 대중화 되고 그에 따라 스마트폰에 대한 소비자들의 관심이 높아지면서 다양한 형태의 애플리케이션이 개발되고 있다. 이는 사용자의 성향이나 특성에 따라 멀티미디어, 게임, 정보, 교육 등 그 분야 또한 다양하다. 그 중 현재 모바일 환경에서의 어학 관련 교육용 콘텐츠들은 대부분 영어, 일어, 중국어 등 외국어에 대한 교육용 콘텐츠들이 대부분이며, 이에 비해 한글교육용 콘텐츠 개발은 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 안드로이드OS 기반으로 스마트폰에서 활용할 수 있도록 외국인을 위한 초급 한글 교육용 어학 콘텐츠를 구현한다.
The purpose of this study is to carry out the research of the satisfaction level of consumers (students and teachers) and managerial characteristics for model classes of the subject classroom system and to draw the effective plan of the system. The conclusions are as follows First, the biggest advantage of the system is to fulfill the educational goal according to an individual level and ability of each student while the biggest disadvantage is the inconvenience of students to change their classrooms for each specific class. Second, it is necessary to rearrange the classrooms according to the applied subjects from the aspect of curriculum management since the time frame is not convenient for recess. English and mathematics are required preferentially as applied subjects, however Korean (as a national language) and science are needed to be taught with level-differentiated classes, too. The ideal size of classes is most likely 20-25 students according to the result of research. Lastly, the space of environment is another requirement to secure smooth flow of students' movements and extra space for technical devices used for information research. The above analysis indicates the necessity of supplementation in space planning for further implementation of subject classroom system in secondary school.
Background in a novel is most important elements with characters and events, and means time, place and situation that characters appeared. Among the background, spatial background can help conveys topic of a novel. So, it may be helpful for choosing a novel that readers want to read. In this paper, we are targeting Korean historical novels. In case of English text, It can be recognize spatial background easily because it use upper and lower case and words used with the spatial information such as Bank, University and City. But, in case Korean text, it is difficult to recognize that spatial background because there is few information about usage of letter. In the previous studies, they use machine learning or dictionaries and rules to recognize about spatial information in text such as news and text messages. In this paper, we build a nation dictionaries that refer to information such as 'Korean history' and 'Google maps.' We Also propose a method for recognizing spatial background based on patterns of postposition in Korean sentences comparing to previous works. We are grasp using of postposition with spatial background because Korean characteristics. And we propose a method based on result of morpheme analyze and frequency in a novel text for raising accuracy about recognizing spatial background. The recognized spatial background can help readers to grasp the atmosphere of a novel and to understand the events and atmosphere through recognition of the spatial background of the scene that characters appeared.
This study focused on the role of prefabricated speech (routines and patterns) in the L2 acquisition process. The data for this study consisted of spontaneous speech samples and various observational records of three Korean children learning English as L2 in a nursery school. The specific questions addressed here were: (1) What routines, patterns, and creative constructions did the children use? (2) What was the general trend in the three children's use of routines, patterns, and creative constructions over time? The data were collected over a period of one school year by observing the children in their school. The findings were discussed from the perspective of human information processing. This study found that prefabricated speech played a significant role in the three children's L2 acquisition. The automatic processing of prefabricated speech appeared to enable the children to reduce the burden on their information processing systems, which allowed the saved resources available for other language development activities. Also, the children's language development was evident in their increase in the use of patterns. The children were moving from heavy dependence on wholly unanalyzed routines to increased use of partly unanalyzed patterns. This increased control was the result of an increase in procedural knowledge.
컴퓨터 성능의 급속한 발전으로 언어 학습에 컴퓨터를 이용하려는 시도는 이제 새로운 언어 교수법 차원으로 발전하는 실정이다. 이에 따라 컴퓨터를 이용한 학습이 더욱 강조되면서, 많은 학습 프로그램이 개발되고 있다. 그러나, 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적 능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다.
Most stochastic taggers can not resolve some morphological ambiguities that can be resolved only by referring to lexical contexts because they use only contextual probabilities based ontag n-grams and lexical probabilities. Existing lexical rules are effective for resolving such ambiguitiesbecause they can refer to lexical contexts. However, they have two limitations. One is that humanexperts tend to make erroneous rules because they are deterministic rules. Another is that it is hardand time-consuming to acquire rules because they should be manually acquired. In this paper, wepropose context-dependent lexical rules, which are lexical rules based on the statistics of a taggedcorpus, and an ambiguity-driven teaming method, which is the method of automatically acquiring theproposed rules from a tagged corpus. By using the proposed rules, the proposed tagger can partiallyannotate an unseen corpus with high accuracy because it is a kind of memorizing tagger that canannotate a training corpus with 100% accuracy. So, the proposed tagger is useful to improve theaccuracy of a stochastic tagger. And also, it is effectively used for detecting and correcting taggingerrors in a manually tagged corpus. Moreover, the experimental results show that the proposed methodis also effective for English part-of-speech tagging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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