The meaning of the study is in the following points. The first is to find the linguistic development of children through IQ test. The second is to find the family fostering factor for the linguistic development. For these meaning this study will have the following aims. 1) To judge the similarly agreement between the children lexical ability with the teachers evaluation to the children. 2) To compare the gender differences of lexical abilities between the urban with the rural. 3) To find the family fostering factors for the children linguistic development. The collection data has been from April 13, 1999 to April 27. The subjects for this study were two grade of elementary school, which is located in "K" city and "O"rural a chosen students(273), teachers(5), parents(176). The instruments used for this study were IQ test by Korea Behavioral Science institute and family fostering environment 25 items. Teachers linguistic evaluation. The data analysis was done using Pearson's Correlation Coefficient, t-test, ANOVA using SPSS/pc program. This study found following results. 1) The similarly agreement degree between children lexical abilities with teachers comprehending evaluation maler r= .745, female r=0.809 The similarly agreement degree between children lexical abilities with teachers expressing evaluation, male r= .657, female r= .797(P<.01) 2) In comparing of the gender difference of urban, the femail is a little high than male(t= .5065), but the especial point is more large difference in male than in female. In comparing of the gender difference of rural, the female is especial high than the male(t=-4.411). (P<.01) 3) The higher factor of influencing the linguistic development is the breast-feeding(r=-.3279) in all the gender(P<.01), So that the brast-feeding better than cow's milk, mother better than the other family members in feeding, 6~8months better than one or two years in feeding term.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.49-55
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2011
최근 들어 여러 영역에서 통섭을 통한 융합을 이루려는 시도가 자주 나타난다. 학문에 있어서도 예외는 아닌바, 학제적 연구가 그 예라 하겠다. 통계학과 관련된 학제적 연구의 한 분야로 언어정보학 또는 계량언어학이라 일컬어지는 언어학 연구가 있다. 그런데 통계학과 언어학의 학제적 연구는 주로 언어학자들을 중심으로 이루어져 오고 있다. 따라서 통계학적인 측면에서 보면 언어학자들의 연구결과에 일부 부족한 부분이 분명 존재한다. 이에 본 연구에서는 일부 언어학 연구에서 나타나는 객관성확보의 부족한 면에 대한 보완을 통계적인 방법을 이용하여 수행함으로써, 통계학과 언어학의 '학제적연구'의 완성도를 높일 수 있는 방안에 대해 고찰해 보았다. 부언하면 본 연구에서는 언어학 연구에서 보다 객관적인 언어정보를 도출하는데 도움이 될 수 있는 여러 통계적인 방법들을 소개하고 응용 예를 보였다.
A sample of 322 18-month-old infants and their mothers were assessed longitudinally at 24 and 30 months. Maternal utterances and styles of linguistic interaction were measured during a 10 minute free play session. Mothers completed a vocabulary checklist for infants. Longitudinal data were analyzed by multilevel modeling. Results indicated that vocabulary increased with age of infants and the growth rate was highly predictable by the size of vocabulary at 18 months. The growth rate was strongly influenced by maternal questioning and feedback. The effect of the maternal linguistic input was constant with age. Gender differences in size of vocabulary did not vary systematically with age.
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1187-1190
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1993
The problem of the optimization of fuzzy relational models for dealing with (non-fuzzy) numerical data is investigated. In this context, interfaces optimization assumes particular importance, becoming a determinant factor in what concerns the overall model performance. Considering this, several scenarios for building fuzzy relational models are presented. These are: (i) optimizing I/O interfaces in advance (independently from the linguistic part of the model); (ii) optimizing I/O interfaces in advance and allowing that their optimized parameters may change during the learning of the linguistic part of the model; (iii) build simultaneously both interfaces and the linguistic subsystem; and (iv) build simultaneously both linguistic subsystem and interfaces, now subject to semantic integrity constraints. As linguistic subsystems, both a basic type and an extended versions of fuzzy relation equations are exploited in each one of these scenarios. A comparative analysis of the differ nt approaches is summarized.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1309-1312
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1993
We present a flexible retrieval system of face photographs based on their linguistic descriptions in terms of fuzzy perdicates. While natural for describing a face, linguistic expressions are also subjective, which affects the retrieval result. Thus, the capability of a retrieval system to adjust to different users becomes very important. In this research we use fuzzy logic techniques, for describing image data, inference for retrieval and adjustment to a new user. Experimental results of the adjustment are also included.
Usually risk assessment is performed for the safety of diverse industries though, many kinds of risks cannot be analyzed effectively by using classical probability models due to lack of experience data and impreciseness of human decision making. For these reasons, fuzzy risk assessment utilizing subjective judgment and experience of skillful experts has been considered as a solution. In this study, to comprehend the relationship between conventional fuzzy theory and human conceptual images on risks, linguistic variables were reviewed with reference to fuzzy membership functions, especially in the Korean language. As interviewees, about a hundred people including students as well as safety engineers voluntarily participated. The research results showed that most people were in favor of adjective expressions decorated with adverbs rather than naive expressions such as "high" or "low", and that directly translated linguistic variables were not appropriate for the Korean people in risk assessment as far. Therefore, with consideration of the selection tendency by the Korean people in linguistic variables, it could be concluded that 5 level expressions would be most favorable for linguistic variables in risk assessments in Korea.
최근의 문서요약 시스템은 인공신경망을 이용한 End-to-End 방식이 주류를 이루고 있다. 이러한 시스템은 인간의 자질 추출 과정이 필요 없으며 데이터 중심의 접근 방법을 채택한다. 그러나 기존의 관련 연구들은 품사 정보, 개체명 정보, 단어의 빈도 정보와 같은 언어 분석 자질이 중요 문장을 선택하여 요약을 작성하는데 유용함을 보여왔다. 본 연구에서는 기존의 언어 분석 자질을 활용하여 인공신경망을 기반으로 한 단일 문서의 추출 요약 시스템을 제안한다. 언어 분석 자질의 유용성을 보이기 위해 자질을 사용하는 모델과 사용하지 않는 모델을 비교하였다. 실험 결과 자질을 사용하는 모델이 그렇지 않은 모델에 비해 약 0.5점의 Rouge-2 F1점수 향상을 보였다.
사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.165-170
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2011
Due to advances in hardware performance, user-friendly interfaces are becoming one of the major concerns in information systems. Linguistic conversation is a very natural way of human communications. Fuzzy techniques have been employed to liaison the discrepancy between the qualitative linguistic terms and quantitative computerized data. This paper deals with linguistic queries using clustering results on data sets, which are intended to retrieve the close clusters or distant clusters from the clustering results. In order to support such queries, a fuzzy technique-based method is proposed. The method introduces distance membership functions, namely, close and distant membership functions which transform the metric distance between two objects into the degree of closeness or farness, respectively. In order to measure the degree of closeness or farness between two clusters, both cluster closeness measure and cluster farness measure which incorporate distance membership function and cluster memberships are considered. For the flexibility of clustering, fuzzy clusters are assumed to be formed. This allows us to linguistically query close or distant clusters by constructing fuzzy relation based on the measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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