Background: The process of language translation, adaptation, and cross-cultural validation of tools for use in multiple countries requires the adoption of well-established, comprehensive, and rigorous methodological approaches. Back translation, which is the most recommended method, permits the detection of errors in the translation and the identification of words or phrases that cannot be accurately or literally translated. Objects: The aim of this study was to verify the content validity of a Korean version of a Balance Evaluation Systems test (BESTest) by using a back-translation method. Methods: This research was conducted in six steps: 1) translation of the BESTest into Korean, 2) evaluation of the translation conformity of Korean-translated BESTest, 3) evaluation of the degree of translation comprehension, 4) back translation of Korean BESTest, 5) evaluation of the technical and conceptual equivalence, and 6) completion of the Korean version of BESTest by the translation verification committee. Results: In this study, Korean version of the BESTest achieved a rating of more than 3 (moderate) for translation comprehension, and technical equivalence and conceptual equivalence of back translation were evaluated as 3 (moderate) or more. Conclusion: The Korean version of the BESTest has proven content validity and is an appropriate tool to measure balance function.
일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.
전세계적으로 비만에 대한 경각심이 고조되고 있다. 한국에서도 비만은 치료해야 할 질병으로 인식되고 있으며 다양한 해결 방법들이 논의되고 있다. 비만의 문제화 과정은 BMI(체질량지수)라는 표준화된 수치를 통해 지엽적인 행위자 집단에서 개별적으로 이루어진다. 건강감시를 통해 질병의 예방을 강조하는 질병관리체계는 비만의 위험을 증폭시키고 비만과 관련된 행위자 집단이 문제해결과정에 참여하게 만든다. 비만치료법은 행동치료에서 약물치료로, 최근에는 비만수술이 추가되면서 단계화되어 나타난다. 이 과정에 관여하고 있는 행위자 집단은 새로운 비만치료기술인 랩밴드 수술에 관심을 갖고 랩밴드 연결망을 구성하게 된다. 이 논문은 비만 치료법의 표준화 과정을 랩밴드에 관심을 갖고 있는 다양한 행위자들의 연결망이 확장되는 과정으로 보고자 한다. 이 과정에서 다양한 행위자 집단은 랩밴드 수술에 각자의 이해관계를 투영하는 다중 번역을 통해 연결된다. 랩밴드 수술이 각 행위자들에게 해석적 유연성을 제공하는 경계물(boundary object)로서 작동한 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권3호
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pp.313-326
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2020
Deep Learning is the most important key to the development of Artificial Intelligence (AI). There are several distinguishable architectures of neural networks such as MLP, CNN, and RNN. Among them, we try to understand one of the main architectures called Recurrent Neural Network (RNN) that differs from other networks in handling sequential data, including time series and texts. As one of the main tasks recently in Natural Language Processing (NLP), we consider Neural Machine Translation (NMT) using RNNs. We also summarize fundamental structures of the recurrent networks, and some topics of representing natural words to reasonable numeric vectors. We organize topics to understand estimation procedures from representing input source sequences to predict target translated sequences. In addition, we apply multiple translation models with Gated Recurrent Unites (GRUs) in Keras on English-Korean sentences that contain about 26,000 pairwise sequences in total from two different corpora, colloquialism and news. We verified some crucial factors that influence the quality of training. We found that loss decreases with more recurrent dimensions and using bidirectional RNN in the encoder when dealing with short sequences. We also computed BLEU scores which are the main measures of the translation performance, and compared them with the score from Google Translate using the same test sentences. We sum up some difficulties when training a proper translation model as well as dealing with Korean language. The use of Keras in Python for overall tasks from processing raw texts to evaluating the translation model also allows us to include some useful functions and vocabulary libraries as well.
In this paper, we propose a modular neural network based classification method for handwritten numerals utilizing rotated and translated images of an input image. The whole numeral pattern space is divided into smaller spaces which overlap each other and form multiple clusters. On these multiple clusters, multiple multilayer perceptrons (MLP) neural networks, specialized in those clusters, are constructed. Thus, each MLP acts as an expert network on the corresponding cluster. An MLP is also used as a gating network functioning as a mediator among the multiple MLPs. In the learning phase, an input numeral image is dithered by tow geometric operations of translation and rotation so that new numeral images similar to original one are generated. In the recognition phase, we utilize not only input numeral image, but also nearly generated images through the rotation and the translation of the original image. Thus, multiple output values for those generated images were combined to make class decision by various combination methods. The experimental results confirm the validity of the proposed method.
이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.
Brain cytoplasmic 200 RNA (BC200 RNA), originally identified as a neuron-specific non-coding RNA, is also observed in various cancer cells that originate from non-neural cells. Studies have revealed diverse functions of BC200 RNA in cancer cells. Accordingly, we hypothesized that BC200 RNA might be modified in cancer cells to generate cancerous BC200 RNA responsible for its cancer-specific functions. Here, we report that BC200 RNA sequences are highly heterogeneous in cancer cells by virtue of multiple adenine nucleotide insertions in the internal A-rich region. The insertion of adenine nucleotides enhances BC200 RNA-mediated translation inhibition, possibly by increasing the binding affinity of BC200 RNA for eIF4A (eukaryotic translation initiation factor 4A).
A brief consultation of English Arabic dictionaries and encyclopedias shows that there is no one single standard Arabic translation of the English concept 'democracy'. Arab authors use, instead, a series of multiple terms that need clarification if the first term is to be clear. In many cases, they tend to localize the term into Arabic using various orthographic forms; at other times, they run a rather lengthy analysis to elucidate the concept that seems to be an essentially contested term. This paper aims to inquire into the reasons for the confusion and inconsistency in the translation of the concept 'democracy', as well as the underlying arguments for advocating the localization rather than translation of this political concept. This will be followed by a discussion of the implications of this study for lexicographers and translators. Given the fact that ideology is of non-Arabic origin, English perceptions of this fluid concept might help account for its lack of clarity in Arabic translations since Arabic is highly influenced by English in various spheres of life. It would thus be wise first to check the perceptivity of English authors of the concept. To better serve the purpose of this study, the author distinguishes here between 'translation' and so-called 'localization'. The term 'translation' is concerned with finding an existing term in the target language with an equivalent meaning for a foreign word, whereas localization involves taking the foreign term and making it linguistically and culturally appropriate to the target language, by subjecting it to the morphological and syntactic rules of Arabic to be used as if it were originally Arabic.
OneNAND$^{TM}$와 같이 NAND와 NOR 플래시 메모리의 장점을 혼합한 퓨전 플래시 메모리는 대용량과 빠른 읽기/쓰기 및 XIP(eXecute-In-Place)를 지원하여 고성능 휴대용 임베디드 시스템을 위한 유비쿼터스 저장장치로 각광받고 있다. 또한 OneNAND$^{TM}$는 혼합형 구조의 장점뿐만 아니라 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있는 다중 블록 삭제 기능을 제공하여 플래시 메모리의 느린 삭제 성능을 향상시켰다. 하지만 기존의 플래시 메모리 주소 변환 계층에서는 다수의 블록을 한 번에 삭제할 수 있다는 점을 고려하지 않고, 소수의 블록들을 가비지 컬렉션의 희생 블록으로 선택하여 삭제하므로 다중 블록 삭제 기능의 효율적인 사용이 어렵다. 본 논문에서는 다중 블록 삭제의 사용을 개선할 수 있는 EGFTL(Erase Group Flash Translation Layer)를 제안한다. EGFTL은 가비지 컬렉션 성능이 뛰어난 Superblock scheme과 다수의 무효 블록들을 관리하는 무효 블록 관리자를 통하여 다수의 블록들을 한 번에 삭제할 수 있도록 한다. 또한 군집형 해시 테이블을 적용하여 Superblock scheme의 주소 변환 성능을 개선하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 EGFTL이 다른 주소 변환 계층 보다 가비지 컬렉션 성능을 30% 이상 향상시켰으며, Superblock scheme의 주소 변환 성능을 5%이상 향상시켰다.
기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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