This paper describes a test of everyday speech understanding ability, in which a listener's utilization of the context-situational information of speech is assessed, and is compared with the utilization of acoustic-phonetic information. The test items are sentences which are presented in a babble type of noise, and the listener response is the key word in the sentence. The key words are always two-syllabic nouns and the questioning sentences are added to obtain the responding key words. Two types of sentences are used. One is the high-predictable sentences for which the key word is somewhat predictable from the context. The other is the low-predictable sentences for which the key-word cannot be predicted from the context. Both types are included in six 40-item forms of the test, which are balanced for intelligibility, key-word familiarity and predictability, phonetic content, and length. Performance of normally hearing listeners shows significantly different functions for various signal-to-noise ratios. The potential applications of this test, particularly in the assessment of speech understanding ability in the hearing impaired, are discussed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.11
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pp.7718-7728
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2015
Semantic similarity between words can be applied in many fields including computational linguistics, artificial intelligence, and information retrieval. In this paper, we present weighted method for measuring a semantic similarity between words in a document. This method uses edge distance and depth of WordNet. The method calculates a semantic similarity between words on the basis of document information. Document information uses word term frequencies(TF) and word concept frequencies(CF). Each word weight value is calculated by TF and CF in the document. The method includes the edge distance between words, the depth of subsumer, and the word weight in the document. We compared out scheme with the other method by experiments. As the result, the proposed method outperforms other similarity measures. In the document, the word weight value is calculated by the proposed method. Other methods which based simple shortest distance or depth had difficult to represent the information or merge informations. This paper considered shortest distance, depth and information of words in the document, and also improved the performance.
Nominalization is one of the grammatical metaphors, and it is the representation of verbal meaning through noun equivalent phrases. In mathematical word problems, texts using nominalization have both the advantage of clarifying the object to be noted in the mathematization stage, and the disadvantage of complicating sentence structure, making it difficult to understand the sentences and hindering the experience of the full steps in mathematical modelling. The purpose of this study is to analyze word problems in the textbooks from the perspective of nominalization, a linguistic element, and to derive implications in relation to students' difficulties during solving the word problems. To this end, the types of nominalization of 341 word problems from the content domain of 'Numbers and Operations' of elementary math textbooks according to the 2015 revised national curriculum were analyzed in four aspects: grade-band group, main class and unit assessment, specialized class, and mathematical expression required word problems. Based on the analysis results, didactical implications related to the linguistic expression of the mathematical word problems were derived.
The last few years have represented a boom for the online gaming industry. Internet-based online games have been an increasingly popular form of entertainment. The gaming industry estimates there will be over 26 million online gaming participants in 2002. The rapid development of online game content and related information technology will increase the size of the industry and have a profound impact on many aspects of our lives and our society. This paper develops the exploratory LISREL model for identifying the factors affecting the players' loyalty to a specific brand of online game. The concepts of flow, word of mouth, feedback, challenge, social norms, and online community activities, etc, are all introduced into the model, as the independent variables directly and indirectly affecting loyalty. Based on data collected from an online survey, the validity of the model has been tested and interesting conclusions have been developed concerning the relationships between loyalty and flow, word of mouth, and other independent variables. It is hoped that this result might provide useful guidelines for developing successful online game content.
This study is designed for two purposes. The first one is to compare the realization and perception of English contrastive focus between Korean learners of English and native speakers of English. The second purpose is to study the phonological and phonetical features of contrastive focus by examining the results of production and perception experiments. English native speakers' results show that the English contrastive accents are generally accompanied by higher peak heights. The findings agree with the results of Bartels & Kingston (1994). Unlike native speakers of English, Korean speakers seem to be poor at relating the phonetical features of contrastive focus to their actual speech. Korean speakers' results are especially unsuccessful when the contrast is not distinctly grasped through syntactic structure, or when the function words are contrasted. Furthermore, Korean speakers' utterances tend to have pitch accents on every content word, whether the word is contrasted or not.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.81-84
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2002
멀티미디어 분야가 급성장하면서 좀더 효율적으로 멀티미디어 자료의 저장, 처리, 검색을 위한 연구가 진행되고 있다. 특히, 내용기반 시각정보 검색에 있어 지능형 시스템(Intelligent System)을 접목하여 의미적 접근을 시도하는 I-CBIR(Intelligent-Content Based Image Retrieval)에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 내용기반 이미지검색 시스템에 온톨로지(Ontology)의 이론을 적용하여 이미지에 의미를 부여하여 개념적 검색이 가능하도록 노력하고 있다. 이러한 연구에서 적용된 대형의 온톨로지는 이미지 검색 시스템에 적합하지 않게 너무 방대한 정보를 가지고 있으며, 또한 시대적 변화에 대응하지 못하여 I-CBIR 시스템에서 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 많은 대형 온톨로지 중에서 WordNet을 선택하여, WordNet의 구축 방법에 기반한 자동차(Car)에 대한 도메인 온톨로지(Domain Ontology)를 구축해보고, 구축된 도메인 온톨로지를 적용함으로써 더 향상된 I-CBIR 시스템이 되도록 하였다.
This study explored the trends of Genomics & Informatics during the period of 2003-2018 in comparison with 11 other scholarly journals: BMC Bioinformatics, Algorithms for Molecular Biology: AMB, BMC Systems Biology, Journal of Computational Biology, Briefings in Bioinformatics, BMC Genomics, Nucleic Acids Research, American Journal of Human Genetics, Oncogenesis, Disease Markers, and Microarrays. In total, 22,423 research articles were reviewed. Content analysis was the main method employed in the current research. The results were interpreted using descriptive analysis, a clustering analysis, word embedding, and deep learning techniques. Trends are discussed for the 12 journals, both individually and collectively. This is an extension of our previous study (PMCID: PMC6808643).
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.52-57
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2022
In this study, keywords from representative online portal sites such as Naver, Google, and Youtube were collected based on text mining analysis technique using Textom to check the changes in metqaverse after COVID-19. before Corona, it was confirmed that social media platforms such as Kakao Talk, Facebook, and Twitter were mentioned, and among the four metaverse, consumer awareness was still concentrated in the field of life logging. However, after Corona, keywords from Roblox, Fortnite, and Geppetto appeared, and keywords such as Universe, Space, Meta, and the world appeared, so Metaverse was recognized as a virtual world. As a result, it was confirmed that consumer perception changed from the life logging of Metaverse to the mirror world. Third, keywords such as cryptocurrency, cryptocurrency, coin, and exchange appeared before Corona, and the word frequency ranking for blockchain, which is an underlying technology, was high, but after Corona, the word frequency ranking fell significantly as mentioned above.
The development of AI technology has brought about a big change in our lives. As AI's influence grows from life to society to the economy, the importance of education on AI and data is also growing. In particular, the OECD Education Research Report and various domestic information and curriculum studies address data literacy and present it as an essential competency. Looking at domestic and international studies, one can see that the definition of data literacy differs in its specific content and scope from researchers to researchers. Thus, the definition of major research related to data literacy was analyzed from various angles and derived from various angles. In key studies, Word2vec natural language processing methods, along with word frequency analysis used to define data literacy, are used to analyze semantic similarities and nominate them based on content elements of curriculum research to derive the definition of 'understanding and using data to process information'. Based on the definition of data literacy derived from this study, we hope that the contents will be revised and supplemented, and more research will be conducted to provide a good foundation for educational research that develops students' future capabilities.
The aim of this study was to investigate font change blindness based on text difficulty in the "Moving Window Task", as originally introduced by McConkie and Rayner(1975). During the reading process where the moving window was applied, different target words in terms of font style compared to the text were presented. As participants' gaze reached the position of the target word, the font of the target word was changed to match the text font. The font of the target word before the change was either sans-serif when the text font was serif, or serif when the text font was sans-serif. After completing the reading task, more than half of the participants(62.5%) reported not detecting the font change. Observation of eye movements at the target word positions revealed that when understanding the content within the text was difficult, there was an increase in the number of regressions, an extended gaze duration, and a reduction in saccade length. Specifically, the increase in the number of regressions was evident only when the text font was serif, in other words, when the font of the target word shifted from sans-serif to serif. These results suggest that sensory interference unrelated to content understanding is not easily detected during reading. However, the possibility of detection increases when comprehension of the content becomes challenging. Furthermore, this exceptional detection possibility implies that it may be higher when the text font is serif compared to when it is sans-serif.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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