This paper aims to analyze the pronunciation of Korean Point-of-Interest (POI) data, which consist of 224 sound files, from the phonological point of view, adapting the notion of prosodic word within the framework of Intonational Phonology. Each POI word is broken down into prosodic words, which are defined as the minimal sequence of segments which can be produced as one Accentual Phrase (AP). Then the pronunciation of the POI word considering its prosodic words are analyzed. The results show that: in most cases, a prosodic word is realized as one AP; that, in some cases, two prosodic words are pronounced as one AP: and that no cases are found where 3 prosodic words are realized as one AP.
본 논문은 두 가지의 구조적 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 한국어 위치 정보 데이타의 발음모델링을 수행할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 이다. 먼저, 위치 정보 데이타가 운율어로 구성되어 있다는 전제 하에 운율어를 이용하여 위치 정보 데이타의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법에 의하여 9개의 테스트 세트와 9개의 학습 세트로 총 81개의 실험을 통하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험 결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상되었다. 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3음절로 그 수를 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음 변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법과 같이 운율어와 음절수를 이용한 경우에 베이스라인의 WER 4.63%에서 최대 8.4%의 WER가 감소하였다.
포털 사이트의 실시간 검색어는 현재 관심이 급상승하고 있는 이슈를 보여주기 위해 주로 검색횟수가 많은 순서에 따라 몇 초 간격으로 제공되고 있다. 그렇지만 너무 짧은 시간 내에 순위가 바뀌는 실시간 검색어의 특성 때문에 하루의 핵심 이슈를 비켜가는 문제가 발생한다. 본 논문에서 이러한 문제를 보완하기 위해 검색어들 사이의 연관 분석을 통하여 검색어들이 관련된 핵심 이슈를 도출하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 실시간 검색어를 순위와 상대적 관심도를 기반으로 점수화하여 집단별 기술통계를 통해 최상위 10개의 검색어를 도출한다. 그 다음으로 지지도와 신뢰도를 기반으로 연관 규칙을 추출하고 이를 가시화하는 그래프 결과를 바탕으로 핵심 이슈를 선정한다. 실험 결과는 단일 최상위 실시간 검색어보다 연관분석을 통해 높은 점수로 선정된 핵심 이슈가 더 큰 의미를 갖는다는 것을 보여준다.
Background: Since November 2012, some of over-the-counter (OTC) medications have been sold in convenience store without pharmacist' s supervision. We purposed to examine if the product labels of OTCs provide sufficient information that is appropriate for consumers who may have low health literacy. Methods: We compared the difficulty of words that are utilized in pharmaceutical product labels of interest (intervention) with those in the $6^{th}$ grade textbook (control). Pharmaceutical products of interest were comprised of 13 OTCs which have been sold currently in convenience stores. We grouped words into the 4 levels of difficulty based on the Korean Vocabulary Classification for Education, and statistically tested words frequency in each level between OTCs and control. Results: The 13 OTC labels included lay language (easier or equal to language used in primary school) about 10% less; professional language about 10% more (p < 0.001 in all). Labels for analgesics had the longest and most difficult information, followed by common cold preparations, muscle pain relievers as plaster or cataplasma and digestives. Conclusion: The 13 OTC labels might fail to provide appropriate information for safety use by consumers in terms of the difficulty level of words. The improvement of labels of OTC medications and consumer education strategies are called for safety use of OTC medications sold in convenience stores.
본 연구는 정보력이 약한 신생 건설엔지니어링 기업이 해외 건설시장에 성공적으로 진출할 수 있도록 지원하기 위한 일환으로 해외 건설시장에서 관심을 갖는 관심어가 무엇이고, 우리나라와 어떤 차이가 있는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 최근 한국과 베트남에서 관심이 높은 스마트시티를 대상으로 2,473개의 뉴스 기사 제목과 주요 기사를 수집하였다. 네트워크 구성과 토픽 모델링을 통해 관심어와 관심어 간의 연결 관계를 살펴 보았다. 또한, 페이지랭크 중심성을 사용하여 네트워크에서 관심어의 영향력을 측정하였다. 이러한 분석을 통해 양국에서 스마트시티 관련 구축, 도시, 디지털에 대한 관심이 높은 것을 알 수 있었으며, 한국과 베트남이 갖는 관심어의 차이를 유추하였다. 끝으로, 본 연구가 갖는 제약과 이를 보완하기 위한 추가적인 연구 방향을 제시하였다.
본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
This study was intended to identify the constructing factors and the evaluative dimensions of clothing images. A questionnaire consisted of 110 words expressing clothing images was developed, and eight clothing photographs were selected as stimuli. 298 female subjects aged between 22 to 37 responsed to the 110 words for two photographs during September in 1991. After survey, 110 words were reduced to 62 words based on their independence, then factor analysis was conducted. As a result of factor analysis,6 factors-grace, modernity, unattractive- ness, activeness, dressiness, and youthfulness were found out as constructing factors of clothing images. One additional interest was the effect of design line to the formation of clothing images. ANOVA identified that curved line designs were perceived to be more graceful, modern, dressy, and youthful, and straight line designs were perceived to be more unattractive and active. The other interest was the effect of image factors to the total evaluation. So, regression was used. Consequently, the most influential factor to the total evaluation was found out as grace, followed by unattractiveness, modernity, youthfulness and activeness in a descending order. To identify the evaluative dimensions of clothing images, nine words of unattractiveness image factor were eliminated, and multidimensional scaling analysis was employed. Here, three dimensions were judged to be appropriate to explain the result. The first dimension in the multidimensional space was the evaluation in 'mannish image versus feminine image'. The second was the evaluation in 'simple image versus decorative image'. The third was the evaluation in 'pastoral image versus urbane image'.
기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
Purpose: To assess Google Trends (GT) search behavior regarding orofacial pain (OFP) and headaches. Methods: GT scores for OFP and headache specialists between February 2013 and December 2022 were analyzed. Statistical tests such as Poisson regression analyses, mean differences, and Cohen's D were used to assess the score change over time. Results: The top three search words for OFP specialists were "temporomandibular joint (TMJ) specialist," "TMJ doctor," and "TMJ dentist," whereas the top three search words for headache specialists were "Headache specialist," "Headache doctor," and "Migraine specialist." Here, TMJ is temporomandibular joint. The GT scores for OFP specialists increased significantly (p<0.05) for all years except 2017, with the highest mean difference in 2020. The scores for headache specialists showed similar trends but gradually. Conclusions: The interest in OFP and headache specialists expressed by Google searches has increased over the years. More awareness is needed regarding the OFP scope of practice, and the use of GT may serve as an indicator.
This essay will introduce that how the Korean and Japanese numerals have been developed from the same ancient original words. It would be a big interest for many people who have interested in knowing the origin of Japanese language of which many Japanese
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[게시일 2004년 10월 1일]
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