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 orgin of Japanese language of which many Japanese schalors tend to define Japanese language to be one of mysterious ones. This essay however would unveil the orgin of Japanese language refering to the close relation between Korean and Japanese language explained by the writer. Such achievement have been accomplished by the adoption of method of putting the corresponding both countries words in series arrangement developed by the writer.
본 연구의 목적은 미디어 파사드(Media Facade)의 사용자 감성을 이해하기 위한 감성어휘를 연구하여, 정량적이고 객관적인 미디어 파사드 감성 평가척도의 기초를 마련하고자 하였다. 연구 방법은 먼저, 내용분석을 위해 다양한 분야에서 수집된 기존의 감성어휘들을 조사하여 통합하였고, 유튜브 사이트의 미디어 파사드에 남긴 사용자들의 댓글을 통해 감성어휘를 수집하였다. 또한 자유연상방법을 활용한 비구조적 설문조사를 위해, 실험실에서 사용자들에게 미디어 파사드 영상을 보여주고 자신의 느낌을 글로 표현하도록 하였다. 이렇게 수집된 어휘들은 일관성을 위해 표준어 형용사의 형태로 통일 하고, 유사 어휘 및 유사 개념의 어휘는 하나로 통합하여 설문에 사용할 수 있는 39개의 어휘로 정리하였다. 최종적으로 미디어 파사드에 의한 사용자들의 감성어휘는 '기발하다', '멋있다', '대단하다', '화려하다', '흥미롭다', '놀랍다', '신기하다', '현란하다', '굉장하다', '강렬하다', '좋다', '웅장하다', '다채롭다', '독특하다', '다양하다', '새롭다', '재미있다', '아름답다', '고급스럽다', '신비롭다', '만족스럽다' 등 총 21개로 추출되었다. 미디어 파사드의 제작에 있어 이러한 감성어휘를 다양한 효과로 활용하면 사용자의 감성을 충족시킬 수 있는 디자인 방향을 설정하는데 효과적일 뿐 아니라, 감성평가의 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Recently on Value Engineering(VE) and Life Cycle Cost(LCC) social interests is increasing. The government Turn Key, BTL projects and public works projects, such as VE and LCC Analysis on the value and economic analysis is mandatory. And accordingly the VE and LCC analysis is underway for the various studies. However, there is a problem existing in the LCC analysis. Worth the cost varies according to the flow of time. However, the real interest rate during the LCC analysis of buildings in calculation time for interest rates and inflation are not considering the value of the flow. In other words, a few years using the average value of the deterministic analysis method has been adopted. These costs for the definitive analysis of the cost of an uncertain future, unforeseen changes resulting hazardous value. In this study of the last 15 years interest rates and inflation targeting by using Monte-Carlo Simulation is to perform probabilistic analysis. This potential to overcome uncertainties of the cost of building a more scientific and LCC Estimation of the probability value of the real interest rate is presented.
Economic and social damages are expected due to yellow dust, occurring every year in Korea and risk of citizens is getting higher accordingly. This study acquired tweet data for yellow dust, which had been the greatest since 2009 for 11 days before and after February 23, 2015. After that, it conducted an analysis on the issue words and association rule. Regarding acquired tweet data, the results of analyzing issue words by using open source R, statistics language shows that 'Mask' was ranked to be the highest, followed by health-related issue words. This indicates that people put the priority in the use of mask for keeping their health, as a result of the occurrence of yellow dust, and subsequently, they showed an interest in diseases, caused by yellow dust. In addition, yellow dust-related diseases, 'cold', 'rhinitis', 'flu', 'asthma', 'bronchitis' were found as issue words, revealing that people had a high concern on the disease occurrence of the respiratory system. The analytical results are judged to reflect the citizen's thought effectively in the process of establishing measures for the prevention of yellow dust.
Students' engagement is important for meaningful learning and it has multifaceted aspects for their science learning. This study investigated elementary students' perceptions of science learning engagement. The subjects of this study were 341 4th to 6th elementary students. The survey questionnaires were 5-Likert scale questions and free response questions on science learning engagement. The results showed that elementary students' perceptions of behavioral engagement were higher than emotional and cognitive engagement. Keyword network analysis with NetMiner program showed that the frequent key words of science learning engagement were 'experiment', 'listening', and 'teachers' explanation', which were mostly the behavioral types of engagement. The degree centrality and eigenvector centrality of these key words appeared high. 'Interest', which is emotional engagement, were also one of the frequent key words, but the centralities of this word were relatively low. The Frequent key words of science learning disengagement were mostly related with off-tasks, not doing expected behaviors and negative emotions about science and science learning. Educational implications on science learning engagement were discussed.
This paper aims to propose a method of detecting irregular pronunciations for Korean POI data adopting the notion of the Prosodic Word based on the Prosodic Phonology (Selkirk 1984, Nespor and Vogel 1986) and Intonational Phonology (Jun 1996). In order to show the performance of the proposed method, the detection experiment was conducted on the 250,000 POI data. When all the data were trained, 99.99% of the exceptional prosodic words were detected, which shows the stability of the system. The results show that similar ratio of exceptional prosodic words (22.4% on average) were detected on each stage where a certain amount of the training data were added. Being intended to be an example of an interdisciplinary study of linguistics and computer science, this study will, on the one hand, provide an understanding of Korean language from the phonological point of view, and, on the other hand, enable a systematic development of a multiple pronunciation lexicon for Korean TTS or ASR systems of high performance.
As interest in the Internet increases, related technologies are also quickly progressing. As smart devices become more widely used, interest is growing in words are missing here like "improving the" or "figuring out how to use the" future Internet to resolve the fundamental issues of transmission quality and security. The future Internet is being studied to improve the limits of existing Internet structures and to reflect new requirements. In particular, research on words are missing here like "finding new forms of" or "applying new forms of" or "studying various types of" or "finding ways to provide more" reliable communication to connect the Internet to various services is in demand. In this paper, we analyze the security threats caused by malicious activities in the future Internet and propose a human behavior analysis-based security service model for malware detection and intrusion prevention to provide more reliable communication. Our proposed service model provides high reliability services by responding to security threats by detecting various malware intrusions and protocol authentications based on human behavior.
This study investigated university students' perspectives on good class and instructional practices through social network analysis. The subjects were 321 students in the third and fourth academic years in a Korean university. The subjects completed four open-ended questions, asking about experience of good class, good instructors' teaching practice, and their feelings and attitudes when participating in good class. As social network analysis, KrKwic (Korea Key Words in Context) was used to compute word frequencies and analyze semantic network structures and Ucinet Netdraw to assess centrality in the social network, consisting of degree centrality, closeness centrality, and between centrality. The results are as follows. First, students showed 5 keywords to depict what good class is, including 'understanding', 'example', 'video', 'interest', and 'communication'. Second, the characteristics of teaching methods by professors who practice good class indicate 'assignments', 'questions', 'understanding', 'example', and 'feedback'. Third, the top 5 keywords of students' attitudes as participating in good class are 'active', 'participation', 'focus', 'listening', and 'asking'. Last, keywords depicting desirable class that students most wanted to take next time are 'assignments', 'rewards', 'understanding', 'difficulty', and 'interest'. The findings from this study include the meanings of the semantic network structures of words in the text making up messages. Also this study can provide empirical evidence for educators and educational practitioners in higher education to create effective learning environments.
Emotional interest in the 1970s, Japan started from the technical and engineering beyond the scope, period late structuralist entering the world has been the subject of interest, as well as in academic research is becoming the main theory. In addition, communication between various disciplines such as humanities through the study of consilience and fusion, the human life to continue as a subject, its importance has risen. So this study are to design for the study of emotion through the human heart in space and how the expression of emotions and can be validated in a study. GSD to evaluate the action (verb) and emotional words (adjective) related to two variables to measure the degree of correlation coefficient was an experiment to find out. Picasso painting, it is 'difficult to understand', 'special', 'interesting', 'not interested', 'confused', 'fun', 'anxious', 'dark', 'cool', 'hard' to have relevance, such as the distribution of emotional words, and as a result of the move was a lot of work. This result can be obtained through the arcane resistance of the cubist paintings that make a lot of body movements. In Renoir painting 'stable', 'warm', 'soft', 'easy to understand', 'bright', 'boring', 'curious', such as emotional words ranged to have a relationship with this behavior is less motion in space. This result can be obtained through the understanding of the Impressionist paintings that are less body movements. As a result, space design, emotional design in the evaluation (GSD) for the empirical analysis that evaluated the feasibility and future of the emotional space of the design could be based in the area is considered.
실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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